这篇文章主要详解JAVA中HashMap的面试题，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。
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1. 为什么我们建议在定义HashMap的时候，就指定它的初始化大小呢？
答：在当我们对HashMap初始化时，如果没有为其设置初始化容量，那么系统会默认创建一个容量为16的大小的集合。当我们向HashMap中添加元素时，如果HashMap的容量值超过了它的临界值（默认16*0.75=12）时，（0.75是HashMap的加载因子）HashMap将会重新扩容到下一个2的指数次幂（2^4=16 下一个2的指数次幂是2^5=32）。由于HashMap扩容要进行resize的操作，频繁的resize，会导致HashMap的性能下降，所以建议在确定HashMap集合的大小的情况下，指定其初始化大小，避免做过多的resize操作，导致性能下降。
2. HashMap什么时候进行扩容？
答：当我们不断的向HashMap中添加元素时，它会判断HashMap当前的容量值(当前元素的个数)是否超过了它的临界值（在没有指定其初始化大小时，默认16*0.75=12），如果添加的元素个数超过了临界值，它就会开始进行扩容。
3. HashMap在扩容时，扩容到多大？
答：HashMap在扩容时，它会扩容到下一个2的指数次幂，即当前容量的2倍，比如当前容量是2^4=16，将会扩容到下一个2的指数次幂2^5=32.
4. HashMap是如何进行扩容的？
答：HashMap进行扩容时会调用resize()函数，重新计算HashMap所需的新的容量，然后重新定义一个新的容器，将原数组数据进行Hash, 放入新的容器中。这个过程将会导致HashMap的性能下降。
resize()函数的源码：
//HashMap 扩容操作
final Node[] resize() {
//保存当前table
Node[] oldTab = table;
//保存当前table的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//保存当前阈值
int oldThr = threshold;
//初始化新的table容量和阈值
int newCap, newThr = 0;
//1. resize()函数在size(HashMap当前的元素个数) > threshold(当前阈值，默认16*0.75=12)时调用。
//当oldCap(HashMap的元素个数)大于0表示原来的table表非空，oldCap(threshold)为oldCap x load_factor(加载因子：0.75)
if (oldCap > 0) {
//若旧table容量大于等于大容量，更新阈值为Integer.MAX_VALUE(大整形值)，这样以后就不会自动扩容了
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//扩容到下一个2的指数次幂，容量翻倍，使用左移，效率更高
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold //阈值翻倍
}
//2. resize()函数在table为空被调用。oldCap小于等于0且oldThr大于0，表示用户使用HashMap的构造函数创建了一个HashMap，
//使用的构造函数为HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)或HashMap(int initialCapacity)或HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)，
//导致了oldTab为null,oldCap为0，oldThr为用户指定的HashMap的初始化容量
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr; //当table没有初始化时，threshold为初始容量， threshold = tableSizeFor(t);
//3. resize()函数在table为空被调用。oldCap小于等于0且oldThr大于0，表示用户使用HashMap的无参构造函数HashMap()函数创建了一个HashMap，
//此时，所有值均采用默认值，oldTab(table)表为空，oldCap为0，oldThr等于0.
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//如果新的阈值为0
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor; //新的tbale容量*加载因子
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//初始化table
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
//把oldTab中的节点reHash到newTab中去
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果节点是单个节点，直接在newTab中进行重定位
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果节点是TreeNode节点，要进行红黑树的rehash操作
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果是链表，进行链表的rehash操作
else { // preserve order
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
//将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割，分成两个不同的链表，完成rehash操作
do {
next = e.next;
//根据算法 e.hash & oldCap 判断节点位置rehash后是否发生改变，最高位==0，这是索引不变的链表
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//最高位==1，这是索引发生改变的链表
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) { //原bucket位置的尾指针不为空(即还有node)
loTail.next = null; //链表最后一个节点为null
newTab[j] = loHead; //链表的头指针放在新桶的相同下标(j)处
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead; //rehash后节点新的位置一定为原来基础上加上oldCap
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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