一、hash
即散列、任意长度-->hash算法-->固定长度、碰撞
常用函数：直接取余、乘法取整、平方取中
冲突处理：再散列法（rehash）、开放寻址法（增量）、拉链法（相同一链）
应用：如MD5（不可逆推）
二、HashMap原理
相较于数组、线性链表、二叉树，哈希表的性能是十分高的。哈希函数的设计好坏会直接影响到哈希表的优劣，好的哈希函数会尽可能地保证计算简单和散列地址分布均匀。
HashMap为解决哈希冲突采用了链地址法，也就是数组+链表的方式，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。从性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。
存储位置的确定流程是这样的：
initialCapacity默认为16，扩容后新数组长度为之前的2倍，扩容相对来说是个耗资源的操作。
三、为何数组长度一定是2的次幂
如果数组进行扩容，数组长度发生变化，而存储位置 index = h&(length-1),index也可能会发生变化，需要重新计算。数组长度保持2的次幂，length-1的低位都为1，会使得获得的数组索引index更加均匀，比如：
上面的&运算，高位是不会对结果产生影响的（hash函数采用各种位运算可能也是为了使得低位更加散列），我们只关注低位bit，如果低位全部为1，那么对于h低位部分来说，任何一位的变化都会对结果产生影响，也就是说，要得到index=21这个存储位置，h的低位只有这一种组合。这也是数组长度设计为必须为2的次幂的原因。
如果不是2的次幂，也就是低位不是全为1此时，要使得index=21，h的低位部分不再具有唯一性了，哈希冲突的几率会变的更大，同时，index对应的这个bit位无论如何不会等于1了，而对应的那些数组位置也就被白白浪费了。
四、重写equals方法需同时重写hashCode
HashMap实现原理及源码分析 - dreamcatcher-cx - 博客园
五、JDK1.8红黑树
JDK1.8以后 HashMap的数据结构发生了一些改变,从单纯的数组+链表结构变成数组+链表+红黑树。
