hashmap扩容红黑树

在HashMap中，使用哈希表来存储key-value键值对。当我们不断往哈希表中插入元素时，如果哈希表的装载因子（即已占用桶的数量除以总桶的数量）超过了阈值，则需要进行扩容。扩容的目的是为了使哈希表更加稳定和高效。

在进行扩容时，需要重新计算每个元素的哈希值，然后将其放入到新的更大的桶中。但是，在新的桶中可能会出现多个元素映射到同一个桶的情况，这就需要使用红黑树来存储这些元素。

红黑树是一种自平衡二叉查找树，它保证了每个节点的左右子树的高度差不超过1，并且每个节点要么是黑色，要么是红色。在HashMap中，红黑树被用来代替链表，以提高元素的查找效率。当一个桶中元素的数量超过了一个阈值（默认为8），并且桶数组的长度大于64时，桶中元素将会被转化成红黑树。

相关问题

Hashmap的底层数据结构和扩容方式以及hashmap链表和红黑树转化时机

HashMap底层数据结构是数组和链表/红黑树。数组中的每个元素称为桶(bucket)，每个桶可以存储一个键值对，当多个键映射到同一个桶时，它们以链表形式存储在桶中。当链表长度超过一定阈值（默认为8）时，链表会转化为红黑树，以提高查找效率。

当HashMap的元素数量达到了负载因子（默认为0.75）乘以当前容量时，就会触发扩容操作。扩容会创建一个新的数组，并将原数组中的元素重新分配到新数组中，这样可以减少冲突，提高HashMap的性能。

链表和红黑树的转化时机是当链表长度超过一定阈值（默认为8）时，链表会被转化为红黑树。当红黑树的节点数量少于等于6时，会将红黑树重新转化为链表，这是为了避免过度占用内存和低效的遍历操作。

Java8中，HashMap如何通过红黑树解决哈希冲突，并在负载因子触发时完成扩容？

在Java8中，HashMap对哈希冲突的处理方式进行了优化，引入了红黑树来提升在大量冲突情况下的性能。当链表长度超过阈值（默认为8）时，链表就会转换为红黑树，这样即使在冲突严重的情况下，查找效率也能保持在O(logn)。关于扩容，HashMap会在内部容量达到负载因子（默认为0.75）乘以当前容量时触发扩容机制，新容量为原来的两倍。扩容操作涉及重新计算键的哈希值，并将键值对重新分配到新的存储桶中，如果这些键值对在红黑树中，则需要在新树中重新插入。整个过程确保了HashMap可以动态地调整其大小以适应数据量的变化，同时保持高效的性能。

参考资源链接：[Java HashMap面试深度解析：哈希冲突与扩容机制](https://wenku.csdn.net/doc/8a7ivu0ene?spm=1055.2569.3001.10343)