1.HashMap
- 1.HashMap原理
jdk 8之后使用的结构是数据+链表+红黑树，底层维护了一个node类型的数组table，使用的hash算法（散列算法），hashcode：通过字符串算出他的ascii码，然后对数组长度进行取模，算出哈希表中的下标进行存放。
- 2.HashMap中put()如何实现的
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jdk 7中 首先检查大小，看是否需要扩容（默认元素超过最大值的0.75时扩容），如果需要扩容就进行扩容， jdk8中先插入元素，在判断是否需要扩容
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然后计算出key的hashcode，根据hashcode定位数值所在的bucketIndex
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如果该位置上没有元素，就直接插入，结束
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如果该位置上有元素就使用equal比较是否相同
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如果key相同就把新的value替换旧的value,结束
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如果key不同，就继续遍历，找到根节点，如果没找到key的话，就构造一个新的节点，然后把节点插入到链表尾部，表示put成功（jdk 1.8 之后链表长度超过阈值就会转化为红黑树）
- 3.HashMap中get()如何实现的
对输入的key的值计算hash值, 首先判断hashmap中的数组是否为空和数组的长度是否为0,
如果为空和为0,则直接放回null
如果不为空和0,计算key对应的数组下标,判断对应位置上的第一个node是否满足条件,
如果满足条件,直接返回
如果不满足条件,判断当前node是否是最后一个,
如果是,说明不存在key,则返回null
如果不是最后一个,判断是否是红黑树,
如果是红黑树,则使用红黑树的方式获取对应的key,
如果不是红黑树,遍历链表是否有满足条件的,如果有,直接放回,否则返回null
- 4.为什么HashMap线程不安全
HashMap的线程不安全主要体现在下面两个方面：
1.在JDK1.7中，当并发执行扩容操作时会造成环形链和数据丢失的情况。
2.在JDK1.8中，在并发执行put操作时会发生数据覆盖的情况。
- 5.HashMap1.7和1.8有哪些区别
（1）JDK1.7用的是头插法，而JDK1.8及之后使用的都是尾插法，那么他们为什么要这样做呢？因为JDK1.7是用单链表进行的纵向延伸，当采用头插法时会容易出现逆序且环形链表死循环问题。但是在JDK1.8之后是因为加入了红黑树使用尾插法，能够避免出现逆序且链表死循环的问题。
（2）扩容后数据存储位置的计算方式也不一样：1. 在JDK1.7的时候是直接用hash值和需要扩容的二进制数进行&（这里就是为什么扩容的时候为啥一定必须是2的多少次幂的原因所在，因为如果只有2的n次幂的情况时最后一位二进制数才一定是1，这样能最大程度减少hash碰撞）（hash值 & length-1）
（3）在JDK1.7的时候是先扩容后插入的，这样就会导致无论这一次插入是不是发生hash冲突都需要进行扩容，如果这次插入的并没有发生Hash冲突的话，那么就会造成一次无效扩容，但是在1.8的时候是先插入再扩容的，优点其实是因为为了减少这一次无效的扩容，原因就是如果这次插入没有发生Hash冲突的话，那么其实就不会造成扩容，但是在1.7的时候就会急造成扩容
（4）而在JDK1.8的时候直接用了JDK1.7的时候计算的规律，也就是扩容前的原始位置+扩容的大小值=JDK1.8的计算方式，而不再是JDK1.7的那种异或的方法。但是这种方式就相当于只需要判断Hash值的新增参与运算的位是0还是1就直接迅速计算出了扩容后的储存方式。
- 6.解决hash冲突的时候，为什么用红黑树，以及产生冲突时定位目标值
java8不是用红黑树来管理hashmap，而是在hash值相同的情况下（且重复数量大于8），用红黑树来管理数据。 红黑树相当于排序数据，可以自动的使用二分法进行定位，性能较高。一般情况下，hash值做的比较好的话基本上用不到红黑树。
首先计算hash值，定位桶位，判断桶中元素类型是Node还是TreeNode，如果是Node表明是链表，如果是TreeNode为红黑树结构，链表直接遍历，红黑树直接查找。
- 7.红黑树的效率高，为什么一开始不用红黑树存储
（1）put和remove过程中，红黑树要通过左旋，右旋、变色这些操作来保持平衡，另外构造红黑树要比构造链表复杂，在链表的节点不多的时候，从整体的性能看来， 数组+链表+红黑树的结构可能不一定比数组+链表的结构性能高。就好比杀鸡焉用牛刀的意思。
（2）HashMap频繁的扩容，会造成底部红黑树不断的进行拆分和重组，这是非常耗时的。因此，也就是链表长度比较长的时候转变成红黑树才会显著提高效率。
看到这里就不难明白了，红黑树虽然查询效率比链表高，但是结点占用的空间大，只有达到一定的数目才有树化的意义，这是基于时间和空间的平衡考虑。
- 8.不用红黑树，用二叉查找树可以不
