为什么HashMap底层一定要用数组？

哈希算法是通过将任意长度的输入（也就是键）映射到固定长度输出（也就是索引）的函数来实现的。会先调用该元素所对应类的hashCode()方法得到其哈希码，并通过取模运算得到该元素存储在数组中的位置。

在Java中，HashMap是一个非常重要的数据结构，它可以将键值对映射到哈希表中。而这个哈希表实际上就是由数组和链表（或红黑树）组成的。

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那么为什么HashMap底层一定要使用数组呢？

首先我们需要了解一下哈希算法。哈希算法是通过将任意长度的输入（也就是键）映射到固定长度输出（也就是索引）的函数来实现的。在Java中，hashCode()方法就是用于计算对象的哈希码。

当我们向HashMap中添加元素时，会先调用该元素所对应类的hashCode()方法得到其哈希码，并通过取模运算得到该元素存储在数组中的位置。

例如：假设有一个Person类：

```

public class Person {

private String name;

private int age;

// 省略构造器、getter和setter

}

如果我们创建了一个Person对象p并将其作为键放入HashMap中：

Map map = new HashMap<>();

map.put(p, "Hello");

那么p对象会被转化成一个整数类型作为它在散列表内部存储位置，这个整数即为它对应类Person类重写过后hashCode()方法返回值。

因此，在初始化时定义好容量大小之后，HashMap会预先分配一定数量的数组空间，每个元素存储在数组中的位置是通过它们的哈希码计算出来的。这也就是为什么HashMap底层必须使用数组。

另外，在Java 8之后，如果链表长度大于等于8时，会将链表转化为红黑树以提高查询效率。因此我们可以看到，在新增或者查询元素时，都需要遍历整个链表/红黑树才能找到对应的键值对。

综上所述，在设计HashMap底层数据结构时需要考虑以下几点：

1. 哈希函数：确保尽量少地产生哈希冲突。

2. 数组大小：足够大以容纳所有元素，并且不能过度浪费内存。

3. 线性探测和拉链法：解决哈希冲突问题。

4. 链表长度阈值：超过该阈值则转化为红黑树以提高查询效率。

总之，在实际开发中我们通常不用关心HashMap底层具体实现细节，只需了解其基本原理即可。但是深入理解其实现机制有助于我们更好地优化代码并避免潜在风险。

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