手写HashMap，手撕面试官
前言
今天去面试啊，聊得差不多的时候面试官突然问我会手写HashMap吗？这我哪能怂啊，好死不死的面试之前我还真手写过一个简单的HashMap，所以我不过花了5分钟便弄出来了，面试官直呼内行。
相信大家关于HashMap的面试题刷的也不少了，源码应该也看了很多遍，大部分人可以说是非常熟悉了，但是如果面试官突然给你们整这么一手，我相信很多人还是会表示懵逼的。所以今天给大伙捋一捋，掌握手写HashMap之后都给我去手撕面试官。
HashMap是Java中一中非常常用的数据结构，也基本是面试中的“必考题”。它实现了基于“K-V”形式的键值对的高效存取。JDK1.7之前，HashMap是基于数组+链表实现的，1.8以后，HashMap的底层实现中加入了红黑树用于提升查找效率。
HashMap根据存入的键值对中的key计算对应的index，也就是它在数组中的存储位置。当发生哈希冲突时，即不同的key计算出了相同的index，HashMap就会在对应位置生成链表。当链表的长度超过8时，链表就会转化为红黑树。
手写HashMap之前，我们讨论一个小问题：当我们在HashMap中根据key查找value时，在数组、链表、红黑树三种情况下，平均要做多少次比较？
在数组中查找时，我们可以通过key的hashcode直接计算它在数组中的位置，比较次数为1
在链表中查找时，根据next引用依次比较各个节点的key，长度为n的链表节点平均比较次数为n/2
在红黑树中查找时，由于红黑树的特性，节点数为n的红黑树平均比较次数为log(n)
前面我们提到，链表长度超过8时树化（TREEIFY），正是因为n=8，就是log(n) < n/2的阈值。而n<6时，log(n) > n/2，红黑树解除树化（UNTREEIFY）。另外我们可以看到，想要提高HashMap的效率，最重要的就是尽量避免生成链表，或者说尽量减少链表的长度，避免哈希冲突，降低key的比较次数。
手写HashMap
定义一个Map接口
也可以使用Java中的java.util.Map
public interface MyMap<K,V> {
V put(K k, V v);
V get(K k);
int size();
V remove(K k);
boolean isEmpty();
void clear();
}
然后编写一个MyHashMap类，实现这个接口，并实现里面的方法。
成员变量
final static int DEFAULT_CAPACITY = 16;
final static float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
int capacity;
float loadFactor;
int size = 0;
Entry[] table;
class Entry<K, V>{
K k;
V v;
Entry next;
public Entry(K k, V v, Entry next){
this.k = k;
this.v = v;
this.next = next;
}
}
我们参照HashMap设置一个默认的容量capacity和默认的加载因子loadFactor，table就是底层数组，Entry类保存了"K-V"数据，next字段表明它可能会是一个链表节点。
构造方法
public MyHashMap(){
this(DEFAULT_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public MyHashMap(int capacity, float loadFactor){
this.capacity = upperMinPowerOf2(capacity);
this.loadFactor = loadFactor;
this.table = new Entry[capacity];
}
这里的upperMinPowerOf2的作用是获取大于capacity的最小的2次幂。在HashMap中，开发者采用了更精妙的位运算的方式完成了这个功能，效率比这种方式要更高。
private static int upperMinPowerOf2(int n){
int power = 1;
while(power <= n){
power *= 2;
}
return power;
}
为什么HashMap的capacity一定要是2次幂呢？这是为了方便HashMap中的数组扩容时已存在元素的重新哈希（rehash）考虑的。
put方法
@Override
public V put(K k, V v) {
// 通过hashcode散列
int index = k.hashCode() % table.length;
Entry current = table[index];
// 判断table[index]是否已存在元素
// 是
if(current != null){
// 遍历链表是否有相等key, 有则替换且返回旧值
while(current != null){
if(current.k == k){
V oldValue = current.v;
current.v = v;
return oldValue;
}
