记住这里对hashmap结构的解释，也许有人可以解释Baeldung上的以下段落:-

Java有接口Map的几个实现，每个实现都有自己的特殊性。

但是，现有的Java核心Map实现都不允许Map处理单个键的多个值。

正如我们所看到的，如果我们试图为同一个键插入两个值，第二个值将被存储，而第一个值将被删除。

它还将返回(由put(K键，V值)方法的每个正确实现):

Map<String, String> map = new HashMap<>();
assertThat(map.put("key1", "value1")).isEqualTo(null);
assertThat(map.put("key1", "value2")).isEqualTo("value1");
assertThat(map.get("key1")).isEqualTo("value2");

hashmap是这样工作的(这有点简化，但它说明了基本机制):

它有许多“桶”，用来存储键值对。每个桶都有一个唯一的编号——用来标识该桶。当您将一个键值对放入映射时，hashmap将查看键的哈希码，并将该对存储在标识符为键的哈希码的bucket中。例如:密钥的哈希码为235 ->，存储在桶号为235的桶中。(注意，一个桶可以存储多个键-值对)。

当您在hashmap中查找一个值时，通过给它一个键，它将首先查看您给出的键的哈希代码。然后，hashmap将查看相应的存储桶，然后它将通过equals()比较您给出的键与存储桶中所有对的键。

现在，您可以看到这对于在map中查找键-值对是多么高效:通过键的哈希代码，哈希映射立即知道要在哪个bucket中查找，因此它只需要测试该bucket中的内容。

看看上面的机制，你也可以看到对键的hashCode()和equals()方法有什么必要的要求:

If two keys are the same (equals() returns true when you compare them), their hashCode() method must return the same number. If keys violate this, then keys that are equal might be stored in different buckets, and the hashmap would not be able to find key-value pairs (because it's going to look in the same bucket). If two keys are different, then it doesn't matter if their hash codes are the same or not. They will be stored in the same bucket if their hash codes are the same, and in this case, the hashmap will use equals() to tell them apart.

import java.util.HashMap;

public class Students  {
    String name;
    int age;

    Students(String name, int age ){
        this.name = name;
        this.age=age;
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        System.out.println("__hash__");
        final int prime = 31;
        int result = 1;
        result = prime * result + age;
        result = prime * result + ((name == null) ? 0 : name.hashCode());
        return result;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        System.out.println("__eq__");
        if (this == obj)
            return true;
        if (obj == null)
            return false;
        if (getClass() != obj.getClass())
            return false;
        Students other = (Students) obj;
        if (age != other.age)
            return false;
        if (name == null) {
            if (other.name != null)
                return false;
        } else if (!name.equals(other.name))
            return false;
        return true;
    }

    public static void main(String[] args) {

        Students S1 = new Students("taj",22);
        Students S2 = new Students("taj",21);

        System.out.println(S1.hashCode());
        System.out.println(S2.hashCode());

        HashMap<Students,String > HM = new HashMap<Students,String > (); 
        HM.put(S1, "tajinder");
        HM.put(S2, "tajinder");
        System.out.println(HM.size());
    }
}

Output:

__ hash __

116232

__ hash __

116201

__ hash __

__ hash __

2

因此，在这里我们可以看到，如果对象S1和S2都有不同的内容，那么我们可以非常确定，我们覆盖的Hashcode方法将为两个对象生成不同的Hashcode(116232,11601)。因为有不同的哈希码，所以它甚至不需要调用EQUALS方法。因为不同的Hashcode保证对象中不同的内容。

    public static void main(String[] args) {

        Students S1 = new Students("taj",21);
        Students S2 = new Students("taj",21);

        System.out.println(S1.hashCode());
        System.out.println(S2.hashCode());

        HashMap<Students,String > HM = new HashMap<Students,String > (); 
        HM.put(S1, "tajinder");
        HM.put(S2, "tajinder");
        System.out.println(HM.size());
    }
}

Now lets change out main method a little bit. Output after this change is 

__ hash __

116201

__ hash __

116201

__ hash __

__ hash __

__ eq __

1
We can clearly see that equal method is called. Here is print statement __eq__, since we have same hashcode, then content of objects MAY or MAY not be similar. So program internally  calls Equal method to verify this. 


Conclusion 
If hashcode is different , equal method will not get called. 
if hashcode is same, equal method will get called.

