hashmap底层实现原理和扩容机制
时间: 2024-08-13 12:09:44 浏览: 29
哈希表(Hashmap)是一种常见的数据结构,它的底层实现原理主要基于哈希函数和数组。当插入、查找或删除元素时,首先通过哈希函数将键(key)转换为一个索引值,然后在对应的数组位置存储或访问值。这种操作通常具有常数时间复杂度O(1),但在哈希冲突较多时效率会下降。
哈希冲突是指不同的键可能计算出相同的索引。处理哈希冲突的方法有很多种,最常见的有两种:
1. **开放寻址法**(Open Addressing):遇到冲突时,寻找下一个空闲的位置存放元素,直到找到合适的为止。比如线性探测(Linear Probing)、二次探测(Quadratic Probing)或双散列(Double Hashing)。
2. **链地址法**(Separate Chaining):每个数组元素不再直接存储值,而是指向一个链表,将所有冲突的元素放在相应的链表中。当我们按索引查找时,如果该位置不是我们想要的值,就沿着链接链表继续查找。
扩容机制是为了应对数据增加导致的哈希冲突增多。当哈希表的装载因子(已存储元素数量/总容量)超过预设阈值,通常为0.75或0.8,系统会选择扩大哈希表的大小,新表通常是原表的两倍。扩容的具体步骤包括:
- 创建一个新的更大的哈希表。
- 遍历旧表中的每一个元素,重新计算新的键对应的索引,并把元素插入到新表的相应位置。
- 将旧表的数据迁移至新表。
- 更新旧表为只读状态,或者销毁旧表以释放内存。
相关问题
HashMap底层实现原理和扩容机制
HashMap底层的实现原理是基于哈希表实现的,具体来说是数组+链表/红黑树的数据结构。数组的每个元素是一个单向链表或者是红黑树,链表和红黑树的作用是解决哈希冲突问题。在Java 8中,当链表长度超过8时,链表就会转化为红黑树,以提高查找效率。
HashMap的扩容机制是当元素的数量超过了负载因子(load factor)与当前容量的乘积时,就会进行扩容操作。扩容操作会新建一个容量是原来两倍的数组,然后将原数组中的所有元素重新分配到新数组中。具体扩容操作的步骤如下:
1. 新建一个容量是原来两倍的数组,将原数组的元素重新映射到新数组中。
2. 对于每个元素,HashMap会调用其hashCode()方法得到一个哈希值,然后将这个哈希值对新数组的容量取模得到一个新的下标,将元素存储到新数组的对应位置上。
3. 如果新数组的某个位置已经有了元素,就会发生冲突(collision)。HashMap使用链表或红黑树来解决冲突。如果该位置上的元素个数小于等于8个,HashMap会将新元素插入到链表中;如果大于8个,HashMap会将链表转换为红黑树,再进行插入操作。
4. 所有元素都重新映射到新数组中后,原数组中的所有元素会被清除,释放内存空间。
扩容操作是非常耗时的,因此应该在创建HashMap对象时预估好元素个数,并设置合适的负载因子。一般来说,负载因子的取值范围在0.5到0.75之间比较合适。
hashmap的底层原理和扩容机制
HashMap是Java中常用的数据结构之一,它实现了一个键值对的映射表。底层原理是基于数组和链表(或红黑树)的组合实现的。
在HashMap内部,有一个Node数组,每个数组元素称为一个桶(bucket)。当我们put一个键值对时,HashMap会根据键的哈希值计算出对应的桶的索引,然后将键值对放入该桶中。多个键值对可能会被放入同一个桶中,这就形成了链表。
但是,当链表的长度超过一定阈值(默认为8),链表会转换成红黑树。这是为了提高查找效率,当键值对数量较多时,使用红黑树可以减少查找时间复杂度。
在HashMap的扩容机制方面,当HashMap中元素数量超过负载因子(默认为0.75)与容量(数组长度)的乘积时,会触发扩容操作。扩容时,HashMap会将原有的数组扩大一倍,并重新计算每个键值对在新数组中的位置。这个过程涉及到重新计算哈希值、重新分配桶和重新放置键值对。
在扩容过程中,由于涉及大量的元素重新计算和移动操作,会比较耗费时间和内存空间。因此,在设计HashMap时,我们要尽量选择合适的初始容量和负载因子,以减少扩容的频率和代价。
总结起来,HashMap的底层原理是基于数组和链表(或红黑树)的组合实现的,当元素数量超过一定阈值时,会触发扩容操作。这种设计使得HashMap能够提供高效的查找、插入和删除操作。
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