資料結構中有數組和連結清單來實作對資料的存儲，但這兩者基本上是兩個極端。
數組存儲區間是連續的，占用記憶體嚴重，故空間複雜的很大。但數組的二分查找時間複雜度小，為o(1)；數組的特點是：尋址容易，插入和删除困難；
連結清單存儲區間離散，占用記憶體比較寬松，故空間複雜度很小，但時間複雜度很大，達o（n）。連結清單的特點是：尋址困難，插入和删除容易。
那麼我們能不能綜合兩者的特性，做出一種尋址容易，插入删除也容易的資料結構？答案是肯定的，這就是我們要提起的哈希表。哈希表（(hash
table）既滿足了資料的查找友善，同時不占用太多的内容空間，使用也十分友善。
哈希表有多種不同的實作方法，我接下來解釋的是最常用的一種方法—— 拉鍊法，我們可以了解為“連結清單的數組” ，如圖：
從上圖我們可以發現哈希表是由數組+連結清單組成的，一個長度為16的數組中，每個元素存儲的是一個連結清單的頭結點。那麼這些元素是按照什麼樣的規則存儲到數組中呢。一般情況是通過hash(key)%len獲得，也就是元素的key的哈希值對數組長度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。是以12、28、108以及140都存儲在數組下标為12的位置。
hashmap其實也是一個線性的數組實作的,是以可以了解為其存儲資料的容器就是一個線性數組。這可能讓我們很不解，一個線性的數組怎麼實作按鍵值對來存取資料呢？這裡hashmap有做一些處理。
首先hashmap裡面實作一個靜态内部類entry，其重要的屬性有 key , value, next，從屬性key,value我們就能很明顯的看出來entry就是hashmap鍵值對實作的一個基礎bean，我們上面說到hashmap的基礎就是一個線性數組，這個數組就是entry[]，map裡面的内容都儲存在entry[]裡面。
/**
* the table, resized as necessary. length must always be a power of two.
*/
transient entry[] table;
既然是線性數組，為什麼能随機存取？這裡hashmap用了一個小算法，大緻是這樣實作：
<code></code>
// 存儲時:
int hash = key.hashcode(); // 這個hashcode方法這裡不詳述,隻要了解每個key的hash是一個固定的int值
int index = hash % entry[].length;
entry[index] = value;
// 取值時:
int hash = key.hashcode();
return entry[index];
疑問：如果兩個key通過hash%entry[].length得到的index相同，會不會有覆寫的危險？
這裡hashmap裡面用到鍊式資料結構的一個概念。上面我們提到過entry類裡面有一個next屬性，作用是指向下一個entry。打個比方， 第一個鍵值對a進來，通過計算其key的hash得到的index=0，記做:entry[0] = a。一會後又進來一個鍵值對b，通過計算其index也等于0，現在怎麼辦？hashmap會這樣做:b.next = a,entry[0] = b,如果又進來c,index也等于0,那麼c.next = b,entry[0] = c；這樣我們發現index=0的地方其實存取了a,b,c三個鍵值對,他們通過next這個屬性連結在一起。是以疑問不用擔心。也就是說數組中存儲的是最後插入的元素。到這裡為止，hashmap的大緻實作，我們應該已經清楚了。
public v put(k key, v value) {
if (key == null)
return putfornullkey(value); //null總是放在數組的第一個連結清單中
int hash = hash(key.hashcode());
int i = indexfor(hash, table.length);
//周遊連結清單
for (entry<k,v> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
object k;
//如果key在連結清單中已存在，則替換為新value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
v oldvalue = e.value;
e.value = value;
e.recordaccess(this);
return oldvalue;
}
}
modcount++;
//将entry添加到連結清單中去
addentry(hash, key, value, i);
return null;
}
void addentry(int hash, k key, v value, int bucketindex) {
entry<k,v> e = table[bucketindex];
table[bucketindex] = new entry<k,v>(hash, key, value, e); //參數e,
是entry.next
//如果size超過threshold，則擴充table大小。再散列
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
當然hashmap裡面也包含一些優化方面的實作，這裡也說一下。比如：entry[]的長度一定後，随着map裡面資料的越來越長，這樣同一個index的鍊就會很長，會不會影響性能？hashmap裡面設定一個因子，随着map的size越來越大，entry[]會以一定的規則加長長度。
static final entry<?,?>[] empty_table = {};
public v get(object key) {
return getfornullkey();
//先定位到數組元素，再周遊該元素處的連結清單
for (entry<k,v> e = table[indexfor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
null key總是存放在entry[]數組的第一個元素。
private v putfornullkey(v value) {
for (entry<k,v> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
addentry(0, null, value, 0);
private v getfornullkey() {
if (e.key == null)
hashmap存取時，都需要計算目前key應該對應entry[]數組哪個元素，即計算數組下标；算法如下：
/**
* returns index for hash code h.
static int indexfor(int h, int length) {
return h & (length-1);
按位取并，作用上相當于取模mod或者取餘%。
這意味着數組下标相同，并不表示hashcode相同。
public hashmap(int initialcapacity, float loadfactor) {
.....
// find a power of 2 >= initialcapacity
int capacity = 1;
while (capacity < initialcapacity)
capacity <<= 1;
this.loadfactor = loadfactor;
threshold = (int)(capacity * loadfactor);
table = new entry[capacity];
init();
注意table初始大小并不是構造函數中的initialcapacity！！
而是 >= initialcapacity的2的n次幂！！！！
當哈希表的容量超過預設容量時，必須調整table的大小。當容量已經達到最大可能值時，那麼該方法就将容量調整到integer.max_value傳回，這時，需要建立一張新表，将原表的映射到新表中。
* rehashes the contents of this map into a new array with a
* larger capacity. this method is called automatically when the
* number of keys in this map reaches its threshold.
*
* if current capacity is maximum_capacity, this method does not
* resize the map, but sets threshold to integer.max_value.
* this has the effect of preventing future calls.
* @param newcapacity the new capacity, must be a power of two;
* must be greater than current capacity unless current
* capacity is maximum_capacity (in which case value
* is irrelevant).
void resize(int newcapacity) {
entry[] oldtable = table;
int oldcapacity = oldtable.length;
if (oldcapacity == maximum_capacity) {
threshold = integer.max_value;
return;
entry[] newtable = new entry[newcapacity];
transfer(newtable);
table = newtable;
threshold = (int)(newcapacity * loadfactor);
* transfers all entries from current table to newtable.
void transfer(entry[] newtable) {
entry[] src = table;
int newcapacity = newtable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
entry<k,v> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
entry<k,v> next = e.next;
//重新計算index
int i = indexfor(e.hash, newcapacity);
e.next = newtable[i];
newtable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);