HashMap和Hashtable的區別

1. 兩者最主要的區別在於Hashtable是執行緒安全，而HashMap則非執行緒安全
   Hashtable的實現方法裡面都添加了synchronized關鍵字來確保執行緒同步，因此相對而言HashMap效能會高一些，我們平時使用時若無特殊需求建議使用HashMap，在多執行緒環境下若使用HashMap需要使用Collections.synchronizedMap()方法來獲取一個執行緒安全的集合（Collections.synchronizedMap()實現原理是Collections定義了一個SynchronizedMap的內部類，這個類實現了Map介面，在呼叫方法時使用synchronized來保證執行緒同步,當然了實際上操作的還是我們傳入的HashMap例項，簡單的說就是Collections.synchronizedMap()方法幫我們在操作HashMap時自動添加了synchronized來實現執行緒同步，類似的其它Collections.synchronizedXX方法也是類似原理

   ）

2. HashMap可以使用null作為key，而Hashtable則不允許null作為key
   雖說HashMap支援null值作為key，不過建議還是儘量避免這樣使用，因為一旦不小心使用了，若因此引發一些問題，排查起來很是費事
   HashMap以null作為key時，總是儲存在table陣列的第一個節點上

3. HashMap是對Map介面的實現，HashTable實現了Map介面和Dictionary抽象類

4. HashMap的初始容量為16，Hashtable初始容量為11，兩者的填充因子預設都是0.75
   HashMap擴容時是當前容量翻倍即:capacity*2，Hashtable擴容時是容量翻倍+1即:capacity*2+1

5. 兩者計算hash的方法不同
   Hashtable計算hash是直接使用key的hashcode對table陣列的長度直接進行取模
   

   int hash = key.hashCode();int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;

   HashMap計算hash對key的hashcode進行了二次hash，以獲得更好的雜湊值，然後對table陣列長度取摸

   static int hash(int h) {        // This function ensures that hashCodes that differ only by
           // constant multiples at each bit position have a bounded
           // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
           h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
       } static int indexFor(int h, int length) {        return h & (length-1);
       }
    
   

6. HashMap和Hashtable的底層實現都是陣列+連結串列結構實現

HashSet和HashMap、Hashtable的區別

除開HashMap和Hashtable外，還有一個hash集合HashSet，有所區別的是HashSet不是key value結構，僅僅是儲存不重複的元素，相當於簡化版的HashMap，只是包含HashMap中的key而已

通過檢視原始碼也證實了這一點，HashSet內部就是使用HashMap實現，只不過HashSet裡面的HashMap所有的value都是同一個Object而已，因此HashSet也是非執行緒安全的，至於HashSet和Hashtable的區別，HashSet就是個簡化的HashMap的，所以你懂的
下面是HashSet幾個主要方法的實現

    HashMap<E,Object>=  HashMap<E,Object> map.put(e, PRESENT)== map.put(e, PRESENT)== map.remove(o)==

HashMap和Hashtable的實現原理

HashMap和Hashtable的底層實現都是陣列+連結串列結構實現的，這點上完全一致

新增、刪除、獲取元素時都是先計算hash，根據hash和table.length計算index也就是table陣列的下標，然後進行相應操作，下面以HashMap為例說明下它的簡單實現

  /**
     * HashMap的預設初始容量 必須為2的n次冪     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;    /**
     * HashMap的最大容量，可以認為是int的最大值    
     */
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;    /**
     * 預設的載入因子     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;    /**
     * HashMap用來儲存資料的陣列     */
    transient Entry[] table;

• HashMap的建立
  HashMap預設初始化時會建立一個預設容量為16的Entry陣列，預設載入因子為0.75，同時設定臨界值為16*0.75
  

      /**
       * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
       * (16) and the default load factor (0.75).     */
      public HashMap() {        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
          threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
          table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
          init();
      }

• put方法
  HashMap會對null值key進行特殊處理，總是放到table[0]位置
  put過程是先計算hash然後通過hash與table.length取摸計算index值，然後將key放到table[index]位置，當table[index]已存在其它元素時，會在table[index]位置形成一個連結串列，將新新增的元素放在table[index]，原來的元素通過Entry的next進行連結，這樣以連結串列形式解決hash衝突問題，當元素數量達到臨界值(capactiy*factor)時，則進行擴容，是table陣列長度變為table.length*2

