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　　那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。

　　哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法，我们可以理解为“链表的数组”

　　数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；

　　链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。

　　首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有key , value, next，从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是Entry[]，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。

　　//这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值

　　这个方法返回一个同步的Map，这个Map封装了底层的HashMap的所有方法，使得底层的HashMap即使是在多线程的环境中也是安全的。

　　一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)&len-1获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。

　　HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。

　　HashMap存取时，都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素，即计算数组下标；算法如下：

　　这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方， 第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止，HashMap的大致实现，我们应该已经清楚了。

　　Hashtable中的方法是同步的，而HashMap中的方法在缺省情况下是非同步的。即是说，在多线程应用程序中，不用专门的操作就安全地可以使用Hashtable了；而对于HashMap，则需要额外的同步机制。但HashMap的同步问题可通过Collections的一个静态方法得到解决：

　　当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现，这里也说一下。比如：Entry[]的长度一定后，随着map里面数据的越来越长，这样同一个index的链就会很长，会不会影响性能？HashMap里面设置一个因子，随着map的size越来越大，Entry[]会以一定的规则加长长度。

　　哈希的出现时因为传统数据结构如线性表（数组，链表等），树中，关键字与其它的存放位置不存在对应的关系。因此在查找关键字的时候需要逐个比对，虽然出现了二分查找等各种提高效率的的查找算法。但是这些并不足够，希望在查询关键字的时候不经过任何比较，一次存取便能得到所查记录。因此，我们必须在关键字和其对应的存储位置间建立对应的关系f。这种对应的关系f被称为哈希函数，按此思想建立的表为哈希表。关键在于哈希函数如何构造。

　　当哈希表的容量超过默认容量时，必须调整table的大小。当容量已经达到最大可能值时，那么该方法就将容量调整到Integer.MAX_VALUE返回，这时，需要创建一张新表，将原表的映射到新表中。