首先我们来介绍一下HashMap，了解它的优缺点，然后再对比一下其他的数据结构以及为什么要替代它。
HashMap
HashMap是由数组 单向链表的方式组成的，初始大小是16（2的4次方），首次put的时候，才会真正初始化。
链表长度大于8时转化成红黑树，小于6时又转化成链表。 1.为什么要引入红黑树？ JDK 1.8以前是数组 链表，还未引入红黑树，这就导致了链表过长时查找的时间复杂度是O(n)
红黑树是一种自平衡的二叉查找树，不是一种绝对平衡的二叉树，它放弃了追求绝对平衡，追求大致平衡，在与平衡二叉树的时间复杂度相差不大的情况下，保证每次插入最多只需要三次旋转就能达到平衡，实现起来也更为简单。
2.为什么初始值大小为2的N次方，以后每次扩容后的结果也是2的N次方？ 1.如果往hashmap中存放数据，我们首先得保证它能够尽量均匀分布，为了保证能够均匀分布，我们可能会想到用取模的方式去实现，如果用传统的‘%’方式来实现效率不高，当大小（length）总为2的n次方时，h&(length-1)运算等价于对length取模，也就是h%lenth,但是&比%具有更高的效率,同时也减少了hash碰撞。 2.和h&(length-1)相关，当容量大小(n)为2的n次方时，n**-1 的二进制的后几位全是1，在h为随机数的情况下，与（n-1）进行与操作时，会分布的更均匀**，想一想，如果n-1的二进制数是1110，当尾数为0时，与出来的值尾数永远为0，那么0001，1001，1101等尾数为1的位置就永远不可能被entry占用，就造成了空间浪费。
在hashmap源码中，put方法会调用indexFor方法，这个方法主要是根据key的hash值找到这个entry在table中的位置，最后 return 的是 h&(length-1)
3.HashMap和其他数据结构的关联 3.1与Hashtable的关系 Hashtable是线程安全的，比如put，get等很多使用了synchronized修饰，和ConcurrentHashMap相比，在Hashtable的大小增加到一定的时候，效率会急剧下降，因为迭代时需要被锁定很长的时间**（而ConcurrentHashMap引入了分割，仅仅需要锁定map的某个部分）**所以其实效率并不高
Hashtable的put方法
代码语言：javascript复制public synchronized V put(K key, V value) {
// Make sure the value is not null
if (value == null) {
throw new NullPointerException();
}
// Makes sure the key is not already in the hashtable.
HashtableEntry<?,?> tab[] = table;
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
@SuppressWarnings("unchecked")
HashtableEntry<K,V> entry = (HashtableEntry<K,V>)tab[index];
for(; entry != null ; entry = entry.next) {
if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) {
V old = entry.value;
entry.value = value;
return old;
}
}
addEntry(hash, key, value, index);
return null;
}里面的index是用%的方式进行取下标，效率不行 3.2 与HashSet的关系 我们先来看HashSet的add方法
代码语言：javascript复制public boolean add(E e) {
return map.put(e, PRESENT)==null;**HashSet底层就是HashMap，**HashSet不允许放入重复元素，虽然说Set对于重复的元素不放入，倒不如直接说是底层的Map直接把原值替代了。HashSet没有提供get方法，原因同HashMap一样，Set内部是无序的，只能通过迭代的方式获取。
与LinkedHashMap的关系，LinkedHashMap是一个数组 双向链表与HashMap不同，可以保证元素的迭代顺序，该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序（LRU原理）。 与LinkedHashSet的关系，LinkedHashSet是继承自HashSet,底层实现是LinkedHashMap。 TreeSet中存放的元素是有序的（不是插入时的顺序，是有按关键字大小排序的），且元素不能重复。
3.4 链表长度大于8一定会转化成红黑树吗？
就算链表长度超过8，进入了这个转化为红黑树的方法，还是要判断当前容量的大小是否小于64，如果小于这个值还是要进行扩容而不是转化为红黑树
HashMap并发的问题
HashMap不是线程安全的，在Java7 中，HashMap被多个线程操作可能造成形成环形链表，造成死循环。可以用ConcurrentHashMap来解决，Java7 中ConcurrentHashMap 是用分段锁的方式实现的，也就是二级哈希表。在Java8 中的实现方式是通过Unsafe类的CAS自旋赋值 synchronized同步 LockSupport阻塞等手段实现的高效并发，代码可读性稍差。最大的区别在于JDK8的锁粒度更细，理想情况下talbe数组元素的大小就是其支持并发的最大个数。
HashMap的缺点，扩容因子为0.75（数据论文表示0.6~0.75性能最好），同时默认每次扩容都是2倍进行扩容，有点浪费空间（如果只是超过了一个），其实是以空间换时间。
SparseArray
SparseArray中Key为int类型（避免了装箱和拆箱），Value是Object类型，Key和Value分别存放在一个数组内，Key数组int值是按顺序排列的，查找的时候采用的是二分查找，效率很高。而Value数组的位置和Key数组中的位置是一样的。
