1.HashMap实现原理
2.STL源码剖析9-set、红黑红黑multiset
3.hashmap底层实现原理
4.面试官：从源码分析一下TreeSet（基于jdk1.8）

HashMap实现原理

        HashMap在实际开发中用到的频率非常高，面试中也是热点。所以决定写一篇文章进行分析，希望对想看源码的人起到一些帮助，看之前需要对链表比较熟悉。

        以下都是我自己的理解，欢迎讨论，写的不好轻喷。

        HashMap中的数据结构为散列表，又名哈希表。在这里我会对散列表进行一个简单的介绍，在此之前我们需要先回顾一下 数组、链表的优缺点。

        数组和链表的优缺点取决于他们各自在内存中存储的模式，也就是直接使用顺序存储或链式存储导致的。无论是数组还是链表，都有明显的缺点。而在实际业务中，我们想要的往往是寻址、删除、插入性能都很好的数据结构，散列表就是这样一种结构，它巧妙的结合了数组与链表的优点，并将其缺点弱化（并不是完全消除）

        散列表的做法是将key映射到数组的某个下标，存取的时候通过key获取到下标（index）然后通过下标直接存取。速度极快，而将key映射到下标需要使用散列函数，又名哈希函数。说到哈希函数可能有人已经想到了，如何将key映射到数组的下标。

        图中计算下标使用到了以下两个函数：

        值得注意的是，下标并不是通过hash函数直接得到的，计算下标还要对hash值做index()处理。

        Ps：在散列表中，数组的格子叫做桶，下标叫做桶号，桶可以包含一个key-value对，为了方便理解，后文不会使用这两个名词。

        以下是哈希碰撞相关的说明：

        以下是下标冲突相关的说明：

        很多人认为哈希值的碰撞和下标冲突是同一个东西，其实不是的，它们的正确关系是这样的，hashCode发生碰撞，则下标一定冲突；而下标冲突，hashCode并不一定碰撞

        上文提到，在jdk1.8以前HashMap的实现是散列表 = 数组 + 链表，但是到目前为止我们还没有看到链表起到的作用。事实上，HashMap引入链表的用意就是解决下标冲突。

        下图是引入链表后的散列表：

        如上图所示，左边的竖条，是一个大小为的数组，其中存储的是链表的头结点，我们知道，拥有链表的头结点即可访问整个链表，所以认为这个数组中的每个下标都存储着一个链表。其具体做法是，如果发现下标冲突，则后插入的节点以链表的形式追加到前一个节点的后面。

        这种使用链表解决冲突的方法叫做：拉链法（又叫链地址法）。HashMap使用的就是拉链法，拉链法是冲突发生以后的解决方案。

        Q：有了拉链法，就不用担心发生冲突吗？

        A：并不是！由于冲突的节点会不停的在链表上追加，大量的冲突会导致单个链表过长，使查询性能降低。所以一个好的散列表的实现应该从源头上减少冲突发生的可能性，冲突发生的概率和哈希函数返回值的均匀程度有直接关系，得到的哈希值越均匀，冲突发生的可能性越小。为了使哈希值更均匀，HashMap内部单独实现了hash()方法。

        以上是散列表的存储结构，但是在被运用到HashMap中时还有其他需要注意的地方，这里会详细说明。

        现在我们清楚了散列表的存储结构，细心的人应该已经发现了一个问题：Java中数组的长度是固定的，无论哈希函数是否均匀，随着插入到散列表中数据的增多，在数组长度不变的情况下，链表的长度会不断增加。这会导致链表查询性能不佳的缺点出现在散列表上，从而使散列表失去原本的意义。为了解决这个问题，HashMap引入了扩容与负载因子。

