hashmap的底层数据结构
时间: 2023-11-26 17:47:06 浏览: 83
HashMap的底层数据结构是数组和链表/红黑树。具体来说,HashMap内部维护了一个Entry数组,每个Entry包含了一个键值对,其中键的哈希值决定了该键值对在数组中的位置。如果多个键的哈希值相同,那么它们会被放在同一个位置上,形成一个链表。当链表长度超过一定阈值时,链表就会转化为红黑树,以提高查询效率。
下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用HashMap存储键值对,并通过调用HashMap的get()方法获取值:
```java
import java.util.HashMap;
public class HashMapExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个HashMap对象
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
// 添加键值对
map.put("apple", 1);
map.put("banana", 2);
map.put("orange", 3);
// 获取值
int value = map.get("banana");
System.out.println(value); // 输出:2
}
}
```
相关问题
hashmap底层数据结构
HashMap的底层数据结构在JDK 1.7及之前是数组+链表的形式,而在JDK 1.8中则是数组+链表/红黑树的形式。在JDK 1.7中,HashMap使用Entry类来存储键值对,底层数组中的每个位置都是一个链表,每个链表节点包含了键值对的信息。而在JDK 1.8中,HashMap使用Node类来存储键值对,底层数组中的每个位置可以是一个链表,也可以是一个红黑树,这取决于链表的长度是否满足一定的条件。HashMap通过计算键的hash值来确定键值对的存储位置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [HashMap 的底层结构和原理](https://blog.csdn.net/weixin_42814000/article/details/125035202)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [HashMap的数据结构](https://blog.csdn.net/qq_72172339/article/details/130770915)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
HashMap底层数据结构
HashMap的底层数据结构是数组和链表(或红黑树)的组合,具体如下:
1. 数组:HashMap内部维护了一个Entry数组,用于存储键值对(Entry对象)。数组的每个元素被称为桶(bucket),每个桶可以存储多个键值对。数组的长度是HashMap的容量,一般会初始化为一个较大的值,如默认的初始容量为16。
2. 链表(或红黑树):当发生哈希冲突时,即不同的键经过哈希函数计算得到的索引位置相同,这些键值对会被放在同一个桶中。在同一个桶中,HashMap使用链表或红黑树来解决冲突。当链表长度较长时,链表会转换为红黑树,以提高查找、插入和删除操作的效率。
通过哈希函数计算键的哈希值,然后根据哈希值找到对应的桶,再在桶内进行查找或插入操作。这样可以在保持较高的查找效率的同时,避免过多的哈希冲突。
需要注意的是,由于数组长度是固定的,当元素数量增多时,为了保持性能,HashMap会自动进行扩容操作,即重新调整数组长度,并重新计算哈希值存放元素。扩容会带来一定的性能开销,因此在事先可以估计元素数量时,可以通过设置合适的初始容量来减少扩容次数,提高性能。
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