HashMap扩容因数

HashMap是Java中常用的数据结构之一，它基于哈希表实现，用于存储键值对。HashMap在内部使用一个数组来存储数据，每个数组元素称为桶(bucket)，每个桶可以存储多个键值对。

HashMap的扩容因子是指当HashMap中的元素数量达到容量的百分比阈值时，触发扩容操作。默认情况下，HashMap的扩容因子为0.75，即当HashMap中的元素数量达到容量的75%时，会自动进行扩容。

扩容操作会重新计算每个元素在新的数组中的位置，并将元素重新分配到新的桶中。扩容的目的是为了减少哈希冲突，提高HashMap的性能和效率。

扩容因子的选择需要权衡空间利用率和时间效率。较小的扩容因子可以提高空间利用率，但会增加哈希冲突的概率；较大的扩容因子可以减少哈希冲突，但会增加空间的浪费。0.75是一个经验值，在大多数情况下都能够提供较好的性能。

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hashmap 扩容

哈希表（HashMap）的扩容是指在哈希表存储的元素数量达到一定阈值时，为了保持哈希表的性能和负载因子（Load Factor）要求，自动增加哈希表的容量并重新分配存储空间的过程。

在 Java 的 HashMap 实现中，当哈希表的元素数量超过了负载因子与当前容量的乘积时，就会触发扩容操作。默认情况下，负载因子为 0.75，即当元素数量超过当前容量的 75% 时，就会进行扩容。

扩容的目的是为了减少哈希冲突，提高哈希表的性能。具体的扩容过程如下：

1. 创建一个新的数组，其大小为当前容量的两倍。
2. 将原有哈希表中的元素重新计算哈希值，并分配到新数组的对应位置。
3. 将原有哈希表中的元素迁移至新数组中。
4. 更新哈希表的容量和阈值。

在扩容过程中，由于需要重新计算哈希值和重新分配存储位置，会消耗一定的时间和资源。因此，在设计 HashMap 时需要根据实际应用场景合理选择初始容量和负载因子，以平衡存储空间和性能的需求。

需要注意的是，扩容过程可能会导致并发访问的线程阻塞，因此在多线程环境下使用 HashMap 时需要注意同步或使用线程安全的 ConcurrentHashMap。

HashMap扩容机制

HashMap 扩容机制是指当 HashMap 中的元素数量超过了负载因子与当前容量的乘积时，就会触发扩容操作。具体来说，HashMap 会新建一个容量为原来两倍的数组，然后将原数组中的元素重新计算 hash 值，放入新数组中。这个过程中，如果原数组中有多个元素的 hash 值相同，就会形成链表，这些链表会被拆分到新数组中的不同位置上，以减少链表长度，提高查询效率。