1，Hashing过程
像二分查找、AVL树查找，这些查找算法的时间复杂度为O(logn)，而对于哈希表而言，我们一般说它的查找时间复杂度为O(1)。那它是怎么实现的呢？这就是一个Hashing过程。
在JAVA中，每个对象都有一个散列码，它是由Object类的hashCode()方法计算得到的（当然也可以覆盖Object的hashCode()）。而我们可以在散列码的基础上，定义一个哈希函数，再对哈希函数计算出的结果求余，最终得到该对象在哈希表的位置。
1 final int hash(Object k) {
2 int h = hashSeed;
3 if (0 != h && k instanceof String) {
4 return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
5 }
6
7 h ^= k.hashCode();
8 h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
9 return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
10 }
如上，哈希函数hash(Object k) 中用到了hashCode()。然后再经过进一步的特殊处理，得到一个最终的哈希值。哈希函数的定义是需要技艺的，因为它要保证尽量地将所有的Key均匀地分布，因此最好借助前人已实践的经验。
当得到哈希值之后，根据该哈希值Mod N(求余)计算出其在哈希表的位置。
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}
indexFor(int h, int length)实际上完成的就是求余操作。只不过求余操作涉及到除法，而这里可以通过移位操作来代替除法。即二者完成的功能都是一样的，移位的效率更高。
2，冲突处理
冲突处理主要分两种，一种是开放定址法，另一种是链地址法。HashMap的实现中采用的是链地址法。
开放定址法有两种处理方式，一种是线性探测另一种是平方探测。
线性探测：依次探测冲突位置的下一个位置。如，在哈希表的位置2处发生了冲突，则探测位置3处是否被使用了，若被使用了，则探测位置4……直至下一个被探测的位置为空（意味着还有位置可以插入元素---插入成功）或者探测了N-1（N为哈希表的长度）个元素又回到了原始的冲突位置处（意味着已经没有位置可供新元素插入了---插入失败）
因此，插入一个元素时，最坏情况下的时间复杂度为O（N），因为它有可能探测了N-1个元素！
平方探测：以平方大小来递增下一次待探测的位置。如，在哈希表位置2处发生了冲突，则探测 (1^2=1)位置3（2+1），若位置3被使用了，则探测（2^2=4） 位置6（2+4），若位置6被使用了，则探测（3^2=9）位置11（2+9=11）……平方探测法有一个特点：对于任何一个给定的素数N（假设哈希表的长度设置为素数），当计算( h(k) + i ^2 ) MOD N 时，随着 i 的增长，得到的结果是循环的。
因此，当平方探测重复探测了某一个位置时，说明探测失败即已经没有位置可供新元素插入了，尽管此时哈希表并没有满。
平方探测是跳着探测的，它忽略了一些位置，而这些位置可能是空的。即在哈希表仍未满的情况下，已经不能再插入新元素了
最坏情况下，平方探测需要检测 N/2个位置，因此插入一个元素的最坏时间复杂度为O（N）。
链地址法
在HashMap的实现中，采用的链地址法来解决冲突，它有一个桶的概念:对于Entry数组而言，数组的每个元素处存储的是链表，而不是直接的Value。在链表中的每个元素才是真正的<Key, Value>。而一个链表，就是一个桶！因此HashMap最多可以有Entry.length 个桶。
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
{
static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};
.....
.....
HashMap中有一个Entry数组，而Entry类是HashMap的内部类。由Entry类来封装实际的<Key, Value>
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
HashMap中还有两个变量： int threshold 和 float loadFactor。loadFactor 默认是0.75，threshold作用如下：当HashMap中的元素个数超过threshold时，就会重新调整哈希的大小。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
而loadFactor作用是：指定threshold，一般情况下，哈希表的大小乘以0.75等于threshold。
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
在HashMap中，addEntry()方法添加新元素时，总是将新元素添加在链表的表头。而不是链表的其它位置。
完。