简答一波 HashMap 常见八股面试题 —— 算法系列（2） - 彭旭锐

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HashMap 是我们熟悉的散列表实现，也是 “面试八股文” 的标准题库之一。今天，我给出一份 HashMap 高频面试题口述简答答案，希望对你刷题有帮助。如果能帮上忙请务必点赞加关注，这对我非常重要。

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这篇文章是数据结构与算法系列文章第 2 篇，专栏文章列表：

一、数据结构基础：

• 1、线性表（ArrayList & LinkedList 实现）
• 2、散列表（HashMap 实现）（本文）
• 5、二叉树（高频面试题与解题框架）

二、算法思想：

• 1、回溯算法解题框架
• 2、二分查找解题框架
• 3、排序算法
• 4、贪心算法解题框架
• 5、动态规划解题框架

三、高级数据结构：

四、刷题题解：

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1. 认识散列表

1.1 散列表的作用

散列算法是散列表的核心，也就做哈希算法或 Hash 算法，是一个意思。散列算法是一种将任意长度输入转换为固定长度输出的算法，输出的结果就是散列值。基于散列算法实现的散列表，可以实现快速查找元素的特性。

总结一下散列算法的主要性质：

1.2 什么是散列冲突？

散列算法一定是一种压缩映射，因为输入值域非常大甚至无穷大，而散列值域为一个固定长度的值域。例如，MD5 的输出散列值为 128 位，SHA256 的输出散列值为 256 位，这就存在 2 个不同的输入产生相同输出的可能性，即散列冲突，或哈希冲突、Hash Collision。

这其实只要用鸽巢原理（又称：抽屉原理）就很好理解了，假设有 10 个鸽巢，现有 11 只鸽子，无论分配多么平均，也肯定有一个鸽巢里有两只甚至多只鸽子。举一个直接的例子，Java中的字符串 "Aa" 与 "BB" 的散列值就冲突了：

示例程序

String str1 = "Aa";
String str2 = "BB";
System.out.println(str1.hashCode());  2112
System.out.println(str2.hashCode());  2112 散列冲突

1.3 如何降低散列冲突概率

虽然散列冲突是无法完全避免的，但可以尽可能降低发生散列冲突的概率。例如：

• 1、优化散列算法，提高散列值随机性： 将散列值尽可能均匀分布到输出值域的范围内，避免出现 “堆积” 线程。否则，当大部分散列值都堆积在一小块区域上时，势必会增大冲突概率。例如，HashMap 保证容量为 2^n 次幂就是提高随机性的方法。
• 2、扩大输出值域（即扩容）： 在散列值尽可能均匀分布的前提下，扩大输出值域可以直接降低冲突概率。例如，HashMap 在达到阈值时执行扩容，本质上是扩大了输出值域。

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2. HashMap 设计思路

2.1 说一下 HashMap 的底层结构？

HashMap 的底层结构是一个 “数组 + 拉链” 的二维结构，在 Java 7 中使用的是数组 + 链表，而在 Java 8 中当链表长度大于 8 时会转换为红黑树。

那么为什么 HashMap 要采用这样的设计呢？我分为 3 点来回答：

• 第 1 点：HashMap 的定义是一个散列表，这是一种支持快速查找元素的数据结构，那么其背后就必然会使用到数组随机访问的特点。因此，HashMap 的一维结构就是一个数组，数组元素是一个包含 Key、Value 和 hashcode 的 Entry 节点。当我们需要访问集合元素时，其实就是先通过 key 计算 hashcode，再将 hashCode 对数组长度取余得到数组下标，最后通过下标去数组中找到对应的 Value；
• 第 2 点：从 Key 到数组下标的转换过程必然是一个压缩映射的过程，因为不同的 key 计算的 hashCode 可能相同，不同的 hashCode 取余得到的数组下标也可能相同，这就是哈希冲突。常规的哈希冲突解决方法有开放地址法和拉链法等，而 HashMap 采用的是拉链法来解决哈希冲突。
• 第 3 点：为什么 Java 8 要引入红黑树的设计呢？因为当冲突加剧的时候，在链表中寻找对应元素的时间复杂度是 O(n)，n 是链表长度。而使用红黑树（近似平衡的二叉搜索树）的话，树形结构的复杂度一般跟树的高度有关，查找复杂度是 O(lgn)，时间复杂度更低。

2.2 为什么 HashMap 采用拉链法而不是开放地址法？

我认为 Java 给予 HashMap 的定位是一个相对通用的散列表容器，它应该在面对各种输入的时候都表现稳定。而开发地址法相对来说容易出现数据堆积，在数据量较大时可能出现连续冲突的情况，性能不够稳定。

