hashmap中负载因子

HashMap 中的负载因子是指哈希表中已经占用的桶的数量与哈希表总桶数的比值。当哈希表中的键值对数量增加时，负载因子也会随之增加。一般情况下，负载因子的值越大，哈希冲突的概率就越高，这会导致查找效率下降。因此，为了保证 HashMap 的性能，应该适当地调整负载因子的阈值。

在 Java 中，默认的负载因子是 0.75，这意味着当哈希表中已经占用的桶的数量达到总桶数的 75% 时，就会触发扩容操作。在实际应用中，如果需要存储大量的键值对，可以适当地增大负载因子的值，以减少扩容的次数，提高 HashMap 的性能。但是，需要注意的是，如果负载因子设置得太高，可能会导致哈希冲突严重，影响 HashMap 的性能。因此，在设置负载因子时，需要根据具体应用场景进行权衡和调整。

相关问题

hashmap负载因子0.75

HashMap的负载因子0.75是一个经验值，用来平衡空间利用率和查询性能。负载因子表示填入表中的元素个数与散列表长度的比值。当负载因子接近1时，表的填满程度较高，空间利用率提高，但是会增加同一个桶位的冲突概率，导致查询性能下降。相反，当负载因子接近0时，表的空间利用率降低，但是减小了hash冲突的命中率。因此，0.75被认为是一个较为合理的负载因子，既能保证较高的空间利用率，又能保持较好的查询性能。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [分享一篇硬核的HashMap知识点辨析：负载因子为什么是0.75](https://blog.csdn.net/weixin_43591980/article/details/115490019)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [HashMap的负载因子为何默认是0.75](https://blog.csdn.net/jiahao1186/article/details/109562153)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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为什么hashmap的负载因子是0.75

hashmap的负载因子为0.75是经过实践和考虑后得出的一个较为理想的数值。

首先，负载因子是指hashmap中充填元素的占据比例，即哈希桶中的元素数量与桶的总容量之间的比值。负载因子较低，意味着哈希桶中元素较少，空间利用率较低；而负载因子较高，哈希桶中元素较多，可能引起哈希冲突的概率增加。

为了平衡空间利用率与性能之间的关系，选择负载因子为0.75是一个较为合适的折衷。一方面，如果负载因子设置得过低，例如0.5，哈希桶中元素较少，会引发哈希冲突的概率增加，从而导致性能降低；另一方面，如果负载因子设置得过高，例如1.0，哈希桶中元素较多，存储空间的浪费会增加。

相对于过高或过低的负载因子值，经过大量的实验和研究，选择0.75作为负载因子是综合考虑了空间利用率和性能的一个较为理想的值。在实践中，这个值可以在保证合理的空间利用率的同时，尽可能减少哈希冲突，提高哈希表的查找和插入操作的效率。因此，以0.75作为负载因子是在性能和空间利用率之间进行了平衡的选择。