把HashSet和HashMap放在一起讲解，是因为二者在Java里面有着相同的实现，前者仅仅是对后者做了一层包装，也就是说HashSet里面有一个HashMap(适配器模式)。
HashMap是基于哈希表实现的，每一个元素是一个key-value对，其内部通过单链表解决冲突问题，容量不足（超过了阀值）时，同样会自动增长。 HashMap是非线程安全的，只是用于单线程环境下，多线程环境下可以采用concurrent并发包下的concurrentHashMap。 HashMap 实现了Serializable接口，因此它支持序列化，实现了Cloneable接口，能被克隆。 HashMap实现了Map接口，继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则，而AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现，以最大限度地减少实现此接口所需的工作，其实AbstractMap类已经实现了Map。
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, SerializableHashMap提供了三个构造函数
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。
public HashMap(int initialCapacity,float loadFactor){ if(initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if(initialCapacity > MAXMUM_CAPACITY) initalCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //加载因子不能小于0 if(loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); //找出“大于initialCapacity”的最小二次幂 int capacity = 1; while(capacity < initialCapacity) capacity << 1; //设置加载因子 this.loadFactor = loadFactor; //设置"HashMap阈值",当HashMap中存储数据的数量达到threshold时，就需要将HashMap的容量加倍 threshold = (int)(capacity * loadFactory); //创建Entry数组，用来保存数据 table = new Entry[capacity] init(); }HashMap(int initialCapacity)：构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap
public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); }HashMap()：构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。
public HashMap() { // 设置“加载因子”为默认加载因子0.75 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 设置“HashMap阈值”，当HashMap中存储数据的数量达到threshold时，就需要将HashMap的容量加倍。 threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR); // 创建Entry数组，用来保存数据 table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY]; init(); }在这里提到了两个参数：初始容量，加载因子。 这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75，一般情况下我们是无需修改的
我们知道在Java中最常用的两种结构是数组和模拟指针(引用)，几乎所有的数据结构都可以利用这两种来组合实现，HashMap也是如此。实际上HashMap是一个“链表散列”，如下是它数据结构：
从上图我们可以看出HashMap底层实现还是数组，只是数组的每一项都是一条链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。下面为HashMap构造函数的源码：
//初始化table数组 table = new Entry[capacity];可以看出，每新建一个HashMap视，都会初始化一个table数组。table数组的元素为Entry(Node)节点。
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; final int hash; /** * Creates new entry. */ Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; } ....... }其中Entry为HashMap的内部类，它包含了键key、值value、下一个节点next，以及hash值。
put会首先对mao做一次检查，看是否包含该元组，如果已经包含则直接返回；如果没有找到，则会通过addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)方法插入新的entry，插入方式为头插法。
public V put(K key, V value){ if(key = null) return putForNullKey(value); //计算key的hash值 int hash = hash(key,hasCode()); ------(1) //计算key hash值在table数组中的位置 int i= indexFor(hash, table.length); -------(2) //从i开始迭代e，找到key保存的位置 for(Entry<K,V> e = table[i]; e!=null; e=e.next){ Object k; //判断该条链上是否有hash值相同的：在同一条链上 //若存在相同，则直接覆盖value，返回旧value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; //旧值 = 新值 e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; //返回旧值 } } //修改次数增加1 modCount++; //将key、value添加至i位置处 addEntry(hash, key, value, i); return null; }1、 迭代出，防止存在相同的key值，若发现两个hash值相同且euqal()。则用新的value替换旧的value，这里并没有处理key 2、 再看（1）、（2）处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash方法，该方法为一个纯粹的数学计算，就是计算h的hash值。
static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }我们知道对于HashMap的table而言，数据分布需要均匀，不能太紧也不能太松，太紧会导致查询速度慢，太松则浪费空间。怎么才能保证均匀分布呢？
static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }HashMap的底层数组长度总是2的n次方，在构造函数中存在：capacity <<= 1;这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时，h&(length - 1)就相当于对length取模，而且速度比直接取模快得多，这是HashMap在速度上的一个优化。至于为什么是2的n次方下面解释。
length为16(2^n)和15，h为5、6、7。 当n=15时，6和7的结果一样，这样表示他们在table存储的位置是相同的，也就是产生了碰撞，6、7就会在一个位置形成链表，这样就会导致查询速度降低。诚然这里只分析三个数字不是很多，那么我们就看0-15。 这里可以直观的看出来，总共发生了8此碰撞，同时发现浪费的空间非常大，有1、3、5、7、9、11、13、15处没有记录，也就是没有存放数据。这是因为他们在与14进行&运算时，得到的结果最后一位永远都是0，即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的，空间减少，进一步增加碰撞几率，这样就会导致查询速度慢。而当length = 16时，length – 1 = 15 即1111，那么进行低位&运算时，值总是与原来hash值相同，而进行高位运算时，其值等于其低位值。所以说当length = 2^n时，不同的hash值发生碰撞的概率比较小，这样就会使得数据在table数组中分布较均匀，查询速度也较快。
现在再来复习一下put的流程 1. 如果key为null，则将其添加到table[0]对应的链表中。 2. 如果key部位null,则同样先求出key的hash值，根据hash值得出在table中的索引，然后遍历相应的单链表，如果单链表中存在于目标key相等的键值对，则将新的value覆盖旧的value。
记住，key为null的键值对永远都放在以table[0]为头结点的链表中，当然不一定是存放在头结点table[0]中。
// 新增Entry。将“key-value”插入指定位置，bucketIndex是位置索引。 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; // 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”， // 设置“e”为“新Entry的下一个节点” table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); // 若HashMap的实际大小 不小于 “阈值”，则调整HashMap的大小 if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length); }这里设置”e”为新Entry的下一个节点，就是将其next指向元素e，这便将key-value放在了头结点中，并将之间的头结点接在了它后面。
额外注意最后两行代码，每次加入键值对时，都要判断当前已用的槽的数目是否大于等于阀值（容量*加载因子），如果大于等于，则进行扩容，将容量扩为原来容量的2倍。
很明显，是新建了一个HashMap的底层数组，而后调用transfer方法，将就HashMap的全部元素添加到新的HashMap中（要重新计算元素在新的数组中的索引位置）。transfer方法的源码如下：
// 将HashMap中的全部元素都添加到newTable中 void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; int newCapacity = newTable.length; for (int j = 0; j < src.length; j++) { Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null) { src[j] = null; do { Entry<K,V> next = e.next; int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } while (e != null); } } }很明显，扩容是一个相当耗时的操作，因为它需要重新计算这些元素在新的数组中的位置并进行复制处理。因此，我们在用HashMap的时，最好能提前预估下HashMap中元素的个数，这样有助于提高HashMap的性能。
前者直接可以通过key的哈希值将搜索范围定位到指定索引对应的链表，而后者要对哈希数组的每个链表进行搜索。
