hashmap存1000万条数据

将1000万条数据存储在HashMap中是可行的，但需要考虑以下几个方面：

1. 内存：HashMap需要占用大量内存来存储键值对，因此需要确保系统具有足够的内存来存储这些数据。

2. 哈希冲突：可能会出现哈希冲突，因此需要选择一个好的哈希函数，并使用合适的哈希表大小以最大程度地减少冲突。

3. 查询效率： HashMap的查询效率很高，但如果HashMap的负载因子过高（即键值对数量太多或者哈希表太小），查询效率将会下降。

4. 并发访问：如果多个线程同时访问HashMap，可能会导致竞争条件和线程安全问题。在并发访问时，可以使用线程安全的ConcurrentHashMap来代替HashMap。

总之，如果系统具有足够的内存，可以选择合适的哈希函数和哈希表大小，并且能够管理好并发访问，那么将1000万条数据存储在HashMap中是可行的。

相关问题

hashmap存数据

HashMap是一种基于哈希表的数据结构，它可以用来存储键值对。在HashMap中，每个键值对都被封装成了一个Entry对象，并且这些Entry对象被存储在一个数组中。当我们向HashMap中添加一个键值对时，首先会根据键的hashcode值计算出该键值对在数组中的位置，如果该位置上已经有了其他的键值对，那么就会发生哈希冲突，此时HashMap会使用链表的方式将新的键值对添加到该位置上已有的键值对的链表中。当我们需要从HashMap中获取一个键对应的值时，HashMap会根据该键的hashcode值找到该键值对在数组中的位置，然后遍历该位置上的链表，直到找到该键对应的值为止。在Java中，我们可以使用put()方法向HashMap中添加键值对，使用get()方法从HashMap中获取键对应的值。

HashMap怎么存树结构数据

HashMap存储树结构的数据是通过以下步骤实现的:

1. 当HashMap中某个桶的链表长度达到阈值（默认为8），并且当前HashMap的容量大于64时，会将该链表转换为红黑树。这样可以提高在大量元素存储的情况下的查找效率。

2. 当需要存储一个新的键值对时，HashMap会根据键的哈希值确定它应该存储在哪个桶中。

3. 如果该桶中已经存在元素，则会遍历链表或红黑树来检查是否已经存在相同的键。如果存在相同的键，则会将新的值覆盖旧值。

4. 如果该桶中不存在相同的键，则会将新的键值对添加到链表或红黑树的末尾。

5. 当HashMap的容量超过阈值时（默认为0.75倍的初始容量），会触发扩容操作。在扩容的过程中，HashMap会重新计算每个元素的哈希值，并将它们存储到新的桶中。