hashcode决定要检查hashmap的哪个bucket。如果存储桶中有多个对象，则执行线性搜索以查找存储桶中的哪个项目等于所需的项目(使用equals()方法)。

In other words, if you have a perfect hashcode then hashmap access is constant, you will never have to iterate through a bucket (technically you would also have to have MAX_INT buckets, the Java implementation may share a few hash codes in the same bucket to cut down on space requirements). If you have the worst hashcode (always returns the same number) then your hashmap access becomes linear since you have to search through every item in the map (they're all in the same bucket) to get what you want.

大多数情况下，编写良好的hashcode并不完美，但它足够独特，可以为您提供或多或少的恒定访问。

常言道，一图胜千言。我说:有些代码胜过1000字。下面是HashMap的源代码。获得方法:

/**
     * Implements Map.get and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @return the node, or null if none
     */
    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

因此，很明显，哈希是用来寻找“桶”的，并且总是在该桶中检查第一个元素。如果不是，则使用键的equals来查找链表中的实际元素。

让我们看看put()方法:

  /**
     * Implements Map.put and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @param value the value to put
     * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
     * @param evict if false, the table is in creation mode.
     * @return previous value, or null if none
     */
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

它稍微复杂一些，但很明显，新元素被放在选项卡中基于哈希计算的位置:

I = (n - 1) & hash这里I是新元素将被放置的索引(或者它是“桶”)。N是TAB数组(“桶”数组)的大小。

首先，尝试将其作为“bucket”中的第一个元素。如果已经有一个元素，则向列表中追加一个新节点。

这将是一个很长的答案，拿着饮料继续阅读…

哈希就是在内存中存储一个键-值对，可以更快地读写。它将键存储在数组中，值存储在LinkedList中。

假设我想存储4个键值对

{
“girl” => “ahhan” , 
“misused” => “Manmohan Singh” , 
“horsemints” => “guess what”, 
“no” => “way”
}

为了存储键，我们需要一个4元素的数组。现在我如何将这4个键中的一个映射到4个数组索引(0,1,2,3)呢?

因此java找到单个键的hashCode并将它们映射到特定的数组索引。 哈希码公式是-

1) reverse the string.

2) keep on multiplying ascii of each character with increasing power of 31 . then add the components .

3) So hashCode() of girl would be –(ascii values of  l,r,i,g are 108, 114, 105 and 103) . 

e.g. girl =  108 * 31^0  + 114 * 31^1  + 105 * 31^2 + 103 * 31^3  = 3173020

哈希和女孩!!我知道你在想什么。你对狂野二重唱的迷恋可能会让你错过一件重要的事情。

为什么java要把它乘以31 ?

因为，31是奇数质数形式为2^5 - 1。奇素数降低了哈希碰撞的概率

这个哈希码是如何映射到数组下标的呢?

答案是，哈希码%(数组长度-1)。在我们的例子中，“girl”被映射为(3173020 % 3)= 1。它是数组的第二个元素。

值“ahhan”存储在与数组索引1相关的LinkedList中。

HashCollision -如果您尝试使用上面描述的公式查找密钥“误用”和“horsemints”的hasHCode，您将看到两者都给出相同的1069518484。Whooaa ! !〇教训

2个相等的对象必须具有相同的hashCode，但如果没有保证 hashCode匹配，则对象相等。所以它应该存储 这两个值都对应于1号桶的“误用”和“horsemints” (1069518484% 3)。

现在哈希图看起来是-

Array Index 0 –
Array Index 1 - LinkedIst (“ahhan” , “Manmohan Singh” , “guess what”)
Array Index 2 – LinkedList (“way”)
Array Index 3 – 

现在，如果有人试图找到键“horsemints”的值，java很快就会找到它的hashCode，对它进行模块化，并开始在LinkedList对应的索引1中搜索它的值。因此，这样我们就不需要搜索所有的4个数组索引，从而使数据访问更快。

但是，等一下。有3个值在那个linkedList对应的数组索引1，它如何找出哪一个是值为关键“horsemints”?

