HashMap
红黑树
- 二分查找树：BST有一个弊端，那就是在极端条件下，BST会退化成链，BST树的特点
- 左子树的值小于等于根的值
- 右子树的值大于等于根的值
- 左右子树也都是二叉查找树
- 平衡二叉树（AVL），平衡二叉树（AVL）具有BST的所有特性，它还有其独有的特性，那就是：左右子树的高度差最多为1。有了该特性，平衡二叉树将保保持它的平衡性，弥补了BST的不足；左右子树高度差最多为1这个条件过于严格，导致我们几乎每次进行插入或删除结点时，都会破坏平衡二叉树的结构，以至于要进行左旋或右旋处理，再将其变为平衡的。如果在那种插入、删除很频繁的场景中，平衡树需要频繁地进行调整，这会使平衡树的性能大打折扣。还有一个次要原因是，AVL的实现代码比较复杂，理论上的数据结构模型应用于实际还需要稍许修改折中。
- 红黑树查找的最坏时间复杂度也为O(logn)，但它在插入、删除等操作中，不会像AVL那样，频繁地破坏红黑树的规则，所以不需要频繁地调整，红黑树是一种自平衡的二叉查找树
- 结点带颜色属性（红或黑）
- 根节点为黑色
- 每个叶节点都是黑色的空节点（NIL结点）
- 每个红色结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结点）
- 从任一结点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点
HashMap的整体结构
HashMap的整体结构是一个数组，数组中的元素Node<k,v>称为哈希桶，哈希桶可以为链表，也可以为红黑树
HashMap的属性
- 默认容量DEFAULT_INITIAL_CAPACITY=16
- 默认加载因子DEFAULT_LOAD_FACTOR=0.75f；，加载因子为0.75的意思就是，HashMap最多放75%乘以容量Capacity的键值对，若数据量超过了75%乘以容量，则需进行扩容
- TREEIFY_THRESHOLD，树阈值=8；哈希桶转化为红黑树的阈值，当某个哈希桶中结点数大于8时，且数组长度大于MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64，该哈希桶将会转换为红黑树结构
- UNTREEIFY_THRESHOLD=6，是红黑树转化为链表的阈值。当某个哈希桶中结点数小于6时，该哈希桶会转换为链表，前提是它当前是红黑树结构
- MIN_TREEIFY_CAPACITY=64，链表长度大于TREEIFY_THRESHOLD = 8（且数组长度不大于MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64），数组进行扩容，链表不转为红黑树，还是链表
- Node< K,V >[] table，table表示存储哈希桶的数组，数组元素类型为Node<K,V>，即哈希桶。table中的元素称之为哈希桶，哈希桶可以是链表结构，也可以是红黑树结构
- Set< Map.Entry< K,V > > entrySet，Map.Entry<K,V>是Map中定义的接口，其实就是表示键值对，其中定义了对key，value的get，set方法，以及key和value的比较方法等
- size，键值对的数量
- modeCount：hashmap被结构性修改的次数，主要用于在迭代器迭代时，若又对HashMap进行了修改，会抛出ConcurrentModificationException
- threshold：临界值，当大于临界值的时候，hashmap会进行扩容
- loadFactor：加载因子作为变量使用
HashMap的内部类：
- TreeNode<k,v>红黑树节点，继承了LinkedHashMap.Entry<K,V>，相当于继承了Node<K,V>，因为LinkedHashMap.Entry<K,V>继承了HashMap.Node<K,V>。TreeNode<K,V>内部类中包含了在红黑树中插入、查找元素，将红黑树转化为链表等方法 -** Node<k,v>链表节点**，实现了Map.Entry<K,V>接口，其属性有key,value,key对应的hash值，以及下一个Node结点，方法包括key,value对应的get、set方法等
HashMap的方法
构造方法
空参构造HashMap()
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
使用该构造函数，将设置对应的初始容量和装填因子，该方法会验证参数的正确性，将属性loadFactor赋为对应参数，并设置属性threshold（数组扩容临界值）为tableSizeFor(initialCapacity)，tableSizeFor方法用于计算>=参数的最小2的整数次方，因为HashMap的大小总是2的整数幂
HashMap(int initialCapacity)
HashMap(Map< ? extends K,? extends V > m)
该方法调用了putMapEntries(m, false)方法，putMapEntries方法其实就是把Map中的数据放入HashMap中
扩容方法resize()
主要对hashmap进行扩容
- HashMap实行了懒加载, 新建HashMap时不会对table进行赋值, 而是到第一次插入时, 进行resize时构建table;----第一次put的时候
- 当HashMap.size 大于 threshold时, 会进行resize;threshold的值我们在上一次分享中提到过: 当第一次构建时, 如果没有指定HashMap.table的初始长度, 就用默认值16, 否则就是指定的值; 然后不管是第一次构建还是后续扩容, threshold = table.length * loadFactor;
扩容的流程：扩大容量和迁移元素两个过程
- 如果table == null, 则为HashMap的初始化, 生成空table返回即可;
- 如果table不为空, 需要重新计算table的长度, newLength = oldLength << 1(注, 如果原oldLength已经到了上限, 则newLength = oldLength);
- 遍历oldTable:
- 首节点为空, 本次循环结束;
- 无后续节点, 重新计算hash位, 本次循环结束;
- 当前是红黑树, 走红黑树的重定位;
- 当前是链表, JAVA7时还需要重新计算hash位, 但是JAVA8做了优化, 通过(e.hash & oldCap) == 0来判断是否需要移位; 如果为真则在原位不动, 否则则需要移动到当前hash槽位 + oldCap的位置;
