Hashmap1.7和1.8怎么实现扩容

HashMap 在 JDK 1.7 和 JDK 1.8 中实现扩容的方式略有不同。

在 JDK 1.7 中，当 HashMap 中的元素数量达到容量的 0.75 倍时，会触发扩容操作。具体的实现过程如下：

1. 创建一个新的数组，大小为原来的两倍。

2. 遍历原来数组中的每个元素，把它们重新计算其在新数组中的位置，并存储在新数组中。

3. 把新数组赋值给 HashMap 中的 table 属性。

需要注意的是，这个过程中需要对数组进行复制和重新计算位置，因此在元素比较多时，这个过程会比较消耗时间和空间。

在 JDK 1.8 中，当 HashMap 中的元素数量达到容量的 0.75 倍时，依然会触发扩容操作。但是，这个过程中采用了一种更为高效的方式，叫做红黑树转换。

具体的实现过程如下：

1. 创建一个新的数组，大小为原来的两倍。

2. 遍历原来数组中的每个元素，把它们重新计算其在新数组中的位置，并存储在新数组中。

3. 如果某个位置上的链表长度超过 8，那么就把它转换成一个红黑树。

4. 把新数组赋值给 HashMap 中的 table 属性。

需要注意的是，这个过程中只需要对链表进行转换，因此在元素比较多时，这个过程相比于 JDK 1.7 中的方式会更加高效。

相关问题

hashmap1.7和1.8扩容区别

HashMap 1.7和1.8的扩容区别在于实现方式和效率。

在HashMap 1.7中，扩容是通过创建一个新的Entry数组来实现的，然后将原来的Entry数组中的元素重新分配到新的数组中。这个过程比较耗时，因为需要重新计算每个元素在新数组中的位置。

而在HashMap 1.8中，扩容是通过链表和红黑树的结合来实现的。当链表长度超过阈值时，会将链表转换为红黑树，这样可以提高查找效率。同时，扩容时也会将原来的链表和红黑树中的元素重新分配到新的数组中，但是这个过程比HashMap 1.7中的实现更加高效。

因此，HashMap 1.8的扩容效率比HashMap 1.7更高，可以更快地完成扩容操作。

hashmap1.7 1.8扩容机制

HashMap1.7和1.8的扩容机制有所不同。

在HashMap1.7中，当HashMap中的元素数量超过了负载因子（默认为.75）与当前容量的乘积时，就会触发扩容操作。扩容操作会将HashMap的容量扩大为原来的两倍，并将原来的元素重新分配到新的桶中。

而在HashMap1.8中，当HashMap中的元素数量超过了负载因子与当前容量的乘积时，就会触发扩容操作。扩容操作会将HashMap的容量扩大为原来的两倍，并将原来的元素重新分配到新的桶中。不同的是，在重新分配元素时，HashMap1.8使用了一种新的算法，称为“红黑树”，可以将元素的查找时间从O(n)降低到O(log n)。

总的来说，HashMap1.8的扩容机制相比HashMap1.7更加高效和稳定。