hashmap底层实现原理1.7

HashMap在JDK 1.7的底层实现原理是采用数组和链表的结合形式。它使用了一个Entry数组来存储键值对，并且每个Entry对象都是一个链表的头节点，用于解决哈希冲突。

具体实现过程如下：
1. 创建一个Entry数组用于存储键值对，初始化大小为默认值（16）或指定的初始容量。
2. 当添加一个键值对时，首先根据键的哈希值计算出在数组中的索引位置。
3. 如果该索引位置上没有任何元素，则直接将键值对作为一个新的Entry插入到该位置。
4. 如果该索引位置上已经存在元素，即发生了哈希冲突，使用链表的方式解决冲突。
- 遍历该位置上的链表，如果找到键与要插入的键相等的节点，则更新对应的值。
- 如果遍历完链表仍未找到相同键的节点，则将新的键值对插入到链表的末尾。
5. 当链表长度达到一定阈值（默认为8），或者数组大小达到扩容门槛（默认为75%），就会触发扩容操作。
6. 扩容操作会创建一个更大的Entry数组，并将旧数组中的元素重新计算索引，插入到新数组中。
7. 扩容后，所有键值对的索引位置都会发生变化，但链表结构不变。
8. 当需要获取某个键对应的值时，根据键的哈希值计算出在数组中的索引位置，并遍历该位置上的链表，找到对应的节点并返回值。

总结起来，JDK 1.7中的HashMap底层实现原理是使用数组和链表的组合结构，通过哈希值计算索引位置，并使用链表解决哈希冲突。但是这种实现方式在处理大量数据时会存在性能问题，因为链表的查询效率较低。

相关问题

HashMap1.7 底层实现原理

HashMap1.7 的底层实现原理主要基于数组和链表实现的，具体如下：

1. 数组：HashMap1.7 底层采用数组来存储数据，数组的长度是固定的，并且必须是2的幂次方，这是因为在计算元素在数组中的位置时，采用的是位运算，而2的幂次方可以使用位运算来代替取模运算，从而提高计算效率。

2. 链表：当多个元素的 hashcode 值相同时，它们会被存储在同一个数组位置上，这时就会形成一个链表来存储这些元素。在 HashMap1.7 中，采用的是单向链表，每个节点包含了 key、value 和指向下一个节点的指针。同时，每个数组位置上都有一个指向链表头部的指针，用来方便查找和添加元素。

3. hash 函数：HashMap1.7 中的 hash 函数采用了位运算的方式，先将 key 的 hashcode 值与 (length - 1) 进行与运算，得到的结果即为元素在数组中的位置。这种方式可以有效地避免 hash 冲突，提高查找和添加元素的效率。

4. 扩容：当 HashMap1.7 中元素的数量达到了负载因子（默认为0.75）乘以数组长度时，就会触发扩容操作。扩容时，会将数组长度扩大为原来的两倍，并重新计算每个元素在数组中的位置，将它们插入到新的数组中。同时，由于原来的链表可能会被拆分成多个链表，所以需要重新组织链表结构，使得每个链表只包含一个位置上的元素。

综上所述，HashMap1.7 底层实现原理主要基于数组和链表实现的，采用了位运算的方式来计算元素在数组中的位置，同时支持扩容操作，从而提高了查找和添加元素的效率。

HashMap 底层实现原理是什么？JDK8 做了哪些优化？

### 回答1：
HashMap 是一种哈希表实现的映射。它存储键值对，允许用户快速查找特定键对应的值。

HashMap 底层是通过数组和链表实现的。它将键哈希成一个整数，然后将键值对存储在数组中的对应位置。如果多个键值对映射到了同一个数组位置，它们就会按照链表的形式连接起来。

在 JDK8 中，HashMap 做了以下优化：

1. 当链表长度大于某个阈值（默认为 8）时，会自动转换为红黑树。这样可以使查询的时间复杂度从 O(n) 降低到 O(log n)。

2. 当哈希表中的实际大小（键值对数量）超过哈希表数组的大小时，会自动将哈希表数组的大小增加一倍。这样可以减少碰撞的次数，提高查询效率。

3. 引入了“红色哈希码”（fusing hash code）技术，可以通过一个状态位来标识一个节点是否被搬迁过。这样可以在查询时避免对节点的额外访问，提高查询效率。

