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在Java編程語言中，最基本的結構就是兩種，一種是數組，一種是模擬指針(引用)，所有的數據結構都可以用這兩個基本結構構造，HashMap也一樣。
HashMap的底層實現原理:
在JAVA中，每個對象都有一個散列碼，它是由Object類的hashCode()方法計算得到的（當然也可以覆蓋Object的hashCode()）。而我們可以在散列碼的基礎上，定義一個哈希函數，再對哈希函數計算出的結果求餘，最終得到該對象在哈希表的位置。
HashMap 採用一種所謂的“Hash 算法”來決定每個元素的存儲位置。當程序執行 map.put(String,Obect)方法 時，系統將調用String的 hashCode() 方法得到其 hashCode 值——每個 Java 對象都有 hashCode() 方法，都可通過該方法獲得它的 hashCode 值。得到這個對象的 hashCode 值之後，系統會根據該 hashCode 值來決定該元素的存儲位置。
哈希衝突的產生及解決辦法：
1、產生衝突
上圖就是一個散列表（Hash table，也叫哈希表），是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的數據結構。也就是說，它通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫做散列函數，存放記錄的數組叫做散列表。
當向HashMap中put數據的時候，首先要判斷當前確定的索引位置是否存在相同hashcode和相同key的元素，如果存在相同的hashcode和相同的key的元素，那麼新值覆蓋原來的舊值，並返回舊值。
如果存在相同的hashcode，那麼他們確定的索引位置就相同，這時判斷他們的key是否相同，如果不相同，這時就是產生了Hash衝突。
2、解決衝突
HashMap裏面沒有出現hash衝突時，沒有形成單鏈表時，hashmap查找元素很快,get()方法能夠直接定位到元素，但是出現單鏈表後，單個bucket 裏存儲的不是一個 Entry，而是一個 Entry 鏈，系統只能必須按順序遍歷每個 Entry，直到找到想搜索的 Entry 爲止——如果恰好要搜索的 Entry 位於該 Entry 鏈的最末端（該 Entry 是最早放入該 bucket 中），那系統必須循環到最後才能找到該元素。
當系統決定存儲 HashMap 中的 key-value 對時，完全沒有考慮 Entry 中的 value，僅僅只是根據 key 來計算並決定每個 Entry 的存儲位置。我們完全可以把 Map 集合中的 value 當成 key 的附屬，當系統決定了 key 的存儲位置之後，value 隨之保存在那裏即可。
Hashmap裏面的bucket出現了單鏈表的形式，散列表要解決的一個問題就是散列值的衝突問題，通常的解決方法如下：
1、鏈地址法
它有一個桶的概念：對於Entry數組而言，將相同hash值的對象組織成一個鏈表放在hash值對應的槽位。在鏈表中的每個元素纔是真正的。而一個鏈表，就是一個桶！因此HashMap最多可以有Entry.length個桶。
2、開放地址法
開放定址法有兩種處理方式：一種是線性探測，另一種是平方探測。
線性探測：依次探測衝突位置的下一個位置。如，在哈希表的位置2處發生了衝突，則探測位置3處是否被使用了，若被使用了，則探測位置4……直至下一個被探測的位置爲空（意味着還有位置可以插入元素—插入成功）或者探測了N-1（N爲哈希表的長度）個元素又回到了原始的衝突位置處（意味着已經沒有位置可供新元素插入了—插入失敗）
因此，插入一個元素時，最壞情況下的時間複雜度爲O（N），因爲它有可能探測了N-1個元素！
平方探測：以平方大小來遞增下一次待探測的位置。如，在哈希表位置2處發生了衝突，則探測 (1^2=1)位置3（2+1），若位置3被使用了，則探測（2^2=4） 位置6（2+4），若位置6被使用了，則探測（3^2=9）位置11（2+9=11）……平方探測法有一個特點：對於任何一個給定的素數N（假設哈希表的長度設置爲素數），當計算( h(k) + i ^2 ) MOD N 時，隨着 i 的增長，得到的結果是循環的。
因此，當平方探測重複探測了某一個位置時，說明探測失敗即已經沒有位置可供新元素插入了，儘管此時哈希表並沒有滿。
平方探測是跳着探測的，它忽略了一些位置，而這些位置可能是空的。即在哈希表仍未滿的情況下，已經不能再插入新元素了
最壞情況下，平方探測需要檢測 N/2個位置，因此插入一個元素的最壞時間複雜度爲O（N）。
3、再散列法
建立多個hash函數，若是當發生hash衝突的時候，使用下一個hash函數，直到找到可以存放元素的位置。
4、建立公共溢出區
將哈希表分爲基本表和溢出表，將與基本表發生衝突的元素放入溢出表中。
底層的hashMap是由數組和鏈表來實現的，就是上面說的鏈地址法。首先當插入的時候，會根據key的hash值然後計算出相應的數組下標，計算方法是index = hashcode%table.length，（這個下標就是上面提到的bucket），當這個下標上面已經存在元素的時候那麼就會形成鏈表，將後插入的元素放到尾端，若是下標上面沒有存在元素的話，那麼將直接將元素放到這個位置上。
當進行查詢的時候，同樣會根據key的hash值先計算相應的下標，然後到相應的位置上進行查找，若是這個下標上面有很多元素的話，那麼將在這個鏈表上一直查找直到找到對應的元素。
關於Hash的更多問題
1、哈希過程爲什麼需要先根據hashCode得到一個值(又稱散列碼)，然後再對該值求餘呢？
在JAVA中，Object類的hashCode()方法返回的是由調用對象的內存地址導出的一個值，也即，當沒有覆蓋Object類中的equals() 和 hashCode()時，只有當兩個對象的內存地址一樣時，才認爲兩個對象是相等的。這顯然不符合實際情況，比如Person類有 String id、String name…..顯然在現實中是根據id(身份證)不同來判斷兩個人不同。因此，需要進一步根據hashCode()值來封裝(如上面的 hash(Object k)方法)，返回一個合理的散列碼。
2、那爲什麼又需要對得到的散列碼求餘呢？
底層是用數組來存儲的，而我們得到的散列碼可能很大（事實上散列碼的範圍非常廣）而內存是有限的，不能分配爲數組分配一塊很大很大的空間，因此，存儲的數組空間相對較小。從而需要把所有的散列碼都 “約束” 到這個有效的數組空間中。—-這也是導致衝突的根源
3、爲什麼使用HashMap查找是O(1)呢？
T value = hashmap.get(key)
①get(key)時，一步計算出該key所對應的底層數組array的 index (相當於上面 hash(Object k ) 和 indexFor(int h, int length) 這兩個函數完成的功能)
②value = array[index]
因此，就認爲查找的複雜度爲O(1)。
4、HashMap中的兩個變量及作用
int threshold：當HashMap中的元素個數超過threshold時，就會重新調整哈希的大小。
float loadFactor：loadFactor 默認是0.75，指定threshold，一般情況下，哈希表的大小乘以0.75等於threshold。