put方法：
实际上是调用了putVal方法，除开key,value外，还将key的hash值作为了参数，通过调用hash(key)方法来获得key对应的hash值 putval的执行流程
remove方法
clear方法
get方法
containsKey方法
containsValue方法
HashMap的长度为什么是2的n次方
HashMap为了存取高效，要尽量较少碰撞，就是要尽量把数据分配均匀，每个链表长度大致相同，这个算法实际就是取模，hash%length，计算机中直接求余效率不如位移运算，源码中做了优化， hash&(length-1)，hash%length==hash&(length-1)的前提是length是2的n次方
hashMap进行排序
- 使用TreeMap，这个方法最简单了
HashMap<Integer, Student> map = new HashMap<>();
TreeMap<Integer,Student> sortedMap =new TreeMap<>(map);
/*TreeMap 是一个有序的key-value集合，它是通过红黑树实现的。
TreeMap 继承于AbstractMap，所以它是一个Map，即一个key-value集合。
TreeMap 实现了NavigableMap接口，意味着它支持一系列的导航方法。比如返回有序的key集合。
TreeMap 实现了Cloneable接口，意味着它能被克隆。
TreeMap 实现了java.io.Serializable接口，意味着它支持序列化。
TreeMap基于红黑树（Red-Black tree）实现。该映射根据其键的自然顺序进行排序，或者根据创建映射时提供的
Comparator 进行排序，具体取决于使用的构造方法。
TreeMap的基本操作 containsKey、get、put 和 remove 的时间复杂度是 log(n) 。
另外，TreeMap是非同步的。 它的iterator 方法返回的迭代器是fail-fastl的。*/
- 仅对key或value进行排序
List<Integer> mapKeys = new ArrayList<>(map.keySet());
Collections.sort(mapKeys);
List<Student> mapValues = new ArrayList<>(map.values());
Collections.sort(mapValues);
- 如果不希望排序的MAP中有KEY的值的重复，可以用sortedset
SortedSet<String> mapKeys = new TreeSet<>(map.keySet());
这个时候要POJO重写hashcode和equals方法：`
- 根据KEY排序：
Map<Integer, Student> sortedMap = map.entrySet()
.stream()
.sorted(Map.Entry.comparingByKey())
.collect(Collectors
.toMap(Map.Entry::getKey,
Map.Entry::getValue,
(e1, e2) -> e1,
LinkedHashMap::new))
- 根据Value进行排序
sortedMap = map.entrySet()
.stream()
.sorted(Map.Entry.comparingByValue())
.collect(Collectors
.toMap(Map.Entry::getKey,
Map.Entry::getValue,
(e1, e2) -> e1,
LinkedHashMap::new));
- 也可以使用Collections.reverseOrder方法，逆序排序：
sortedMapDesc = map.entrySet()
.stream()
.sorted(Collections.reverseOrder(Map.Entry.comparingByKey()))
.collect(Collectors
.toMap(Map.Entry::getKey,
Map.Entry::getValue,
(e1, e2) -> e1,
LinkedHashMap::new));
HashMap 1.7和1.8
- 底层数据结构不一样，1.7是数组+链表，1.8则是数组+链表+红黑树结构（当链表长度大于8，转为红黑树）。
- JDK1.8中resize()方法在表为空时，创建表；在表不为空时，扩容；而JDK1.7中resize()方法负责扩容，inflateTable()负责创建表。
- 1.8中没有区分键为null的情况，而1.7版本中对于键为null的情况调用putForNullKey()方法。但是两个版本中如果键为null，那么调用hash()方法得到的都将是0，所以键为null的元素都始终位于哈希表table【0】中。
- 当1.8中的桶中元素处于链表的情况，遍历的同时最后如果没有匹配的，直接将节点添加到链表尾部；而1.7在遍历的同时没有添加数据，而是另外调用了addEntry()方法，将节点添加到链表头部。
- 1.7中新增节点采用头插法，1.8中新增节点采用尾插法。这也是为什么1.8不容易出现环型链表的原因。
- 1.7中是通过更改hashSeed值修改节点的hash值从而达到rehash时的链表分散，而1.8中键的hash值不会改变，rehash时根据（hash&oldCap）==0将链表分散。
- 1.8rehash时保证原链表的顺序，而1.7中rehash时有可能改变链表的顺序（头插法导致）。 在扩容的时候：1.7在插入数据之前扩容，而1.8插入数据成功之后扩容
线程安全问题
- 1.7中transfer()链表使用头插法，多线程情况下，会成环；
- 1.8中putVal()若桶为空，多线程操作，值会出现覆盖情况。 HashTable、Collections.synchronizedMap及ConcurrentHashMap都是实现线程安全的Map。
- HashTable：直接在方法上加synchronized来锁住整个数组，粒度比较大。
- Collections.synchronizedMap：Collections集合工具的内部类，通过传入Map封装出一个SynchronizedMap对象，内部定义了一个对象锁，方法内通过对象锁实现。
- ConcurrentHashMap：使用分段锁，降低锁粒度，让并发度大大提高。
