第一部分：底层魔法
首先，让我们揭开HashMap的神秘面纱。它的底层实现其实是一个数组，不过这个数组里面装的不是普通的元素，而是一种叫做“桶”的东西。听起来有点像魔法道具吧？没错，它的确是HashMap的魔法之一。
每个桶里面都存放着一个键值对，也就是我们常说的Entry。这个Entry是由键和值组成的，就好像是一对魔法师和他的宠物一样，紧密相连。当我们根据键来查找值的时候，HashMap会利用魔法算法找到相应的桶，然后从里面取出对应的值。简直就像是从帽子里面抽出兔子一样神奇！
让我们来看一段源码，感受一下HashMap的神奇之处：
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode());
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}这段代码展示了HashMap中的get方法，它通过计算键的哈希值，找到对应的桶，并遍历链表或红黑树来查找值。是不是感觉有点像在探寻宝藏的过程呢？
第二部分：数据结构狂欢
现在我们来聊聊HashMap的数据结构。除了那个神奇的数组，HashMap还使用了链表和红黑树这两种数据结构。是不是觉得这里有点小小的疯狂？别担心，我会为你揭开其中的奥秘。
当我们往HashMap中添加元素的时候，它会根据键的哈希值来决定放在哪个桶里。如果发生了哈希碰撞，也就是两个键的哈希值相同，HashMap会将它们放在同一个桶里，并使用链表将它们串联起来。这就好像是一条神奇的魔法链，将不同的键值对有序地连接在一起。
但是，如果链表中的元素过多，为了提高效率，HashMap会将链表转换成红黑树。这个红黑树就像是一把能自动平衡的魔法剑，可以在查找时提供更快的速度。当然，如果红黑树的元素数量减少到一定程度，它又会变回链表。是不是感觉像是在玩一场数据结构的狂欢派对呢？
让我们再来看一段源码，感受一下HashMap的数据结构之奇妙：
final Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
return new Node<>(hash, key, value, next);
}
final TreeNode<K,V> newTreeNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
return new TreeNode<>(hash, key, value, next);
}这段代码展示了HashMap中创建新的节点和创建新的红黑树节点的方法。通过这些数据结构，HashMap能够高效地存储和查找键值对。是不是感觉自己成了一个魔法师，掌握着神秘的数据结构魔法呢？
第三部分：扩容机制的魔法
最后，我们来看看HashMap的扩容机制。当HashMap中的元素数量超过了负载因子（默认为0.75）乘以数组大小时，它会触发扩容操作。这就好像是魔法师的袍子无限延伸一样，HashMap会创建一个新的更大的数组，并将原来的元素重新分配到新的桶里面。
让我们再来看一段源码，感受一下HashMap的扩容机制：
void resize(int newCapacity) {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
if (oldCap > 0 && newCapacity > oldCap) {
Node<K,V>[] newTab = new Node[newCapacity];
transfer(newTab);
table = newTab;
}
}
void transfer(Node<K,V>[] newTab) {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int newCap = newTab.length;
for (int j = 0; j < oldTab.length; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldTab);
else {
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
} else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}这段代码展示了HashMap中的扩容操作。在resize方法中，HashMap会创建一个新的数组，并调用transfer方法将原来的元素重新分配到新的桶中。通过这种方式，HashMap能够保持高效率，即使在容量不足时也能正常工作。
总结： 通过这篇博客，我们深入探索了Java HashMap的底层实现、数据结构和扩容机制。HashMap就像是一个充满魔法与疯狂的世界，它利用数组、链表和红黑树等数据结构，以及扩容机制来保证高效的操作。无论你是新手还是老手程序员，相信在这段有趣的旅程中，你已经对HashMap有了更深入的了解。
希望这篇博客能够带给你一些乐趣和启发，让你对Java中的HashMap有更多的兴趣。如果你想要进一步探索，不妨阅读JDK源码，深入研究HashMap的实现细节。相信在这个魔法与疯狂的世界中，你会发现更多有趣的事情！
谢谢大家的阅读，如果你有任何问题或者想法，欢迎在下方留言与我交流。祝你编程愉快！