current = current.next;
}
// 没有则使用头插法
table[index] = new Entry(k, v, table[index]);
size++;
return null;
}
// table[index]为空 直接赋值
table[index] = new Entry(k, v, null);
size++;
return null;
}
put方法中，我们通过传入的K-V值构建一个Entry对象，然后判断它应该被放在数组的那个位置。回想我们之前的论断：
想要提高HashMap的效率，最重要的就是尽量避免生成链表，或者说尽量减少链表的长度
想要达到这一点，我们需要Entry对象尽可能均匀地散布在数组table中，且index不能超过table的长度，很明显，取模运算很符合我们的需求int index = k.hashCode() % table.length。关于这一点，HashMap中也使用了一种效率更高的方法——通过&运算完成key的散列，有兴趣的同学可以查看HashMap的源码。
如果table[index]处已存在元素，说明将要形成链表。我们首先遍历这个链表（长度为1也视作链表），如果存在key与我们存入的key相等，则替换并返回旧值；如果不存在，则将新节点插入链表。插入链表又有两种做法：头插法和尾插法。如果使用尾插法，我们需要遍历这个链表，将新节点插入末尾；如果使用头插法，我们只需要将table[index]的引用指向新节点，然后将新节点的next引用指向原来table[index]位置的节点即可，这也是HashMap中的做法。
如果table[index]处为空，将新的Entry对象直接插入即可。
get方法
@Override
public V get(K k) {
int index = k.hashCode() % table.length;
Entry current = table[index];
// 遍历链表
while(current != null){
if(current.k == k){
return current.v;
}
current = current.next;
}
return null;
}
调用get方法时，我们根据key的hashcode计算它对应的index，然后直接去table中的对应位置查找即可，如果有链表就遍历。
remove方法
@Override
public V remove(K k) {
int index = k.hashCode() % table.length;
Entry current = table[index];
// 如果直接匹配第一个节点
if(current.k == k){
table[index] = null;
size--;
return current.v;
}
// 在链表中删除节点
while(current.next != null){
if(current.next.k == k){
V oldValue = current.next.v;
current.next = current.next.next;
size--;
return oldValue;
}
current = current.next;
}
return null;
}
移除某个节点时，如果该key对应的index处没有形成链表，那么直接置为null。如果存在链表，我们需要将目标节点的前驱节点的next引用指向目标节点的后继节点。由于我们的Entry节点没有previous引用，因此我们要基于目标节点的前驱节点进行操作，即：
current.next = current.next.next;
current代表我们要删除的节点的前驱节点。
还有一些简单的size()、isEmpty()等方法都很简单，这里就不再赘述。现在，我们自定义的MyHashMap基本可以使用了。
最后
关于HashMap的实现，还有几点我们没有解决：
扩容问题。在HashMap中，当存储的元素数量超过阈值（threshold = capacity * loadFactor）时，HashMap就会发生扩容（resize）,然后将内部的所有元素进行rehash，使hash冲突尽可能减少。在我们的MyHashMap中，虽然定义了加载因子，但是并没有使用它，capacity是固定的，虽然由于链表的存在，仍然可以一直存入数据，但是数据量增大时，查询效率将急剧下降。
树化问题（treeify）。我们之前讲过，链表节点数量超过8时，为了更高的查询效率，链表将转化为红黑树。但是我们的代码中并没有实现这个功能。
null值的判断。HashMap中是允许存null值的key的，key为null时，HashMap中的hash()方法会固定返回0，即key为null的值固定存在table[0]处。这个实现起来很简单，不实现的情况下MyHashMap中如果存入null值会直接报
NullPointerException异常。一些其他问题。
相信大家自己完成了对HashMap的实现之后，对它的原理一定会有更深刻的认识，本文如果有错误或是不严谨的地方也欢迎大家指出。上述的问题我们接下来再逐步解决。
作者：编程十二
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