HashMap的底层实现都是数组+链表结构实现的，添加、删除、获取元素都是先计算hash值，根据hash值和table.length计算出index也就是table的数组的下标，然后进行相应的操作。
不过HashMap和HashTable计算hash的方法不同：
HashMap是直接用key的hashcode对table数组长度取模；而HashMap则是对key的hashcode进行两次hash，以获得更好的散列值，然后再对table数组的长度取模。
具体方法的实现：
HashMap默认初始化时会创建一个容量为16的Entry数组，默认加载因子为0.75，同时设置临界值16*0.75；
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}
对于put方法：
HashMap会对null值key进行特殊处理，总是放到table[0]位置
put过程是先计算hash然后通过hash与table.length取摸计算index值，然后将key放到table[index]位置，当table[index]已存在其它元素时，会在table[index]位置形成一个链表，将新添加的元素放在table[index]，原来的元素通过Entry的next进行链接，这样以链表形式解决hash冲突问题，当元素数量达到临界值(capactiy*factor)时，则进行扩容，是table数组长度变为table.length*2；
对于get方法：
同样当key为null时会进行特殊处理，在table[0]的链表上查找key为null的元素
get的过程是先计算hash然后通过hash与table.length取摸计算index值，然后遍历table[index]上的链表，直到找到key，然后返回
对于remove方法：
remove方法和put get类似，计算hash，计算index，然后遍历查找，将找到的元素从table[index]链表移除
对于resize方法：
resize方法在hashmap中并没有公开，这个方法实现了非常重要的hashmap扩容，具体过程为：先创建一个容量为table.length*2的新table，修改临界值，然后把table里面元素计算hash值并使用hash与table.length*2重新计算index放入到新的table里面，这里需要注意下是用每个元素的hash全部重新计算index，而不是简单的把原table对应index位置元素简单的移动到新table对应位置
对于containsKey方法：
containsKey方法是先计算hash然后使用hash和table.length取摸得到index值，遍历table[index]元素查找是否包含key相同的值
简单的MyHashMap：
public class MyHashMap {
//默认初始化大小 16
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
//默认负载因子 0.75
private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//临界值
private int threshold;
//元素个数
private int size;
//扩容次数
private int resize;
private HashEntry[] table;
public MyHashMap() {
table = new HashEntry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
threshold = (int) (DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
size = 0;
}
private int index(Object key) {
//根据key的hashcode和table长度取模计算key在table中的位置
return key.hashCode() % table.length;
}
public void put(Object key, Object value) {
//key为null时需要特殊处理，为简化实现忽略null值
if (key == null) return;
int index = index(key);
//遍历index位置的entry，若找到重复key则更新对应entry的值，然后返回
HashEntry entry = table[index];
while (entry != null) {
if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) {
entry.setValue(value);
return;
}
entry = entry.getNext();
}
//若index位置没有entry或者未找到重复的key，则将新key添加到table的index位置
add(index, key, value);
}
private void add(int index, Object key, Object value) {
//将新的entry放到table的index位置第一个，若原来有值则以链表形式存放
HashEntry entry = new HashEntry(key, value, table[index]);
table[index] = entry;
//判断size是否达到临界值，若已达到则进行扩容，将table的capacicy翻倍
if (size++ >= threshold) {
resize(table.length * 2);
}
}
private void resize(int capacity) {
if (capacity <= table.length) return;
HashEntry[] newTable = new HashEntry[capacity];
//遍历原table，将每个entry都重新计算hash放入newTable中
for (int i = 0; i < table.length; i++) {
HashEntry old = table[i];
while (old != null) {
HashEntry next = old.getNext();
int index = index(old.getKey());
old.setNext(newTable[index]);
newTable[index] = old;
old = next;
}
}
//用newTable替table
table = newTable;
//修改临界值
threshold = (int) (table.length * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
resize++;
}
public Object get(Object key) {
//这里简化处理，忽略null值
if (key == null) return null;
HashEntry entry = getEntry(key);
return entry == null ? null : entry.getValue();
}
public HashEntry getEntry(Object key) {
HashEntry entry = table[index(key)];
while (entry != null) {
if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) {
return entry;
}
entry = entry.getNext();
}
return null;
}
public void remove(Object key) {
if (key == null) return;
int index = index(key);
HashEntry pre = null;
HashEntry entry = table[index];
while (entry != null) {
if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) {
if (pre == null) table[index] = entry.getNext();
else pre.setNext(entry.getNext());
//如果成功找到并删除，修改size
size--;
return;
}
pre = entry;
entry = entry.getNext();
}
}
public boolean containsKey(Object key) {
if (key == null) return false;
return getEntry(key) != null;
}
public int size() {
return this.size;
}
public void clear() {
for (int i = 0; i < table.length; i++) {
table[i] = null;
}
this.size = 0;
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(String.format("size:%s capacity:%s resize:%s\n\n", size, table.length, resize));
for (HashEntry entry : table) {
while (entry != null) {
sb.append(entry.getKey() + ":" + entry.getValue() + "\n");
entry = entry.getNext();
}
}
return sb.toString();
}
}
class HashEntry {
private final Object key;
private Object value;
private HashEntry next;
public HashEntry(Object key, Object value, HashEntry next) {
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public Object getKey() {
return key;
}
public Object getValue() {
return value;
}
public void setValue(Object value) {
this.value = value;
}
public HashEntry getNext() {
return next;
}
public void setNext(HashEntry next) {
this.next = next;
}
}