1、问：底层实现原理：
数组（初始容量为 16）+单向链表/红黑树。
2、问：HashMap 的特点：
1）HashMap 存储读取是无序的；
2）键和值都可以是 null，但是键位置只能是一个 null；
3）键位置是唯一的，底层的数据结构控制键；
4）JDK1.8 以前数据结构是：链表+数组；
5）JDK1.8 以后数据结构式：链表+数组+红黑树；
6）阈值（边界值）大于 8 并且数组长度大于 64，才将链表转为红黑树，为了提高效率。
3、问：说下HashMap的put操作？
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
①首先判断数组是否为空，如果数组为空则进行第一次扩容（resize）
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
②根据key计算hash值并与上数组的长度-1（int index = key.hashCode()&(length-1)）得到键值对在数组中的索引。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
……
③如果该位置为null，则直接插入
④如果该位置不为null,则判断key是否一样(hashCode和equals)，如果一样则直接覆盖value
⑤如果key不一样，则判断该元素是否为[红黑树]的节点，如果是，则直接在[红黑树]中插入键值对
⑥如果不是[红黑树]的节点，则就是[链表]，遍历这个[链表]执行插入操作，如果遍历过程中若发现key已存在，直接覆盖value即可。
如果[链表]的长度大于等于8且数组中元素数量大于等于阈值64，则将[链表]转化为[红黑树]，（先在[链表]中插入再进行判断）
如果[链表]的长度大于等于8且数组中元素数量小于阈值64，则先对数组进行扩容，不转化为[红黑树]。
⑦插入成功后，判断数组中元素的个数是否大于阈值64（threshold），超过了就对数组进行扩容操作。
4、问：说下HashMap的 get 操作？
①计算key的hashCode的值，找到key在数组中的位置
②如果该位置为null，就直接返回null
③否则，根据equals()判断key与当前位置的值是否相等，如果相等就直接返回。
④如果不等，再判断当前元素是否为树节点，如果是树节点就按[红黑树]进行查找。
⑤否则，按照[链表]的方式进行查找。
5、问：HashMap的扩容机制？
(1). 首先生成一个新数组
(2). 遍历老数组每个位置中的链表或者红黑树
(3). 如果是链表直接计算每个元素的下标，然后将元素添加到新数组
(4). 如果是红黑树，则先遍历红黑树，计算出红黑树每个元素在新数组的下标位置
a. 统计每个数组下标位置的元素个数
b. 如果下标位置元素个数大于8，则生成一棵新的红黑树，并将树的根节点添加到新数组的对应下标位置。
c. 如果下标位置元素个数没有超过8，则生成一个链表，并将链表的头节点添加到新数组的对应位置
(5). 所有的元素转移完成之后，将新数组赋值给HashMap里的table属性
6、问：hashmap的链表是双向还是单向的？
答：单向链表。
7、问：什么是哈希碰撞，如何解决哈希碰撞？
答：只要两个元素的 key 经过计算后得到的 hash 值相同就会发生碰撞。JSDK8 以前采用链表来解决哈希碰撞。JSDK8 以后采用链表+红黑树来解决哈希碰撞。
hashCode 相同，通过 equals 比较内容是否相同并递归地进行如下的比较操作。
相同：将新的 value 覆盖旧的 value。
不相同：将新的键值对添加到哈希表中。
8、扩容是一个特别耗性能的操作，所以使用hashmap的时候，估算map的大小，初始化的时候给一个大致的数值，避免map进行频繁的扩容。
9、问：HashMap的初始容量为什么是16？
答：① 减少hash碰撞 (2n ,16=24)
② 需要在效率和内存使用上做一个权衡。这个值既不能太小，也不能太大。防止分配过小频繁扩容。分配过大会浪费资源。
10、问：HashMap的扩容因子为什么是0.75？
答：
① 当负载因子为1.0时，意味着只有当hashMap装满之后才会进行扩容，虽然空间利用率有大的提升，但是这就会导致大量的hash冲突，使得查询效率变低。
② 当负载因子为0.5或者更低的时候，hash冲突降低，查询效率提高，但是由于负载因子太低，导致原来只需要1M的空间存储信息，现在用了2M的空间。最终结果就是空间利用率太低。
总结：
负载因子是0.75的时候，这是时间和空间的权衡，空间利用率比较高，而且避免了相当多的Hash冲突，使得底层的[链表]或者是[红黑树]的高度也比较低，提升了空间效率。
11、问：HashMap扩容后会重新计算Hash值吗？
问：① JDK1.7，是需要的。
② JDK1.8，是不需要重新计算hash,只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就可以了。
12、问：hashmap为啥不用完全二叉树。
答：红黑树（Red Black Tree） 是一种自平衡二叉查找树。
至于完全二叉树，它是一种特殊的二叉树，每个节点要么是一个叶节点，要么它有两个子节点。在 HashMap 中，使用完全二叉树不是因为它能提供更好的查找性能，而是因为它的实现和结构复杂度。HashMap 使用的散列表不需要满足完全二叉树的所有特性，并且在实际应用中，完全二叉树的插入和删除操作可能会涉及到大量的树节点的移动，这在 HashMap 这种频繁使用的数据结构中是不可接受的。
总结：HashMap 不使用完全二叉树作为底层数据结构主要是因为性能考虑，以及简化实现和减少不必要的复杂性。
