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hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝🐶

面试官：详细说说hashmap的put和get操作

HashMap 的 put 和 get 操作是核心功能，其底层通过 数组+链表/红黑树 实现，结合哈希计算与冲突处理完成键值对的存取。以下是详细流程和关键逻辑分析：

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一、put 操作流程

public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

1. 计算哈希值

• 扰动函数：通过 key.hashCode() 获取原始哈希值后，将高16位与低16位异或，减少哈希冲突。

  static final int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
  }
  

  作用：高位信息参与运算，避免低位重复导致大量哈希冲突。

2. 定位桶（数组索引）

• 计算数组下标：index = (n - 1) & hash（n 为数组长度，必须是2的幂）。
  原理：当 n 是2的幂时，(n-1) & hash 等效于 hash % n，但位运算效率更高。

3. 插入或更新键值对

• 场景1：桶为空

  • 直接创建新节点（Node）放入数组对应位置。

• 场景2：桶非空（哈希冲突）

  1. 链表处理：

     • 遍历链表，若找到相同 key（hash 相同且 equals 为 true），更新值并返回旧值。
     • 若未找到，尾插法添加新节点（JDK8之前为头插法）。
     • 链表长度≥8时，转为红黑树（TREEIFY_THRESHOLD = 8）。

  2. 红黑树处理：

     • 调用 putTreeVal 方法插入节点，保持红黑树平衡。

4. 扩容机制

• 触发条件：元素数量 > capacity * loadFactor（默认 capacity=16，loadFactor=0.75）。
• 扩容步骤：
  1. 新容量 = 旧容量 × 2。
  2. 遍历旧数组，重新计算节点位置：
     • 低位桶：原索引位置。
     • 高位桶：原索引 + 旧容量（利用 hash & oldCap 判断高位是否为1）。
  3. 链表/红黑树拆分后迁移到新数组。

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二、get 操作流程

public V get(Object key) {Node<K,V> e;return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

1. 计算哈希值

• 同 put 操作的扰动函数计算哈希值。

2. 定位桶

• 使用 (n-1) & hash 找到数组下标。

3. 查找键值对

• 链表查找：
  • 遍历链表，比较 hash 和 key（equals 方法），找到匹配节点返回 value。
• 红黑树查找：
  • 调用 getTreeNode 方法，按红黑树特性快速查找（时间复杂度从链表 O(n) 降低到 O(logn)）。

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三、关键设计细节

1. 哈希冲突优化

• 链表转红黑树：链表长度≥8时转换（避免哈希攻击导致的性能退化）。
• 红黑树退化为链表：树节点数≤6时退化为链表（UNTREEIFY_THRESHOLD = 6，避免频繁转换）。

2. 扩容优化

• 高低位拆分：扩容时无需重新计算所有节点哈希，通过 hash & oldCap 判断高位，直接将链表拆分为低位和高位两部分。

3. 线程安全问题

• 非线程安全：多线程同时修改可能导致循环链表（JDK7头插法）或数据覆盖。
• 替代方案：使用 ConcurrentHashMap 或 Collections.synchronizedMap。

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四、示例流程对比

操作	步骤概要	时间复杂度（平均）	时间复杂度（最坏）
put	哈希计算 → 定位桶 → 插入/更新 → 扩容	O(1)	O(logn)（红黑树）
get	哈希计算 → 定位桶 → 遍历链表/树	O(1)	O(logn)

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五、常见面试问题

1. 为什么负载因子是0.75？

   • 平衡时间和空间成本：负载因子越高，空间利用率高但冲突概率增加；负载因子越低，扩容频繁但查询快。

2. 为什么链表长度≥8才转红黑树？

   • 根据泊松分布，哈希冲突达到8的概率极低（约千万分之一），此时转为树可显著提升性能。

3. 头插法改为尾插法的原因？

   • JDK7头插法在多线程扩容时可能导致循环链表，JDK8改为尾插法避免此问题。

4. 为什么数组长度是2的幂？

   • 保证 (n-1) & hash 均匀分布，且扩容时拆分链表更高效。

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