时间复杂度是要区分 增删改查的，这里主要看查询的时间复杂度：1、数组 查询的时间复杂度 O(n)；2、链表 查询的时间复杂度 O(n)；3、
HashMap 查询的时间复杂度 O(1)。
O(1)解析
O(1)就是最低的时间复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标(不考虑冲突的话)。
O(n)解析
比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。
比如常见的遍历算法。
要找到一个数组里面最大的一个数，你要把n个变量都扫描一遍，操作次数为n，那么算法复杂度是O(n)
。
为什么HashMap会快？通过对HashMap原码的了解，或许可以帮助我们解开谜题。
一、先来熟悉一下我们常用的HashMap
1、概述
HashMap基于Map接口实现，元素以键值对的方式存储，并且允许使用null 键和null 值， 因为key不允许重复，因此只能有一个键为null,另外HashMap不能保证放入元素的顺序，它是无序的，和放入的顺序并不能相同。HashMap是线程不安全的。
2、继承关系
public class HashMapextends AbstractMap implements Map, Cloneable, Serializable
3、基本属性
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //默认初始化大小 16
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //负载因子0.75
static final Entry,?>[] EMPTY_TABLE = {}; //初始化的默认数组
transient int size; //HashMap中元素的数量
int threshold; //判断是否需要调整HashMap的容量
Note：HashMap的扩容操作是一项很耗时的任务，所以如果能估算Map的容量，最好给它一个默认初始值，避免进行多次扩容。HashMap的线程是不安全的，多线程环境中推荐是ConcurrentHashMap。
二、HashMap的数据存储结构
1、JDK 1.7 以前HashMap由数组和链表来实现对数据的存储
HashMap采用Entry数组来存储key-value对，每一个键值对组成了一个Entry实体，Entry类实际上是一个单向的链表结构，它具有Next指针，可以连接下一个Entry实体，以此来解决Hash冲突的问题。
从上图我们可以发现数据结构由数组+链表组成，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key.hashCode())%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。
HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有 hash，key，value，next。
HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方， 第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。
2、JDK 1.8的 改变
HashMap采用数组+链表+红黑树实现。
在Jdk1.8中HashMap的实现方式做了一些改变，但是基本思想还是没有变得，只是在一些地方做了优化，下面来看一下这些改变的地方,数据结构的存储由数组+链表的方式，变化为数组+链表+红黑树的存储方式，当链表长度超过阈值(8)时，将链表转换为红黑树。在性能上进一步得到提升(关于红黑树的解析下次分享)。
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