HashMap 的底层实现原理

HashMap 的底层实现原理是基于数组和链表（或者红黑树）的组合实现的。它使用了一个数组来存储数据，每个数组元素又是一个链表（或者红黑树）的头节点，通过哈希函数将键值对映射到数组的索引位置。

当我们想要插入一个键值对时，首先会计算键的哈希值，然后通过取模运算将哈希值映射到数组索引上。如果数组该位置上已经存在链表（或者红黑树），则需要遍历链表（或者红黑树）查找是否存在相同的键，如果存在则更新对应的值，如果不存在则在链表（或者红黑树）的末尾添加新的节点。

当我们想要获取一个键对应的值时，同样会计算键的哈希值，然后通过取模运算找到数组索引位置，然后在链表（或者红黑树）中查找对应的节点。

HashMap 在插入和查找操作上的时间复杂度为 O(1)，但是在某些情况下会出现较差的性能，比如哈希冲突较多时，链表长度过长，导致退化成链表，在最坏情况下时间复杂度会退化为 O(n)。为了解决这个问题，Java 8 引入了红黑树来优化链表，当链表长度过长时会将链表转换为红黑树，提高查找的效率，保证了较稳定的性能。

相关问题

hashmap底层实现原理

HashMap底层实现原理是基于哈希表的，基本思想是将要存储的key通过哈希函数计算得到一个索引值，然后将value存储在该索引值对应的位置上。在HashMap中，哈希函数的计算过程是通过key的hashCode()方法得到一个整型值，然后再通过一定的计算，将该值映射到数组中的一个索引位置上。如果不同的key通过哈希函数得到的索引值相同，就称为哈希冲突。

为了解决哈希冲突，HashMap采用了链地址法，即在哈希表中的每个位置上，都存储一个链表结构，当发生哈希冲突时，就将新添加的元素插入到该位置对应的链表中。当发生多次哈希冲突时，链表会变得越来越长，这会导致HashMap的性能下降。为了解决这个问题，JDK1.8引入了红黑树，当链表长度超过一定阈值时，就将链表转化为红黑树，这样可以提高查询和插入的效率。

在实现过程中，HashMap还涉及到扩容、rehash等问题，这些都是为了保证HashMap的性能和空间利用率。

Hashmap底层实现原理

HashMap是一种常用的数据结构，它的底层实现基于哈希表。哈希表是一种以键值对存储数据的结构，它利用哈希函数将键映射到数组中的一个位置，从而实现快速的查找和插入操作。

下面是HashMap底层实现的简要过程：

1. 创建一个初始容量为16的数组，每个元素都是一个链表。

2. 当往HashMap中插入一个元素时，先计算该元素的哈希值（通过hashCode()方法），然后根据哈希值计算出该元素在数组中的索引位置。

3. 如果该位置上没有元素，则直接把该元素插入到该位置上。

4. 如果该位置上已经有元素了，则遍历链表，查找是否有相同的键值对。如果找到了相同的键值对，则更新该键值对的值；如果没有找到，则在链表的末尾添加该键值对。

5. 当HashMap中的元素数量达到容量的75%时，就会触发扩容操作。扩容会创建一个新的两倍大小的数组，并将原来的元素重新哈希到新的数组中。

需要注意的是，为了提高哈希表的性能，HashMap在实现时还采用了一些优化策略，比如链表转红黑树等。这些优化策略可以使得HashMap在处理大量数据时仍能保持较快的性能。