HashMap简介
1. HashMap什么场景下使用equals方法？
HashMap是Java开发中最常用的容器之一，其中最常用的方法是put(K, V)和get(K)。大家都知道HashMap的K值是唯一的，可如何保证唯一性呢？首先想到的是用equals比较，没错这样可以实现，但随着内部元素的增多，put和get的效率将越来越低，这里的时间复杂度是O(n)，假如有1000个元素，put时需要比较1000次。实际上HashMap很少会用到equals方法，因为其内通过一个哈希表管理所有元素，哈希是通过hash单词音译过来的，也可以称为散列表，哈希算法可以快速的存取元素，当我们调用put存值时，HashMap首先会调用K的hashCode方法，获取哈希码，通过哈希码快速找到某个存放位置，这个位置可以被称之为bucketIndex，通过上面所述hashCode的协定可以知道，如果hashCode不同，equals一定为false，如果hashCode相同，equals不一定为true。所以理论上，hashCode可能存在冲突的情况，有个专业名词叫碰撞，当碰撞发生时，计算出的bucketIndex也是相同的，这时会取到bucketIndex位置已存储的元素，最终通过equals来比较，equals方法就是哈希码碰撞时才会执行的方法，所以前面说HashMap很少会用到equals。HashMap通过hashCode和equals最终判断出K是否已存在，如果已存在，则使用新V值替换旧V值，并返回旧V值，如果不存在 ，则存放新的键值对<K, V>到bucketIndex位置。
2. HashMap为什么初始容量为2的幂？
HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的而不用遍历链表(理想状态下不需要通过equals去比较K)，而且空间利用率最大。所以当HashMap的容量为2的幂的时候，不同的hash值发生碰撞的概率较小，这样就会使得数据在table数组中分布较均匀，查询速度也较快。若HashMap当前容量为2的幂，则经过扩容之后的HashMap的容量为当前容量的2倍(也是2的幂)，HashMap的扩容后容量计算方法如下：
//设置HashMap的最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
public static void main(String[] args) {
int cap = 16; //设置HashMap的初始容量为16(默认最小值)
int n = cap-1; //n的二进制为：01111
n = n | n >>> 1; //或号右边00111，左边01111，或运算之后01111
n = n | n >>> 2; //此时n值为01111，或号右边00011，左边01111，或运算之后01111
n = n | n >>> 4; //此时n值为01111，或号右边00000，左边01111，或运算之后01111
n = n | n >>> 8; //此时n值为01111，或号右边00000，左边01111，或运算之后01111
n = n | n >>> 16; //此时n值为01111，或号右边00000，左边01111，或运算之后01111
if(n<0){
n = 1;
}else{
if(n>MAXIMUM_CAPACITY){
n = MAXIMUM_CAPACITY;
}else{
n = n + 1;
}
}
System.out.println("最终n的值为:"+n);
System.out.println("HashMap计算n的值为:"+tableSizeFor(16));
}
/**
* 根据输入初始化容量参数（最好是2的幂，可以充分利用Map的空间）cap,根据初始容量参数cap计算大于等于cap的最小2的幂的整数
* @param cap
* @return
*/
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;
}
3. HashMap为什么初始加载因子为0.75？
默认加载因子 (0.75) 在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子太大虽然减少了空间开销，但一定程度也增加了查询成本和hash碰撞的几率；相反若加载因子设置太小则一定程度上增加了空间开销(resize会变得相对频繁)和hash碰撞的几率。