核心原理 - HashMap 面试题及答案

Java突击队2025/12/19大约 10 分钟

4.HashMap的put流程知道吗？

先上个流程图吧:

HashMap插入数据流程图

首先进行哈希值的扰动，获取一个新的哈希值。(key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
判断tab是否位空或者长度为0，如果是则进行扩容操作。

if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
   n = (tab = resize()).length;

根据哈希值计算下标，如果对应小标正好没有存放数据，则直接插入即可否则需要覆盖。tab[i = (n - 1) & hash])
判断tab[i]是否为树节点，否则向链表中插入数据，是则向树中插入节点。
如果链表中插入节点的时候，链表长度大于等于8，则需要把链表转换为红黑树。treeifyBin(tab, hash);
最后所有元素处理完成后，判断是否超过阈值；threshold，超过则扩容。

5.HashMap怎么查找元素的呢？

先看流程图：

HashMap查找流程图

HashMap的查找就简单很多：

使用扰动函数，获取新的哈希值
计算数组下标，获取节点
当前节点和key匹配，直接返回
否则，当前节点是否为树节点，查找红黑树
否则，遍历链表查找

7.为什么哈希/扰动函数能降hash碰撞？

因为 key.hashCode() 函数调用的是 key 键值类型自带的哈希函数，返回 int 型散列值。int 值范围为 -2147483648~2147483647，加起来大概 40 亿的映射空间。

只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个 40 亿长度的数组，内存是放不下的。

假如 HashMap 数组的初始大小才 16，就需要用之前需要对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来访问数组下标。

源码中模运算就是把散列值和数组长度 - 1 做一个 "与&" 操作，位运算比取余 % 运算要快。

bucketIndex = indexFor(hash, table.length);

static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
}

顺便说一下，这也正好解释了为什么 HashMap 的数组长度要取 2 的整数幂。因为这样（数组长度 - 1）正好相当于一个 “低位掩码”。与 操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。以初始长度 16 为例，16-1=15。2 进制表示是 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111。和某个散列值做 与 操作如下，结果就是截取了最低的四位值。

哈希&运算

这样是要快捷一些，但是新的问题来了，就算散列值分布再松散，要是只取最后几位的话，碰撞也会很严重。如果散列本身做得不好，分布上成等差数列的漏洞，如果正好让最后几个低位呈现规律性重复，那就更难搞了。

这时候 扰动函数 的价值就体现出来了，看一下扰动函数的示意图：

扰动函数示意图

右移 16 位，正好是 32bit 的一半，自己的高半区和低半区做异或，就是为了混合原始哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。

8.为什么HashMap的容量是2的倍数呢？

第一个原因是为了方便哈希取余：

将元素放在table数组上面，是用hash值%数组大小定位位置，而HashMap是用hash值&(数组大小-1)，却能和前面达到一样的效果，这就得益于HashMap的大小是2的倍数，2的倍数意味着该数的二进制位只有一位为1，而该数-1就可以得到二进制位上1变成0，后面的0变成1，再通过&运算，就可以得到和%一样的效果，并且位运算比%的效率高得多

HashMap的容量是2的n次幂时，(n-1)的2进制也就是1111111***111这样形式的，这样与添加元素的hash值进行位运算时，能够充分的散列，使得添加的元素均匀分布在HashMap的每个位置上，减少hash碰撞。

第二个方面是在扩容时，利用扩容后的大小也是2的倍数，将已经产生hash碰撞的元素完美的转移到新的table中去

我们可以简单看看HashMap的扩容机制，HashMap中的元素在超过负载因子*HashMap大小时就会产生扩容。

put中的扩容

9.如果初始化HashMap，传一个17的值`new HashMap<>`，它会怎么处理？

简单来说，就是初始化时，传的不是2的倍数时，HashMap会向上寻找离得最近的2的倍数，所以传入17，但HashMap的实际容量是32。

我们来看看详情，在HashMap的初始化中，有这样⼀段⽅法；

    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
     ...
     this.loadFactor = loadFactor;
     this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

阀值 threshold ，通过⽅法 tableSizeFor 进⾏计算，是根据初始化传的参数来计算的。
同时，这个⽅法也要要寻找⽐初始值⼤的，最⼩的那个2进制数值。⽐如传了17，我应该找到的是32。

    static final int tableSizeFor(int cap) {
     int n = cap - 1;
     n |= n >>> 1;
     n |= n >>> 2;
     n |= n >>> 4;
     n |= n >>> 8;
     n |= n >>> 16;
     return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; }

MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30，这个是临界范围，也就是最⼤的Map集合。
计算过程是向右移位1、2、4、8、16，和原来的数做|运算，这主要是为了把⼆进制的各个位置都填上1，当⼆进制的各个位置都是1以后，就是⼀个标准的2的倍数减1了，最后把结果加1再返回即可。

以17为例，看一下初始化计算table容量的过程：

容量计算

10.你还知道哪些哈希函数的构造方法呢？

HashMap里哈希构造函数的方法叫：

除留取余法：H（key)=key%p（p<=N）,关键字除以一个不大于哈希表长度的正整数p，所得余数为地址，当然HashMap里进行了优化改造，效率更高，散列也更均衡。

除此之外，还有这几种常见的哈希函数构造方法：

直接定址法
直接根据key来映射到对应的数组位置，例如1232放到下标1232的位置。
数字分析法
取key的某些数字（例如十位和百位）作为映射的位置
平方取中法
取key平方的中间几位作为映射的位置
折叠法
将key分割成位数相同的几段，然后把它们的叠加和作为映射的位置

散列函数构造

11.解决哈希冲突有哪些方法呢？

我们到现在已经知道，HashMap使用链表的原因为了处理哈希冲突，这种方法就是所谓的：

链地址法：在冲突的位置拉一个链表，把冲突的元素放进去。

除此之外，还有一些常见的解决冲突的办法：

开放定址法：开放定址法就是从冲突的位置再接着往下找，给冲突元素找个空位。
找到空闲位置的方法也有很多种：
- 线行探查法: 从冲突的位置开始，依次判断下一个位置是否空闲，直至找到空闲位置
- 平方探查法: 从冲突的位置x开始，第一次增加1^2个位置，第二次增加2^2…，直至找到空闲的位置
- ……

开放定址法