HashMap分析及散列的冲突处理

1，Hashing过程

像二分查找、AVL树查找，这些查找算法的时间复杂度为O(logn)，而对于哈希表而言，我们一般说它的查找时间复杂度为O(1)。那它是怎么实现的呢？这就是一个Hashing过程。

在JAVA中，每个对象都有一个散列码，它是由Object类的hashCode()方法计算得到的（当然也可以覆盖Object的hashCode()）。而我们可以在散列码的基础上，定义一个哈希函数，再对哈希函数计算出的结果求余，最终得到该对象在哈希表的位置。

final int hash(Object k) {
        int h = hashSeed;
        if (0 != h && k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }

        h ^= k.hashCode();
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

如上，哈希函数hash(Object k) 中用到了hashCode()。然后再经过进一步的特殊处理，得到一个最终的哈希值。哈希函数的定义是需要技艺的，因为它要保证尽量地将所有的Key均匀地分布，因此最好借助前人已实践的经验。

当得到哈希值之后，根据该哈希值Mod N(求余)计算出其在哈希表的位置。

static int indexFor(int h, int length) {
        // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
        return h & (length-1);
    }

indexFor(int h, int length)实际上完成的就是求余操作。只不过求余操作涉及到除法，而这里可以通过移位操作来代替除法。即二者完成的功能都是一样的，移位的效率更高。