1、Map体系
2.各实现类说明及区别
3、哈希映射技术
哈希映射技术是一种就元素映射到数组的非常简单的技术。由于哈希映射采用的是数组结果，那么必然存在一中用于确定任意键访问数组的索引机制，该机制能够提供一个小于数组大小的整数，我们将该机制称之为哈希函数。在Java中我们不必为寻找这样的整数而大伤脑筋，因为每个对象都必定存在一个返回整数值的hashCode方法，而我们需要做的就是将其转换为整数，然后再将该值除以数组大小取余即可。如下
int hashValue = Maths.abs(obj.hashCode()) % size;
----------HashMap------------//计算hash值static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);}//计算key的索引位置static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1);}-----HashTable--------------int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; //确认该key的索引位置
位置的索引就代表了该节点在数组中的位置，基本原理图：
在该图中1-4步骤是找到该元素在数组中位置，5-8步骤是将该元素插入数组中。在插入的过程中会遇到一点点小挫折。在众多肯能存在多个元素他们的hash值是一样的，这样就会得到相同的索引位置，也就说多个元素会映射到相同的位置，这个过程我们称之为“冲突”。解决冲突的办法就是在索引位置处插入一个链接列表，并简单地将元素添加到此链接列表。当然也不是简单的插入，在HashMap中的处理过程如下：获取索引位置的链表，如果该链表为null，则将该元素直接插入，否则通过比较是否存在与该key相同的key，若存在则覆盖原来key的value并返回旧值，否则将该元素保存在链头（最先保存的元素放在链尾）。
4、优化-调整实现大小
在哈希映射表中，内部数组中的每个位置称作“存储桶”(bucket)，而可用的存储桶数（即内部数组的大小）称作容量 (capacity)，我们为了使Map对象能够有效地处理任意数的元素，将Map设计成可以调整自身的大小。我们知道当Map中的元素达到一定量的时候就会调整容器自身的大小，但是这个调整大小的过程其开销是非常大的。调整大小需要将原来所有的元素插入到新数组中。我们知道index = hash(key) % length。这样可能会导致原先冲突的键不在冲突，不冲突的键现在冲突的，重新计算、调整、插入的过程开销是非常大的，效率也比较低下。所以，如果我们开始知道Map的预期大小值，将Map调整的足够大，则可以大大减少甚至不需要重新调整大小，这很有可能会提高速度。
5、优化-负载因子
为了确认何时需要调整Map容器，Map使用了一个额外的参数并且粗略计算存储容器的密度。在Map调整大小之前，使用”负载因子”来指示Map将会承担的“负载量”，也就是它的负载程度，当容器中元素的数量达到了这个“负载量”，则Map将会进行扩容操作。负载因子、容量、Map大小之间的关系如下：负载因子 * 容量 > map大小 ----->调整Map大小。
例如：如果负载因子大小为0.75（HashMap的默认值），默认容量为11，则 11 * 0.75 = 8.25 = 8，所以当我们容器中插入第八个元素的时候，Map就会调整大小。
负载因子本身就是在控件和时间之间的折衷。当我使用较小的负载因子时，虽然降低了冲突的可能性，使得单个链表的长度减小了，加快了访问和更新的速度，但是它占用了更多的控件，使得数组中的大部分控件没有得到利用，元素分布比较稀疏，同时由于Map频繁的调整大小，可能会降低性能。但是如果负载因子过大，会使得元素分布比较紧凑，导致产生冲突的可能性加大，从而访问、更新速度较慢。所以我们一般推荐不更改负载因子的值，采用默认值0.75.