我们可以举个反例，在 Java 原生的数据结构中，也存在使用开放地址法的散列表 —— 就是 ThreadlLocal。因为项目中不会大量使用 ThreadLocal 线程局部存储，所以它是一个小规模数据场景，这里使用开发地址法是没问题的。

2.3 为什么 HashMap 用红黑树而不是平衡二叉树？

红黑树和平衡二叉树的区别在于它们的平衡强弱不同：

• 平衡二叉树追求的是一种完全平衡的状态，它的定义是任何结点的左右子树的高度差不会超过 1，这样的优势是树的结点是很平均分配的；
• 红黑树不追求这种完全平衡，而是追求一种弱平衡的状态，就是让整个树最长路径不会超过最短路径的 2 倍。这样的话，红黑树虽然牺牲了一部分查找的性能效率，但是能够换取一部分维持树平衡状态的成本。

而我们知道 HashMap 的设计定位应该是一个相对通用的散列表，那么它的设计者会希望这样一个数据结构应该具备更强大的稳定性，因此它才选择了红黑树。

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3. HashMap 源码细节

3.1 HashMap 的初始容量

HashMap 的初始容量是 0，这是一种懒加载机制，直到第一次 put 操作才会初始化数组大小，默认大小是 16。

3.2 HashMap 扩容

扩容本质上是扩大了散列算法的输出值域，在散列值尽可能均匀分布的前提下，扩大输出值域可以直接降低冲突概率。当然，由于 HashMap 使用的是拉链法来解决散列冲突，扩容并不是必须的，但是不扩容的话会造成拉链的长度越来越长，导致散列表的时间复杂度会倾向于 O(n) 而不是 O(1)。

HashMap 扩容的触发时机出现在元素个数超过阈值（容量 * loadFactor）的时候时，会将集合的一维数组扩大一倍，然后重新计算每个元素的位置。

3.3 为什么 HashMap 的长度是 2^n 次幂？

这是为了尽量将集合元素均摊到数组的不同位置上。

• 我们知道 HashMap 在确定元素对应的数组下标时，是采用了 hashCode 对数组长度取余的运算，它其实等价于 hashCode 对数组长度 - 1 的与运算（h % length 等价于 h & (lenght -1)，与运算效率更高，偶数才成立）；
• 而 2^n 次幂对应的 length - 1 恰好全是 1（1000-1 = 111），这样就把影响下标的因素归结于 hashCode 本身，因而能够实现尽可能均摊。

3.4 HashMap 中 Key 的匹配判断

if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

3.5 为什么经常使用 String 作为 HashMap 的 Key？

这个问题我认为有 2 个原因：

• 1、不可变类 String 可以避免修改后无法定位键值对： 假设 String 是可变类，当我们在 HashMap 中构建起一个以 String 为 Key 的键值对时，此时对 String 进行修改，那么通过修改后的 String 是无法匹配到刚才构建过的键值对的，因为修改后的 hashCode 可能是变化的。而不可变类可以规避这个问题。
• 2、String 能够满足 Java 对于 hashCode() 和 equals() 的通用约定： 既两个对象 equals() 相同，则 hashCode() 相同，如果 hashCode() 相同，则 equals() 不一定相同。这个约定是为了避免两个 equals() 相同的 Key 在 HashMap 中存储两个独立的键值对，引起矛盾。

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4. HashMap 线程安全性

4.1 HashMap 线程不安全的原因

• 数据覆盖问题：如果两个线程并发执行 put 操作，并且两个数据的 hash 值冲突，就可能出现数据覆盖（线程 A 判断 hash 值位置为 null，还未写入数据时挂起，此时线程 B 正常插入数据。接着线程 A 获得时间片，由于线程 A 不会重新判断该位置是否为空，就会把刚才线程 B 写入的数据覆盖掉）；
• 环形链表问题： 在 HashMap 触发扩容时，并且正好两个线程同时在操作同一个链表时，就可能引起指针混乱，形成环型链条（因为 JDK 1.7 版本采用头插法，在扩容时会翻转链表的顺序，而 JDK 1.8 采用尾插法，再扩容时会保持链表原本的顺序）。

4.2 HashMap 和 hashTable 的区别？

• 1、hashTable 对每个方法都增加了 synchronized；
• 2、hashTable 不允许 null 作为 Key；

4.3 ConcurrentHashMap 分段锁的原理

HashMap 出现并发问题的核心在于多个线程同时操作同一个链表，而 ConcurrentHashMap 在操作链表前会用 synchronized 对链表的首个元素加锁，从而避免并发问题。

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