udpate hashmap

3 Hash Table/HashMap in Java.md

@@ -10,6 +10,10 @@ java 中 hashmap的实现原理。
 * hash冲突如何解决（链表和红黑树）？ 为什么hashmap中的链表需要转成红黑树？
 
 
+好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单和散列地址分布均匀,但是，再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。
+
+
+
 ```
 public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
     implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
@@ -96,6 +100,9 @@ final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
 
 ### put(key, value) 方法
 
+
+hash存储的过程是： key -> hashcode -> hash -> indexFor() 
+
 ```
 public V put(K key, V value) {
     return putVal(hash(key), key, value, false, true);
@@ -103,6 +110,7 @@ public V put(K key, V value) {
     
     final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                    boolean evict) {
+
         Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
         if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
             n = (tab = resize()).length;
@@ -147,6 +155,17 @@ public V put(K key, V value) {
 ```
 
 
+```
+//返回数组下标
+static int indexFor(int h, int length) {
+        return h & (length-1);
+}
+```
+
+这里用的位运行，而不是取模操作； 位运算性能更高。
+
+
+
 ## Hash冲突
 
 HashMap是怎么处理hash碰撞的?
@@ -161,12 +180,12 @@ HashMap是怎么处理hash碰撞的?
 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16， 为啥用位运算呢?直接写16不好么?
 ```
 
-为什么需要扩容？
+### 为什么需要扩容？
 
 主要为缓解哈希冲突造成的外挂链表太长，造成查询性能低下。
 
 
-HashMap的扩容方式? 负载因子是多少? 扩容时机？什么时候会触发扩容？
+### HashMap的扩容方式? 负载因子是多少? 扩容时机？什么时候会触发扩容？
 
 HashMap 中 `final float loadFactor` ,  loadFactor 默认 0.75 , 也就是达到容量的 75%时就会开始扩容。
 
@@ -255,7 +274,8 @@ final Node<K,V>[] resize() {
 
 
 
-扩容后元素怎么重排到新的容器中，直接复制拷贝可以吗？ 
+### 扩容后元素怎么重排到新的容器中，直接复制拷贝可以吗？ 
+
 扩容会 rehash，复制数据等耗时操作。
 
 
@@ -271,6 +291,14 @@ final Node<K,V>[] resize() {
 
 ## 问题
 
+
+### JDK7 和 8 HashMap 有什么区别？
+
+* JDK8 实现引入红黑树，优化链表过长的查询效率
+* 1.7 采用头插法，1.8采用尾插法
+
+
+
 ### 链表上使用的头插还是尾插方式？
 
 
@@ -319,6 +347,18 @@ h & (length-1)` 就是取 hashcode 的低 4位
 
 length 保持为 2 的幂， 那么length-1就会变成一个mask, 它会将hashcode低位取出来，hashcode的低位实际就是余数，和取余操作相比，与操作会将性能提升很多。
 
+另外，hash扩容时 rehash 操作，只有 hash二进制 高位是 1 的hash key 需要 移动到新的 slot （pos + oldCap）, 高位是 0 的 key 不需要移动
+
+![hashmap rehash](https://pic3.zhimg.com/80/v2-ed0ca17db342562dfc18434d12227be2_720w.jpg)
+
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+
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+
+
+
+
 
 
 

4 Tree/3-平衡树AVL/AVLTree.c

@@ -1,35 +1,6 @@
 
 /*
-自平衡二叉查找树（AVL tree）: 首先也是二次查找树，其实 任何2个子树的高度差不大于1
-在删除，插入的过程中不断调整子树的高度，保证平均和最坏情况下都是O(logn)
 
-Adelson-Velskii 和 Landis 1962年 创造。
-
-1） 平衡因子 -1 0 1 节点是正常的。平衡因子 = 左子树高度-右字数高度
-2） 除此之外的节点是不平衡的，需要重新平衡这个树。也就是AVL旋转
-
-插入节点：
-
-a: 左旋转(RR型：节点x的右孩子的右孩子上插入新元素）平衡因子由-1 -》-2 时，需要绕节点x左旋转
-b：右旋转(LL型：节点X的左孩子的左孩子上插入新元素） 平衡因子有1-》2，右旋转
-c: 先左后右旋转:(LR型:树中节点X的左孩子的右孩子上插入新元素） 平衡因子从1变成2后，就需要 先绕X的左子节点Y左旋转，接着再绕X右旋转
-d: 先右后左旋转：(RL型:节点X的右孩子的左孩子上插入新元素) 
-
-
-		6	  6                  6              6           
-	   /		\           	/                \
-	  5          7	           3                  9
-	/          	  \             \                 /
-   3               8             5               7
-    (LL型)     （RR）            (LR)            (RL)    
-
-
-删除节点：
-
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-可以看到，为了保证高度平衡，插入和删除操作代价增加
 
 记于2014-2-28  by @nonstriater 
 */