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。

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底层数据结构 ，负载因子，扩容倍数

HashMap的底层数据结构是数组和链表（或者红黑树，后面会详细说明）的组合，称为哈希表。数组用于存储元素，链表或红黑树用于解决哈希冲突。

负载因子（load factor）是指当前哈希表中已存储元素的数量与数组长度的比值。负载因子越大，表示哈希表中的元素越多，空间利用率也就越高。但是负载因子过大会导致哈希冲突的概率增加，影响查询和插入的性能。负载因子过小则会浪费空间。

在Java中，默认负载因子是0.75，即当哈希表中元素数量达到总容量的75%时，就会触发扩容操作。

扩容倍数（resize factor）是指哈希表在扩容时，将当前容量乘以扩容因子得到的新容量。在Java的HashMap中，默认的扩容倍数是2，即容量翻倍。

当哈希表需要扩容时，它会创建一个新的数组，并将所有元素重新计算哈希值后插入到新数组中。这个过程比较耗时，但可以提高哈希表的性能，因为新的数组长度增大了，减少了哈希冲突的概率。同时，根据链表的长度，当链表长度超过8时，链表会转换为红黑树，以提高查询性能。

总结起来，HashMap的底层数据结构是数组和链表（或红黑树）的组合，负载因子是当前元素数量与数组长度的比值，负载因子过大会增加哈希冲突的概率，负载因子过小会浪费空间。扩容倍数是在扩容时将当前容量乘以扩容因子得到的新容量，通过扩容可以提高哈希表的性能。