•  public V put(K key, V value) {        if (key == null)            return putForNullKey(value); //處理null值
          int hash = hash(key.hashCode());//計算hash
          int i = indexFor(hash, table.length);//計算在陣列中的儲存位置
      //遍歷table[i]位置的連結串列，查詢相同的key，若找到則使用新的value替換掉原來的oldValue並返回oldValue
          for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
              Object k;            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                  V oldValue = e.value;
                  e.value = value;
                  e.recordAccess(this);                return oldValue;
              }
          }    //若沒有在table[i]位置找到相同的key，則新增key到table[i]位置，新的元素總是在table[i]位置的第一個元素，原來的元素後移
          modCount++;
          addEntry(hash, key, value, i);        return null;
      }  
      void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {    //新增key到table[bucketIndex]位置，新的元素總是在table[bucketIndex]的第一個元素，原來的元素後移
      Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
          table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);    //判斷元素個數是否達到了臨界值，若已達到臨界值則擴容，table長度翻倍
          if (size++ >= threshold)
              resize(2 * table.length);
      }

• get方法
  同樣當key為null時會進行特殊處理，在table[0]的連結串列上查詢key為null的元素
  get的過程是先計算hash然後通過hash與table.length取摸計算index值，然後遍歷table[index]上的連結串列，直到找到key，然後返回
  

  public V get(Object key) {        if (key == null)            return getForNullKey();//處理null值
          int hash = hash(key.hashCode());//計算hash
      //在table[index]遍歷查詢key，若找到則返回value，找不到返回null
          for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
               e != null;
               e = e.next) {
              Object k;            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))                return e.value;
          }        return null;
      }

• remove方法
  remove方法和put get類似，計算hash，計算index，然後遍歷查詢，將找到的元素從table[index]連結串列移除
  

      public V remove(Object key) {
          Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);        return (e == null ? null : e.value);
      }    final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());        int i = indexFor(hash, table.length);
          Entry<K,V> prev = table[i];
          Entry<K,V> e = prev;        while (e != null) {
              Entry<K,V> next = e.next;
              Object k;            if (e.hash == hash &&
                  ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                  modCount++;
                  size--;                if (prev == e)
                      table[i] = next;                else
                      prev.next = next;
                  e.recordRemoval(this);                return e;
              }
              prev = e;
              e = next;
          }        return e;
      }

• resize方法
  resize方法在hashmap中並沒有公開，這個方法實現了非常重要的hashmap擴容，具體過程為：先建立一個容量為table.length*2的新table，修改臨界值，然後把table裡面元素計算hash值並使用hash與table.length*2重新計算index放入到新的table裡面
  這裡需要注意下是用每個元素的hash全部重新計算index，而不是簡單的把原table對應index位置元素簡單的移動到新table對應位置
  

   resize(= oldCapacity = (oldCapacity ==== == ()(newCapacity *= newCapacity = ( j = ; j < src.; j++<K,V> e = (e != = <K,V>  = i ==== (e !=

• clear()方法
  clear方法非常簡單，就是遍歷table然後把每個位置置為null，同時修改元素個數為0
  需要注意的是clear方法只會清楚裡面的元素，並不會重置capactiy
  

   public void clear() {
          modCount++;
          Entry[] tab = table;        for (int i = 0; i < tab.length; i++)
              tab[i] = null;
          size = 0;
      }

• containsKey和containsValue
  containsKey方法是先計算hash然後使用hash和table.length取摸得到index值，遍歷table[index]元素查詢是否包含key相同的值
  

  public boolean containsKey(Object key) {        return getEntry(key) != null;
      }final Entry<K,V> getEntry(Object key) {        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
               e != null;
               e = e.next) {
              Object k;            if (e.hash == hash &&
                  ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                return e;
          }        return null;
      }

  containsValue方法就比較粗暴了，就是直接遍歷所有元素直到找到value，由此可見HashMap的containsValue方法本質上和普通陣列和list的contains方法沒什麼區別，你別指望它會像containsKey那麼高效

  public boolean containsValue(Object value) {    if (value == null)            return containsNullValue();
  
      Entry[] tab = table;        for (int i = 0; i < tab.length ; i++)            for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)                if (value.equals(e.value))                    return true;    return false;
      }

• hash和indexFor
  

  indexFor中的h & (-)就相當於h，用於計算也就是在table陣列中的下標
  hash方法是對hashcode進行二次雜湊，以獲得更好的雜湊值
  為了更好理解這裡我們可以把這兩個方法簡化為  = key.hashCode()/table.,以put中的方法為例可以這樣替換

  int hash = hash(key.hashCode());//計算hashint i = indexFor(hash, table.length);//計算在陣列中的儲存位置//上面這兩行可以這樣簡化int i = key.key.hashCode()%table.length;

