hashmap红黑树转链表

在HashMap中，当链表中的节点数量大于等于8的时候，同时当前数组中的长度大于等于MIN_TREEIFY_CAPACITY时，链表中的所有节点会被转化成红黑树。这是因为红黑树在大数据量的场景下，相比于链表，具有更高的插入和删除性能。红黑树能够保证查找、插入、删除的时间复杂度最坏为O(logn)。而链表在数据量较小的情况下，插入和删除操作更高效，不需要进行红黑树的自旋操作，因此更适合使用链表。所以在HashMap中，采用链表和红黑树的搭配使用，可以根据数据量的大小选择更合适的数据结构，以提高性能。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [经典数据结构之HashMap](https://blog.csdn.net/m0_63131732/article/details/129300016)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

hashmap的存储结构到底是红黑树加链表还是红黑树➕数组

HashMap的存储结构是红黑树加链表（或者黑树加数组）。

在Java 8之前，HashMap使用的是数组加链表的存储结构。具体来说，HashMap内部维护了一个Entry数组，每个数组元素是一个链表的头节点，每个链表节点包含了键值对的信息。当发生哈希冲突时，即不同的键经过哈希函数计算得到相同的索引位置时，新的键值对会被插入到对应索引位置的链表中。

然而，由于链表在查找和插入操作上的效率较低，当链表长度过长时，HashMap的性能会受到影响。为了解决这个问题，Java 8引入了红黑树作为链表的替代结构。当链表长度超过一定阈值（默认为8）时，链表会被转换为红黑树，以提高查找和插入操作的效率。

而在Java 8之后，当链表长度小于等于8时，HashMap仍然使用链表存储结构；当链表长度大于8时，HashMap会将链表转换为红黑树。这样可以在保证性能的同时，减少了红黑树的创建和维护成本。

总结起来，HashMap的存储结构可以是红黑树加链表（或者红黑树加数组），具体取决于链表的长度和Java版本。

hashmap中链表转红黑树

在 HashMap 中，当链表中的元素数量达到一定阈值时，会考虑将链表转换为红黑树，以提高查找和删除操作的性能。这个阈值在 JDK 中默认为8。

链表转换为红黑树的过程如下：
1. 首先，检查当前链表的长度是否满足转换为红黑树的条件。如果链表长度小于等于阈值，则不进行转换。
2. 如果链表长度大于阈值，则创建一个新的红黑树节点，并将链表中的元素逐个插入到红黑树中，同时从链表中移除。
3. 插入到红黑树中的元素会按照键的哈希值进行排序，并按照红黑树的插入规则进行平衡。
4. 在插入过程中，如果红黑树的节点数量超过了链表的长度，则会将红黑树节点中的元素转换回链表形式。

这样，当进行查找或删除操作时，可以利用红黑树的平衡性质，使得这些操作的时间复杂度为 O(log n)，而不是链表的线性时间复杂度 O(n)。

需要注意的是，在 JDK 8 中，当红黑树节点数量小于等于6时，会将红黑树重新转换回链表形式，以避免红黑树的高度过大带来的额外开销。这样，在节点数量较少的情况下，依然可以保持较高的性能。