        以下是和扩容相关的一些概念和解释：

        Ps：扩容要重新计算下标，扩容要重新计算下标，扩容要重新计算下标，因为下标的计算和数组长度有关，长度改变，下标也应当重新计算。

        在1.8及其以上的jdk版本中，HashMap又引入了红黑树。

        红黑树的引入被用于替换链表，上文说到，如果冲突过多，会导致链表过长，降低查询性能，均匀的hash函数能有效的缓解冲突过多，但是并不能完全避免。所以HashMap加入了另一种解决方案，在往链表后追加节点时，如果发现链表长度达到8，就会将链表转为红黑树，以此提升查询的性能。

STL源码剖析9-set、multiset

       STL源码剖析-set、源码multiset

       在深入探讨STL源码时，法实set与multiset是红黑红黑关键组件，它们皆基于红黑树实现。树的实现树算高尚集团买源码这些数据结构设计旨在高效处理有序集合。源码set类及其内部rb tree模板参数identity，法实定义在stl_function.h文件中，红黑红黑是树的实现树算仿函数的一种实现。这表明set类能够灵活地根据用户自定义的源码比较规则来组织数据，从而提供强大的法实灵活性。

       具体而言，红黑红黑stl_set.h文件中定义了set类，树的实现树算它封装了红黑树结构，源码用于存储无重复元素的集合。借助rb tree的php 在线制作 源码特性，set能够保证插入、删除、查找等操作的时间复杂度为O(log n)。而identity参数的选择，使得用户能基于不同的比较逻辑自定义元素间的相对顺序，适应多种应用场景。

       多集类multiset则是在set的基础上扩展而来的，它允许集合中元素重复出现。淘宝客简单源码这种设计使得multiset在需要存储有重复元素的有序集合时更为适用。与set类似，multiset同样基于红黑树实现，但其模板参数identity的用法与set相同，依然定义在stl_function.h中，以便实现自定义的比较逻辑。

       在stl_multiset.h文件中，可找到multiset类的仿卡农社区源码定义。它继承自set，并通过增加对重复元素的支持，为用户提供了一个更灵活的数据结构选择。通过灵活运用multiset，开发人员能够轻松实现需要频繁插入、删除重复元素的有序集合，同时保持高效的操作性能。

       总结而言，怎么绑定tomcat源码set与multiset作为STL中的重要组件，分别针对无重复元素与允许重复元素的有序集合提供高效实现。通过自定义比较逻辑与红黑树结构的结合，它们不仅保证了数据的有序性，还提供了高效的操作性能，成为众多应用程序中不可或缺的数据结构。

hashmap底层实现原理

       hashmap底层实现原理是SortedMap接口能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。

       å¦‚果使用排序的映射，建议使用TreeMap。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。

       Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable

       ä»Žç»“构实现来讲，HashMap是：数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的。

扩展资料

       ä»Žæºç å¯çŸ¥ï¼ŒHashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组。Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)，除了K，V，还包含hash和next。

       HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，采用链地址法来解决问题，链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。

       å¦‚果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。

面试官：从源码分析一下TreeSet（基于jdk1.8）

       面试官可能会询问关于TreeSet（基于JDK1.8）的源码分析，实际上，TreeSet与HashSet类似，都利用了TreeMap底层的红黑树结构。主要特性包括：

       1. TreeSet是基于TreeMap的NavigableSet实现，元素存储在TreeMap的key中，value为一个常量对象。

       2. 不是直接基于TreeMap，而是NavigableMap，因为TreeMap本身就实现了这个接口。

       3. 对于内存节省的疑问，TreeSet在add方法中使用PRESENT对象避免了将null作为value可能导致的逻辑冲突。添加重复元素时，PRESENT确保了插入状态的区分。

       4. 构造函数提供了多样化的选项，允许自定义比较器和排序器，基本继承自HashSet的特性。

       5. 除了基本的增删操作，TreeSet还提供了如返回子集、头部尾部元素、区间查找等方法。

       总结来说，TreeSet在排序上优于HashSet，但插入和查找操作由于树的结构会更复杂，不适用于对速度有极高要求的场景。如果不需要排序，HashSet是更好的选择。

       感谢您的关注，关于TreeSet的源码解析就介绍到这里。