Thanks , hope it helps. 

每个Entry对象表示键值对。如果一个桶有多于1个Entry，则字段next指向其他Entry对象。

有时候，两个不同对象的hashcode可能是相同的。在这种情况下，2个对象将保存在一个桶中，并将显示为LinkedList。入口点是最近添加的对象。该对象引用具有next字段的其他对象，等等。最后一项为空。 当您使用默认构造函数创建HashMap时

数组的大小为16，默认负载平衡为0.75。

(源)

这将是一个很长的答案，拿着饮料继续阅读…

哈希就是在内存中存储一个键-值对，可以更快地读写。它将键存储在数组中，值存储在LinkedList中。

假设我想存储4个键值对

{
“girl” => “ahhan” , 
“misused” => “Manmohan Singh” , 
“horsemints” => “guess what”, 
“no” => “way”
}

为了存储键，我们需要一个4元素的数组。现在我如何将这4个键中的一个映射到4个数组索引(0,1,2,3)呢?

因此java找到单个键的hashCode并将它们映射到特定的数组索引。 哈希码公式是-

1) reverse the string.

2) keep on multiplying ascii of each character with increasing power of 31 . then add the components .

3) So hashCode() of girl would be –(ascii values of  l,r,i,g are 108, 114, 105 and 103) . 

e.g. girl =  108 * 31^0  + 114 * 31^1  + 105 * 31^2 + 103 * 31^3  = 3173020

哈希和女孩!!我知道你在想什么。你对狂野二重唱的迷恋可能会让你错过一件重要的事情。

为什么java要把它乘以31 ?

因为，31是奇数质数形式为2^5 - 1。奇素数降低了哈希碰撞的概率

这个哈希码是如何映射到数组下标的呢?

答案是，哈希码%(数组长度-1)。在我们的例子中，“girl”被映射为(3173020 % 3)= 1。它是数组的第二个元素。

值“ahhan”存储在与数组索引1相关的LinkedList中。

HashCollision -如果您尝试使用上面描述的公式查找密钥“误用”和“horsemints”的hasHCode，您将看到两者都给出相同的1069518484。Whooaa ! !〇教训

2个相等的对象必须具有相同的hashCode，但如果没有保证 hashCode匹配，则对象相等。所以它应该存储 这两个值都对应于1号桶的“误用”和“horsemints” (1069518484% 3)。

现在哈希图看起来是-

Array Index 0 –
Array Index 1 - LinkedIst (“ahhan” , “Manmohan Singh” , “guess what”)
Array Index 2 – LinkedList (“way”)
Array Index 3 – 

现在，如果有人试图找到键“horsemints”的值，java很快就会找到它的hashCode，对它进行模块化，并开始在LinkedList对应的索引1中搜索它的值。因此，这样我们就不需要搜索所有的4个数组索引，从而使数据访问更快。

但是，等一下。有3个值在那个linkedList对应的数组索引1，它如何找出哪一个是值为关键“horsemints”?

其实我撒谎了，我说HashMap只是在LinkedList中存储值。

它将两个键值对存储为映射条目。实际上Map是这样的。

Array Index 0 –
Array Index 1 - LinkedIst (<”girl” => “ahhan”> , <” misused” => “Manmohan Singh”> , <”horsemints” => “guess what”>)
Array Index 2 – LinkedList (<”no” => “way”>)
Array Index 3 – 

现在你可以看到，当遍历对应于ArrayIndex1的linkedList时，它实际上会将linkedList的每个条目的key与horsemints进行比较，当它找到一个时，它会返回它的值。

希望你读得开心:)

hashcode决定要检查hashmap的哪个bucket。如果存储桶中有多个对象，则执行线性搜索以查找存储桶中的哪个项目等于所需的项目(使用equals()方法)。

In other words, if you have a perfect hashcode then hashmap access is constant, you will never have to iterate through a bucket (technically you would also have to have MAX_INT buckets, the Java implementation may share a few hash codes in the same bucket to cut down on space requirements). If you have the worst hashcode (always returns the same number) then your hashmap access becomes linear since you have to search through every item in the map (they're all in the same bucket) to get what you want.

大多数情况下，编写良好的hashcode并不完美，但它足够独特，可以为您提供或多或少的恒定访问。