- HashMap 是一个散列桶（数组和链表），它存储的内容是键值对 key-value 映射
- HashMap 采用了数组和链表的数据结构，能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改
- 查找效率主要取决于散列函数、处理冲突的方法和装载因子
- 直接寻址法 取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即 H(key)=key 或 H(key) = a·key + b，其中 a 和 b 为常数（这种散列函数叫做自身函数）。若其中 H(key）中已经有值了，就往下一个找，直到 H(key）中没有值了，就放进去。
- 数字分析法 分析一组数据，比如一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，出现冲突的几率就会很大，但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大，如果用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
- 平方取中法 当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为：平方后中间几位和关键字中每一位都相关，故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。
- 折叠法 将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加是将分割后的每一部分的最低位对齐，然后相加；间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠，然后对齐相加。
- 随机数法 选择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，通常用于关键字长度不同的场合。
- 除留余数法 取关键字被某个不大于散列表表长 m 的数 p 除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对 p 的选择很重要，一般取素数或 m，若 p 选的不好，容易产生同义词。
- 乘法取整法 f(x):=trunc((x/maxX)*maxlongit) mod maxM，主要用于实数。
开放定址法的公式为
Hi = (H(key) + di) MOD m,i=1,2,...k(k<=m-1)
其中 H(key）为散列函数，m 为散列表长，di 为增量序列，H(key)可有下列三种取法:
di = 1,2,3,...,m-1
探查过程终止于三种情况：
- 若当前探查的单元为空，则表示查找失败（若是插入则将 key 写入其中）
- 若当前探查的单元中含有 key，则查找成功，但对于插入意味着失败
- 若探查到 T[d-1] 时仍未发现空单元也未找到 key，则无论是查找还是插入均意味着失败(此时表满)
线性探查法缺点有如下几点：
- 处理溢出需另编程序。一般可另外设立一个溢出表，专门用来存放上述哈希表中放不下的记录。此溢出表最简单的结构是顺序表，查找方法可用顺序查找。
- 按上述算法建立起来的哈希表，删除工作非常困难。假如要从哈希表中删除一个记录，按理应将这个记录所在位置置为空，但我们不能这样做，而只能标上已被删除的标记，否则，将会影响以后的查找。
- 线性探测法很容易产生堆聚现象。所谓堆聚现象，就是存入哈希表的记录在表中连成一片。按照线性探测法处理冲突，如果生成哈希地址的连续序列愈长 ( 即不同关键字值的哈希地址相邻在一起愈长 ) ，则当新的记录加入该表时，与这个序列发生冲突的可能性愈大。因此，哈希地址的较长连续序列比较短连续序列生长得快，这就意味着，一旦出现堆聚 ( 伴随着冲突 ) ，就将引起进一步的堆聚
di = 1^2,-1^2,2^2,-2^2,3^2,-3^2,...,+-(k)^2,(k<=m/2)
di = 伪随机数序列
Hi = RHi(key),i=1,2,...,k
RHi 均是不同的散列函数，即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址，直到冲突不再发生，这种方法不易产生“聚集”，但增加了计算时间。
下图为拉链法的示意图：
看过 jdk hashmap 源码的同学都知道，jdk 也是通过拉链法来解决冲突的。
jdk 中，调用键对象的 hashCode() 方法来计算 hashCode，当遇到 hashCode 重复时，就在开辟一个空间用来储存，并将空间链接到这个 hashCode 对应的链下。从而解决冲突问题。
这种方法的基本思想是：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表。
