深入理解HashMap原理
當hashmap中的元素越來越多的時候，碰撞的機率也就越來越高（因為陣列的長度是固定的），所以為了提高查詢的效率，就要對hashmap的陣列進行擴容，陣列擴容這個操作也會出現在ArrayList中，所以這是一個通用的操作，很多人對它的效能表示過懷疑，不過想想我們的“均攤”原理，就釋然了，而在hashmap陣列擴容之後，最消耗效能的點就出現了：原陣列中的資料必須重新計算其在新陣列中的位置，並放進去，這就是resize。
那麼hashmap什麼時候進行擴容呢？當hashmap中的元素個數超過陣列大小*loadFactor時，就會進行陣列擴容，loadFactor的預設值為0.75，也就是說，預設情況下，陣列大小為16，那麼當hashmap中元素個數超過16*0.75=12的時候，就把陣列的大小擴充套件為2*16=32，即擴大一倍，然後重新計算每個元素在陣列中的位置，而這是一個非常消耗效能的操作，所以如果我們已經預知hashmap中元素的個數，那麼預設元素的個數能夠有效的提高hashmap的效能。比如說，我們有1000個元素new HashMap(1000), 但是理論上來講new HashMap(1024)更合適，不過上面annegu已經說過，即使是1000，hashmap也自動會將其設定為1024。 但是new HashMap(1024)還不是更合適的，因為0.75*1000 < 1000, 也就是說為了讓0.75 * size >1000, 我們必須這樣new HashMap(2048)才最合適，既考慮了&的問題，也避免了resize的問題。
4、key的hashcode與equals方法改寫
在第一部分hashmap的資料結構中，annegu就寫了get方法的過程：首先計算key的hashcode，找到陣列中對應位置的某一元素，然後通過key的equals方法在對應位置的連結串列中找到需要的元素。所以，hashcode與equals方法對於找到對應元素是兩個關鍵方法。
Hashmap的key可以是任何型別的物件，例如User這種物件，為了保證兩個具有相同屬性的user的hashcode相同，我們就需要改寫hashcode方法，比方把hashcode值的計算與User物件的id關聯起來，那麼只要user物件擁有相同id，那麼他們的hashcode也能保持一致了，這樣就可以找到在hashmap陣列中的位置了。如果這個位置上有多個元素，還需要用key的equals方法在對應位置的連結串列中找到需要的元素，所以只改寫了hashcode方法是不夠的，equals方法也是需要改寫滴~當然啦，按正常思維邏輯，equals方法一般都會根據實際的業務內容來定義，例如根據user物件的id來判斷兩個user是否相等。
在改寫equals方法的時候，需要滿足以下三點：
(1) 自反性：就是說a.equals(a)必須為true。
(2) 對稱性：就是說a.equals(b)=true的話，b.equals(a)也必須為true。
(3) 傳遞性：就是說a.equals(b)=true，並且b.equals(c)=true的話，a.equals(c)也必須為true。
通過改寫key物件的equals和hashcode方法，我們可以將任意的業務物件作為map的key(前提是你確實有這樣的需要)。
總結：
本文主要描述了HashMap的結構，和hashmap中hash函式的實現，以及該實現的特性，同時描述了hashmap中resize帶來效能消耗的根本原因，以及將普通的域模型物件作為key的基本要求。尤其是hash函式的實現，可以說是整個HashMap的精髓所在，只有真正理解了這個hash函式，才可以說對HashMap有了一定的理解。
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