### 回答2：
HashMap 底层实现原理是基于数组和链表 （JDK1.7及之前版本）或者数组和红黑树（JDK1.8及之后版本）的组合实现。

在JDK1.7及之前版本中，HashMap采用数组和链表的组合实现。当往HashMap中添加一个键值对时，首先根据键的hashCode值确定它在数组中的位置（下标），如果该位置没有元素，就直接将该键值对插入该位置；如果该位置已经有元素（即有冲突发生），则通过比较键的hashCode值以及equals方法来判断是否是相同的键，如果是相同的键，则覆盖该键的值；如果不是相同的键，则将新的键值对插入到链表的下一个位置。

在JDK1.8及之后版本中，当链表中的元素超过一定的阈值（默认为8），链表会转变为红黑树，通过红黑树的平均查询时间复杂度为O(logn)来提升查询性能。这是因为在链表中，查询效率随着链表长度的增加而线性增加，而红黑树的查询效率近似于O(logn)。

JDK8还做了以下优化：
1. 使用红黑树替代链表：当链表长度超过阈值时，将链表转为红黑树，提高查询效率。
2. 引入红黑树的目的是为了解决JDK1.7及之前版本中链表过长导致的查询性能退化问题。
3. 优化了扩容机制：在JDK1.7中，扩容时需要重新计算所有元素的位置，而在JDK1.8中，只需要重新计算新增元素的位置，减少了时间复杂度。
4. 使用了TreeBin类：作为红黑树的实现，继承自Node类，并实现了Map.Entry接口。
5. 添加了红黑树的插入和删除操作：用于维护红黑树的平衡性。
总而言之，JDK8对HashMap做了优化，使用红黑树替代链表以提高查询性能，并优化了扩容机制，使得HashMap在处理大量数据时能够更有效地进行操作。

### 回答3：
HashMap底层实现原理是基于哈希表（Hash Table）的数据结构。HashMap通过将键对象进行哈希运算，得到对应的哈希值，并将该键值对存储在哈希值对应的桶（Bucket）中。在JDK8中，HashMap的底层实现由数组和链表结合而成的链表散列结构。

具体来说，HashMap底层实现原理有以下几个要点：
1. 初始时会创建一个长度为16的数组，数组的每个元素是一个链表的头节点。
2. 当往HashMap中put新的键值对时，首先会计算键的哈希值。
3. 根据哈希值得到对应的数组索引，如果该索引位置为空，则直接将键值对插入到该位置。
4. 如果该索引位置已经存在链表，会遍历链表，查找是否已经存在相同的键，如果存在，则更新对应的值；如果不存在，则将该键值对插入到链表的尾部。
5. 当链表长度达到一定阈值（默认为8）时，链表会转换为红黑树，以提高查找效率。
6. 当数组的使用率超过加载因子（默认为0.75）时，将触发数组扩容操作，将数组长度扩大一倍，并重新计算每个键值对在数组中的位置。

在JDK8中，HashMap进行了以下优化：
1. 引入了红黑树，使得在链表长度较长时，查找效率更高。
2. 在哈希碰撞（Hash Collision）较多时，链表转化为红黑树的阈值由原来的8改为了原来的6，减少了时间和空间的消耗。
3. 在插入新元素时，如果发生了哈希碰撞，在链表长度小于8时，新的节点会插入到链表的头部，而不是尾部，以提升查询性能。
4. 数组扩容时，采用了批量迁移的方式，减少了rehash的次数，提升了性能。
5. 在并发环境下，通过引入并发控制手段，提高了HashMap的并发性能。例如，使用了synchronized关键字和CAS操作。

总的来说，JDK8对HashMap底层实现进行了较多的优化，提高了性能和并发性能。