一  HashMap中的底层存储原理

    HashMap中的存储：数组+链表/红黑树；

                                    Entry<K,V>[] entry

        在 java1.8之前其存储结构为 ：数组+链表，到java1.8的时候对其进行了优化，在链表的长度大于8的时候桶的结构将会转换成红黑树，当节点数最少为6的时候，还原为链表。这个数值是为了防止频繁转换结构而影响效率（无非是在 空间和时间之间获取的一个拍比较合适的点而已）

        为了防止单链表过长影响效率，Hashmap中还采取了取模算法（长度对hash值取余数（取模算法为了提高效率采用位与运算&）作为数组的索引值以确定元素的存放位置）

    HashMap对Hash值冲突解决：当Hash值冲突之后 1.先判断key值是否和冲突的值相等。如相等则进行判断Value值是否相等如不相等进行替换，当key值不等的时候则以单链表的形式存放在一个桶中。

   关于负载因子：

        负载因子最直接的是影响HashMap中数组扩容的一个比例参数，默认是0.75，例如：当前HashMap中的数组的长度为length,当数组中有0.75*length的元素被沾满的时候就会对数组扩容，另一方面：负载因数影响了Hashmap的查询效率，当负载因数越小，那么数组就会容易触发扩容，数组长度较大，那么hash值关于长度的取模散列排布中hash值冲突的几率较小，链表就会交端，那么查询的效率就会提升。；

        但是负载因子小的时候扩容的次数就会增多，对HashMap进行扩容，需要从新计算每个元素的Hash值，从新进行散列排布，这也是非常消耗性能的，所以负载因子太小也会早场put值得效率降低。

二  HashMap之中的源码逻辑导向

        1 在HashMap进行实例话的时候：仅仅对HashMap中的负载因子进行了默认赋值0.75.

        2 在第一次对HashMap进行put（）值得时候对数组的元素进行了初始化 扩容

        3  在第二次进行put值得时候会对key的Hash值进行判断是否冲突，若冲突则形成单链表

       4  在put值得时候中间会插入一些判断，对数组沾满率的判断，判断是否达到阈值（是否需要扩容），对链表的判断是否需要转换成红黑树

        5 其中每一次扩容都是初始化新的更大空间的数组，将老的数组放到新的数组中的过程

三  HashMap的插入和查询效率

       插入效率和负载因子成正比

        查询效率和负载成反比

四  HashMap的基本业务逻辑

五  HashMap中的疑难点

六  HashMap中的学习点

    Hash值得计算

    取模算法

    链表遍历

    final static triansant的应用场景

七  源码分析实例