其实我撒谎了，我说HashMap只是在LinkedList中存储值。

它将两个键值对存储为映射条目。实际上Map是这样的。

Array Index 0 –
Array Index 1 - LinkedIst (<”girl” => “ahhan”> , <” misused” => “Manmohan Singh”> , <”horsemints” => “guess what”>)
Array Index 2 – LinkedList (<”no” => “way”>)
Array Index 3 – 

现在你可以看到，当遍历对应于ArrayIndex1的linkedList时，它实际上会将linkedList的每个条目的key与horsemints进行比较，当它找到一个时，它会返回它的值。

希望你读得开心:)

两个对象相等，意味着它们具有相同的hashcode，而不是相反。 2个相等的对象------>他们有相同的hashcode 2个对象具有相同的hashcode ----xxxxx—>，它们不相等

HashMap中的Java 8更新

在代码中执行这个操作

myHashmap.put("old","old-value");
myHashMap.put("very-old","very-old-value");

所以，假设你的hashcode为“old”和“very old”两个键返回的hashcode是相同的。然后会发生什么。

myHashMap是一个HashMap，假设最初您没有指定它的容量。所以每个java的默认容量是16。所以现在只要你使用new关键字初始化hashmap，它就创建了16个桶。现在当你执行第一个语句

myHashmap.put("old","old-value");

然后计算“old”的hashcode，因为hashcode也可以是非常大的整数，所以，Java内部做了这个(hash是hashcode， >>>是右移)

hash XOR hash >>> 16

为了给出一个更大的图，它会返回一个索引值，在0到15之间。现在，键值对“old”和“old-value”将被转换为Entry对象的键值实例变量。然后这个entry对象会被存储在bucket中，或者你可以说在一个特定的索引处，这个entry对象会被存储。

入口是Map接口- Map中的一个类。条目，带有这些签名/定义

class Entry{
          final Key k;
          value v;
          final int hash;
          Entry next;
}

现在当你执行下一条语句时

myHashmap.put("very-old","very-old-value");

“very old”给出了与“old”相同的哈希码，所以这个新的键值对再次被发送到相同的索引或相同的存储桶。但是因为这个存储桶不是空的，所以Entry对象的下一个变量被用来存储这个新的键值对。

并且它将存储为每个具有相同hashcode的对象的链表，但TRIEFY_THRESHOLD的值为6。在此之后，链表转换为以第一个元素为根的平衡树(红黑树)。

我不会详细介绍HashMap是如何工作的，但是会给出一个例子，这样我们就可以通过将HashMap与现实联系起来来记住它是如何工作的。

我们有Key, Value,HashCode和bucket。

在一段时间内，我们将把它们与以下内容联系起来:

一个社会 HashCode ->社会地址(总是唯一的) 社会中的房子 Key ->房屋地址。

使用Map.get(key):

Stevie想去他的朋友(Josse)的房子，他住在一个VIP社会的别墅里，让它成为javalavers社会。 Josse的地址是他的SSN(每个人都不一样)。 有一个索引，我们可以根据社会安全号找到协会的名字。 这个索引可以被认为是一个找出HashCode的算法。

SSN协会名称 92313(Josse’s) -爪哇 13214—AngularJSLovers 98080—javalover 53808 -生物爱好者

这个SSN(密钥)首先给我们一个HashCode(来自索引表)，它只是社会的名字。 现在，多个房子可以在同一个社会中，所以HashCode可以是公共的。 假设，社会对两个房子都是公用的，我们如何识别我们要去哪个房子，是的，通过使用(SSN)密钥，它只是房子的地址

使用Map.put(关键字,值)

这将通过查找HashCode为该值找到一个合适的社会，然后存储该值。

我希望这能有所帮助，而且这是可以修改的。

记住这里对hashmap结构的解释，也许有人可以解释Baeldung上的以下段落:-

Java有接口Map的几个实现，每个实现都有自己的特殊性。

但是，现有的Java核心Map实现都不允许Map处理单个键的多个值。

正如我们所看到的，如果我们试图为同一个键插入两个值，第二个值将被存储，而第一个值将被删除。

它还将返回(由put(K键，V值)方法的每个正确实现):

Map<String, String> map = new HashMap<>();
assertThat(map.put("key1", "value1")).isEqualTo(null);
assertThat(map.put("key1", "value2")).isEqualTo("value1");
assertThat(map.get("key1")).isEqualTo("value2");