hashmap1.8扩容

HashMap在JDK 1.8中的扩容机制与之前的版本略有不同。在1.8之前，HashMap的扩容是通过重新计算每个Entry的hash值来实现的，这样会导致大量的数据重新分布，性能较低。

而在1.8中，HashMap引入了红黑树的概念来优化扩容操作。当HashMap中某个桶(bucket)中的元素数量超过一定阈值时（默认为8），该桶中的元素将会转化为红黑树结构，从而提高查找效率。当HashMap进行扩容时，会先判断桶中元素的数量是否超过阈值，如果超过则将红黑树结构转化为链表结构，然后再进行扩容操作。

具体的扩容过程如下：
1. 创建一个新的数组，大小为原数组的两倍。
2. 遍历原数组中的每个桶，将桶中的元素重新计算hash值，并放入新数组的相应位置。
3. 如果原数组中某个桶中的元素数量超过阈值，且该桶中的元素是红黑树结构，则将红黑树结构转化为链表结构。
4. 将新数组替换为原数组，完成扩容操作。

通过引入红黑树结构，并在扩容时进行合适的转换和调整，HashMap在1.8中能够更好地处理大量数据的扩容操作，提高了性能和效率。

相关问题

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。

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。