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　　HashMap在Java的集合框架中扮演着重要的角色，它以其优秀的性能和易用性被广泛应用于各种场景。那么，HashMap是如何实现的呢？它的底层数据结构是什么？扩容机制又是如何工作的呢？本文将详细解答这些问题。HashMap是一种基于哈希表的Map接口的实现，它存储着键值对（key-value）的数据结构。HashMap允许我们使用一个键来快速查找、插入或者删除对应的值。那么，HashMap的高效性从何而来呢？让我们一探究竟。

　　HashMap基于数组和链表/红黑树的数据结构实现。具体来说，HashMap内部维护了一个Entry数组，每个Entry包含一个键值对和指向下一个Entry的指针。

　　当向HashMap中存储一个键值对时，首先根据键的hashCode计算出存放位置，然后将键值对存储在该位置。如果不同的键计算出的位置相同，将会以链表或红黑树的形式存储，以解决哈希冲突。

　　当不同的键通过hashCode计算得到相同位置时，即发生哈希冲突。HashMap通过链表或红黑树来解决哈希冲突，当链表长度超过阈值（8）时，链表会转换为红黑树，以提高查找效率。

　　当通过键获取值时，HashMap会根据键的hashCode计算存放位置，然后在该位置的链表或红黑树中搜索对应的键值对并返回值。

　　当HashMap中的元素个数达到负载因子（默认0.75）乘以容量时，就会触发扩容。扩容会重新计算键值对的存储位置，将所有键值对重新分布到新的更大的数组中。

　　不保证遍历HashMap时的顺序，即HashMap的元素是无序的。如果需要有序遍历，可以使用LinkedHashMap，它保留了插入顺序或访问顺序。

　　数组：HashMap内部维护了一个Entry数组，数组的每个元素称为桶（Bucket）。数组的长度通常为2的幂次方，如16、32、64等。每个桶位置存储一个Entry（存储键值对的节点）或者链表/红黑树的头节点。

　　链表/红黑树：在HashMap中，每个桶位置不仅可以存放一个Entry，还可以存放一个链表或者红黑树。当发生哈希冲突时（即多个键通过hashCode计算得到相同位置），会将新的Entry插入到链表或者红黑树中。

　　链表：当哈希冲突较少时，多个Entry会形成一个链表。链表节点通过next字段连接在一起。

　　红黑树：当链表长度超过一定阈值（默认为8），HashMap会将链表转换为红黑树，以提高查找效率。红黑树是一种高效的二叉搜索树结构。

　　HashMap在元素数量达到一定阈值时（负载因子 * 容量），就会触发扩容操作。HashMap的扩容机制包括以下几个步骤：

　　判断是否需要扩容：当HashMap中的元素数量达到负载因子（默认为0.75）乘以容量时，即元素数量超过了负载因子所设定的临界值，HashMap就会认为需要进行扩容操作。

　　创建新的数组：在扩容时，HashMap会创建一个新的数组，长度通常为原数组长度的两倍。例如，原数组长度为16，则新数组长度为32。

　　重新计算位置：HashMap会遍历原数组中的每个元素，重新计算键值对的哈希值，根据新数组长度得到元素应该存放的位置。

　　数据转移：HashMap会将原数组中的元素逐个复制到新数组中，重新计算其位置并存放。这一过程可能会引入链表或者红黑树的操作，以解决哈希冲突问题。

　　扩容完成：当所有元素都复制到新数组后，HashMap的扩容操作就完成了。此时，旧数组中的引用会被置空，释放原数组空间。

　　HashMap是一种非常高效的键值对存储结构，它的高效性主要来自于其优秀的底层实现。通过哈希函数将键映射到数组索引，然后通过链表（或红黑树）解决哈希冲突，HashMap能够在大多数情况下提供常数时间复杂度的查询、插入和删除操作。然而，HashMap也有其局限性，例如在面对大量哈希冲突时，其性能会急剧下降。因此，在使用HashMap时，我们需要根据实际需求和场景选择合适的初始容量和负载因子，以达到最佳的性能表现。

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