•   static int hash(int h) {        // This function ensures that hashCodes that differ only by
          // constant multiples at each bit position have a bounded
          // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
          h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
      }    static int indexFor(int h, int length) {        return h & (length-1);
      }

HashMap的簡化實現MyHashMap

為了加深理解，我個人實現了一個簡化版本的HashMap，注意哦，僅僅是簡化版的功能並不完善，僅供參考

package cn.lzrabbit.structure;/**
 * Created by rabbit on 14-5-4. */public class MyHashMap {    //預設初始化大小 16
    private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;    //預設負載因子 0.75
    private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;    //臨界值
    private int threshold;    //元素個數
    private int size;    //擴容次數
    private int resize;    private HashEntry[] table;    public MyHashMap() {
        table = new HashEntry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
        threshold = (int) (DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        size = 0;
    }    private int index(Object key) {        //根據key的hashcode和table長度取模計算key在table中的位置
        return key.hashCode() % table.length;
    }    public void put(Object key, Object value) {        //key為null時需要特殊處理，為簡化實現忽略null值
        if (key == null) return;        int index = index(key);        //遍歷index位置的entry，若找到重複key則更新對應entry的值，然後返回
        HashEntry entry = table[index];        while (entry != null) {            if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) {
                entry.setValue(value);                return;
            }
            entry = entry.getNext();
        }        //若index位置沒有entry或者未找到重複的key，則將新key新增到table的index位置        add(index, key, value);
    }    private void add(int index, Object key, Object value) {        //將新的entry放到table的index位置第一個，若原來有值則以連結串列形式存放
        HashEntry entry = new HashEntry(key, value, table[index]);
        table[index] = entry;        //判斷size是否達到臨界值，若已達到則進行擴容，將table的capacicy翻倍
        if (size++ >= threshold) {
            resize(table.length * 2);
        }
    }    private void resize(int capacity) {        if (capacity <= table.length) return;

        HashEntry[] newTable = new HashEntry[capacity];        //遍歷原table，將每個entry都重新計算hash放入newTable中
        for (int i = 0; i < table.length; i++) {
            HashEntry old = table[i];            while (old != null) {
                HashEntry next = old.getNext();                int index = index(old.getKey());
                old.setNext(newTable[index]);
                newTable[index] = old;
                old = next;
            }
        }        //用newTable替table
        table = newTable;        //修改臨界值
        threshold = (int) (table.length * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        resize++;
    }    public Object get(Object key) {        //這裡簡化處理，忽略null值
        if (key == null) return null;
        HashEntry entry = getEntry(key);        return entry == null ? null : entry.getValue();
    }    public HashEntry getEntry(Object key) {
        HashEntry entry = table[index(key)];        while (entry != null) {            if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) {                return entry;
            }
            entry = entry.getNext();
        }        return null;
    }    public void remove(Object key) {        if (key == null) return;        int index = index(key);
        HashEntry pre = null;
        HashEntry entry = table[index];        while (entry != null) {            if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) {                if (pre == null) table[index] = entry.getNext();                else pre.setNext(entry.getNext());                //如果成功找到並刪除，修改size
                size--;                return;
            }
            pre = entry;
            entry = entry.getNext();
        }
    }    public boolean containsKey(Object key) {        if (key == null) return false;        return getEntry(key) != null;
    }    public int size() {        return this.size;
    }    public void clear() {        for (int i = 0; i < table.length; i++) {
            table[i] = null;
        }        this.size = 0;
    }


    @Override    public String toString() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append(String.format("size:%s capacity:%s resize:%s\n\n", size, table.length, resize));        for (HashEntry entry : table) {            while (entry != null) {
                sb.append(entry.getKey() + ":" + entry.getValue() + "\n");
                entry = entry.getNext();
            }
        }        return sb.toString();
    }
}class HashEntry {    private final Object key;    private Object value;    private HashEntry next;    public HashEntry(Object key, Object value, HashEntry next) {        this.key = key;        this.value = value;        this.next = next;
    }    public Object getKey() {        return key;
    }    public Object getValue() {        return value;
    }    public void setValue(Object value) {        this.value = value;
    }    public HashEntry getNext() {        return next;
    }    public void setNext(HashEntry next) {        this.next = next;
    }
}