Java哈希表通过散列函数将键映射为数组下标实现快速存取，核心是“算位置、再存放”，依赖散列函数、底层数组（Node[] table）和链地址法冲突处理机制；null键被特殊处理，固定存于下标0位置。
哈希表在 Java 中通过散列函数将键（key）映射为数组下标，从而实现快速存取。核心不是“直接放”，而是“算位置、再存放”，整个过程依赖散列函数 + 底层数组 + 冲突处理机制。
散列函数决定存储位置
Java 哈希表（如 HashMap）默认使用 key.hashCode() % tableSize 的变体来计算索引（实际是 (n - 1) & hash，其中 n 是数组长度，要求为 2 的幂）。这个运算本质就是散列函数的作用：把任意 key 转成一个非负整数，再压缩到合法下标范围内。
例如：
- 插入 key = 17，当前桶数组长度为 16 → 计算 hash 值（假设为 17）→ 17 & (16-1) = 17 & 15 = 1 → 存入下标 1 的位置
- 插入 key = 33 → 33 & 15 = 1 → 也映射到下标 1 → 此时发生冲突
底层数组承载数据单元
Java 的 HashMap 底层是一个 Node<K,V>[] table 数组。每个数组元素（桶）不直接存值，而是存链表头节点或红黑树根节点（当链表长度 ≥ 8 且数组长度 ≥ 64 时树化）。
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也就是说：
- 散列函数输出的是“桶号”，不是最终内存地址
- 真正存储的是 Node 对象，包含 key、value、hash、next（或 treebin）字段
- 同一个桶里可能有多个 Node，靠 key.equals() 进一步区分
冲突发生后如何继续存储
当不同 key 算出相同桶下标时，必须解决冲突。Java HashMap 采用：
- 链地址法（拉链法）：新节点头插或尾插进该桶的链表（JDK 8 后为尾插，避免多线程扩容死链）
- 红黑树降级策略：链表长度达阈值且表够大时转为红黑树，保证最坏查找为 O(log n)
- 不采用开放寻址（如线性探测），所以不会“往下一个空位挪”
key 为空时的特殊处理
HashMap 允许一个 null key。它被硬编码存放在数组的 下标 0 位置，不参与散列计算——因为 null.hashCode() 会抛异常。这是散列表设计中的显式约定，不是散列函数的结果。