add的时候会进行位移，remove的时候不一定会进行位移，把某个值标记为delete，如果下次有符合的值直接放到该位置，就没有位移了。但是也有缺点，Key只能是int值。最后Android中还扩展了SparseLongArray。
ArrayMap
ArrayMap的Key和Value同HashMap一样都可以存放多种类型，ArrayMap对象的数据存储格式如下：
1.mHashes是一个记录所有key的hashcode值组成的数组，是从小到大的排序方式；采用二分查找法，从mHashes数组中查找值等于hash的key 2.mArray是一个记录着key-value键值对所组成的数组，是mHashes大小的2倍；
ArrayMap中有两个非常重要的静态成员变量mBaseCache和mTwiceBaseCacheSize，用于ArrayMap所在进程的全局缓存功能：
mBaseCache：用于缓存大小为4的ArrayMap，mBaseCacheSize记录着当前已缓存的数量，超过10个则不再缓存； mTwiceBaseCacheSize：用于缓存大小为8的ArrayMap，mTwiceBaseCacheSize记录着当前已缓存的数量，超过10个则不再缓存。
很多场景可能起初都是数据很少，为了减少频繁地创建和回收Map对象，ArrayMap采用了两个大小为10的缓存队列来分别保存大小为4和8的Map对象。为了节省内存有更加保守的内存扩张以及内存收缩策略。
内存释放freeArrays()触发时机:
当执行removeAt()移除最后一个元素的情况 当执行clear()清理的情况 当执行ensureCapacity()在当前容量小于预期容量的情况下, 先执行allocArrays,再执行freeArrays 当执行put()在容量满的情况下, 先执行allocArrays, 再执行freeArrays
代码语言：javascript复制private static void freeArrays(final int[] hashes, final Object[] array, final int size) {
if (hashes.length == (BASE_SIZE*2)) { //当释放的是大小为8的对象
synchronized (ArrayMap.class) {
// 当大小为8的缓存池的数量小于10个，则将其放入缓存池
if (mTwiceBaseCacheSize < CACHE_SIZE) {
array[0] = mTwiceBaseCache; //array[0]指向原来的缓存池
array[1] = hashes;
for (int i=(size<<1)-1; i>=2; i--) {
array[i] = null; //清空其他数据
}
mTwiceBaseCache = array; //mTwiceBaseCache指向新加入缓存池的array
mTwiceBaseCacheSize ;
}
}
} else if (hashes.length == BASE_SIZE) { //当释放的是大小为4的对象，原理同上
synchronized (ArrayMap.class) {
if (mBaseCacheSize < CACHE_SIZE) {
array[0] = mBaseCache;
array[1] = hashes;
for (int i=(size<<1)-1; i>=2; i--) {
array[i] = null;
}
mBaseCache = array;
mBaseCacheSize ;
}
}
}
}最初mTwiceBaseCache和mBaseCache缓存池中都没有数据，在freeArrays释放内存时，如果同时满足释放的array大小等于4或者8，且相对应的缓冲池个数未达上限，则会把该arrya加入到缓存池中。**加入的方式是将数组array的第0个元素指向原有的缓存池，第1个元素指向hashes数组的地址，第2个元素以后的数据全部置为null。再把缓存池的头部指向最新的array的位置，并将该缓存池大小执行加1操作。**具体如下所示。
内存分配allocArrays触发时机: 当执行ArrayMap的构造函数的情况 当执行removeAt()在满足容量收紧机制的情况 当执行ensureCapacity()在当前容量小于预期容量的情况下, 先执行allocArrays,再执行freeArrays 当执行put()在容量满的情况下, 先执行allocArrays, 再执行freeArrays
当allocArrays分配内存时，如果所需要分配的大小等于4或者8，且相对应的缓冲池不为空，则会从相应缓存池中取出缓存的mArray和mHashes。从缓存池取出缓存的方式是将当前缓存池赋值给mArray，将缓存池指向上一条缓存地址，将缓存池的第1个元素赋值为mHashes，再把mArray的第0和第1个位置的数据置为null，并将该缓存池大小执行减1操作，具体如下所示。
ArrayMap中解决Hash冲突的方式是追加的方式，比如两个key的hash(int)值一样，那就把数据全部后移一位，通过追加的方式解决Hash冲突。
ArrayMap的扩容
当mSize大于或等于mHashes数组长度时则扩容，完成扩容后需要将老的数组拷贝到新分配的数组，并释放老的内存。
当map个数满足条件 osize<4时，则扩容后的大小为4； 当map个数满足条件 4<= osize < 8时，则扩容后的大小为8； 当map个数满足条件 osize>=8时，则扩容后的大小为原来的1.5倍；
当数组内存的大小大于8，且已存储数据的个数mSize小于数组空间大小的1/3的情况下，需要收紧数据的内容容量，分配新的数组，老的内存靠虚拟机自动回收。
如果mSize<=8，则设置新大小为8； 如果mSize> 8，则设置新大小为mSize的1.5倍。 也就是说在数据较大的情况下，当内存使用量不足1/3的情况下，内存数组会收紧50%。