1.红黑树不追求"完全平衡"，即不像AVL那样要求节点的 |balFact| <= 1，它只要求部分达到平衡，但是提出了为节点增加颜色，红黑是用非严格的平衡来换取增删节点时候旋转次数的降低，任何不平衡都会在三次旋转之内解决，而AVL是严格平衡树，因此在增加或者删除节点的时候，根据不同情况，旋转的次数比红黑树要多。
就插入节点导致树失衡的情况，AVL和RB-Tree都是最多两次树旋转来实现复衡rebalance，旋转的量级是O(1)
删除节点导致失衡，AVL需要维护从被删除节点到根节点root这条路径上所有节点的平衡，旋转的量级为O(logN)，而RB-Tree最多只需要旋转3次实现复衡，只需O(1)，所以说RB-Tree删除节点的rebalance的效率更高，开销更小！
2. AVL更平衡，结构上更加直观，时间效能针对读取而言更高；维护稍慢，空间开销较大。
3. 红黑树，读取略逊于AVL，维护强于AVL，空间开销与AVL类似，内容极多时略优于AVL，维护优于AVL。*
- 9.为什么阀值是8才转为红黑树
红黑树中的TreeNode是链表中的Node所占空间的两倍，虽然红黑树的查找效率为O(logN)，要优于链表的O(N)，但是当链表长度比较小的时候，即使全部遍历后时间复杂度也不会太高。所以要寻找一种，时间和空间的平衡，即在链表长度达到一个阈值后再转为红黑树。那么为什么HashMap红黑树的阈值为什么是8呢？
首先和hashcode碰撞次数的泊松分布有关。在负载因子0.75（HashMap默认）的情况下，单个hash槽内元素个数为8的概率小于百万分之一，大于8时转为红黑树，小于等于6时转为链表。而原作者在选择链表元素个数时选择了8是根据概率统计而选择的。 之所以是8，是因为Java源码的贡献者在进行大量实验发现，hash碰撞发生8次的概率已经降到了0.00000006，几乎为不可能事件，如果真的碰撞发生了8次，那么这个时候说明由于元素本身和hash函数的原因（用户自己实现hash函数有误），此次操作的hash碰撞的可能性非常大了，后续还有可能会继续发生hash碰撞。所以，这个时候就应该将链表转换为红黑树了。
- 10.为什么退化为链表的阈值是6
主要是一个过渡，避免链表和红黑树之间频繁的转换。如果阈值是7的话，删除一个元素红黑树就必须退化为链表，增加一个元素就必须树化，来回不断的转换结构无疑会降低性能，所以阈值才不设置的那么临界。
- 11.hash冲突有哪些解决办法
1.开放定址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）
2.再哈希法
3.链地址法(Java hashmap就是这么做的)
4.建立一个公共溢出区
- 12.HashMap在什么条件下扩容
当哈希表的size达到阀值（就是当前table值的0.75倍（负载因子为0.75））或者当某一个table里的某个节点为链表且大于7并且当前table没有超过64，那么会进行扩容
- 13.HashMap中hash函数怎么实现的，还有哪些hash函数的实现方式
高16 bit 不变，低16 bit 和高16 bit 做了一个异或（得到的 hashcode 转化为32位二进制，前16位和后16位低16 bit和高16 bit做了一个异或） (n·1) & hash = -> 得到下标
- 14.为什么不直接将hashcode作为哈希值去做取模,而是要先高16位异或低16位
因为如果算出来的hashcode值过大，比如hashcode是10000，那么在hash表就得是个大小为10001的数组才能放下，这会大量浪费内存，为了避免这种情况，进行取模运算，这样对应的hash表的size较小，节省内存并且不易产生hash冲突
- 15.为什么扩容是2的次幂
我们可以看到它求hash的过程，将32位的hashCode值向右移动16位，高位补0，也就是只要了高16位，这是为什么呢？因为hashcode的计算方法导致哈希值的差异主要在高位，而 (n - 1) & hash是忽略了容量以上的高位的，所以 使用h >>>16就是为了避免类似情况的哈希冲突
- 16.链表的查找的时间复杂度是多少
O（n）
- 17.红黑树
红黑树，一种二叉查找树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是Red或Black。
通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍，因而是接近平衡的
【1】性质1. 节点是红色或黑色。
【2】性质2. 根节点是黑色。
【3】性质3 每个叶节点是黑色的。
【4】性质4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
【5】性质5. 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
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如果一个变量经常变动，那么考虑使用stringbuffer和stringbulider，如果是多线程，使用stringbuffer
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yield 进行就绪状态，释放cpu执行权，但是依然持有cpu执行资格，下次重新分配依然可以分到cpu执行
join进入阻塞状态 ，假如线程B调用线程a，那么b进入阻塞状态，直到a线程执行完成
