面试HashMap的底层原理

HashMap是基于哈希表实现的一种键值对存储结构。它的底层原理主要包括以下几个方面：

1. 哈希函数：HashMap使用哈希函数将key映射到数组下标。常见的哈希函数有取模法、乘法散列法、SHA等。

2. 数组：HashMap内部维护了一个数组用于存储键值对，通过哈希函数计算得到的下标就是该键值对在数组中的位置。

3. 链表：由于哈希函数的映射结果可能会出现重复，因此在数组中同一个下标位置可能会存储多个键值对。如果多个键值对映射到同一个下标位置，HashMap会使用链表将它们连接起来。

4. 扩容：在添加元素时，如果发现当前数组已经满了，HashMap会先将数组扩容一定的倍数，然后重新计算每个键值对在新数组中的位置，并将它们移动到新的位置上。

5. 线程安全：HashMap是非线程安全的，如果多个线程同时对同一个HashMap进行操作，可能会导致数据不一致的问题。可以使用ConcurrentHashMap来解决线程安全问题。

总的来说，HashMap的底层原理就是通过哈希函数将键值对映射到数组中的位置，使用链表处理哈希冲突，并在必要时扩容数组。

相关问题

面试hashmap底层实现原理

HashMap底层实现原理是通过使用哈希表来存储键值对。具体来说，当我们向HashMap中插入一个键值对时，首先会计算该键的哈希值，然后根据哈希值找到对应的桶（bucket），将该键值对存储在桶中。如果多个键计算出的哈希值相同，就会发生哈希冲突。为了解决冲突问题，HashMap采用了链表和红黑树的结构。

在HashMap中，每个桶都是一个链表或红黑树的头节点。当插入键值对时，先找到对应的桶，然后遍历桶中的链表或红黑树，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，则将键值对添加到链表或红黑树中。

为了提高查找效率，HashMap还引入了“负载因子”（load factor）的概念。负载因子是指哈希表中实际存储的键值对数量与桶的数量的比值。当负载因子超过设定的阈值时，会触发扩容操作，即重新分配更大的桶数组，并重新将原有的键值对分布到新的桶中。

另外，HashMap还实现了自动扩容和迭代器等功能，以提供更好的性能和便利性。总的来说，HashMap底层实现原理是通过哈希表来存储键值对，并结合链表和红黑树来解决哈希冲突问题，同时支持自动扩容和迭代器等功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

hashmap底层原理面试

hashmap是java中的一个关键字。其底层原理是将key-value对存储在一个数组中，它通过计算key的哈希值来将key和value建立映射关系。在存储key-value对时，它会将key的哈希值进行一定的位运算得到一个索引值，然后将value存储在相应的索引位置上。

当需要获取某个key对应的value时，hashmap先计算key的哈希值，然后根据哈希值找到对应的索引值，并在该索引位置上查找对应的value。

当两个key的哈希值相同时，也就是发生“哈希冲突”时，hashmap会采用链表来解决冲突。具体来说，当一个索引位置上已经存在一个key-value对时，新的key-value对会被存储在该位置上的链表中。在查找key-value对时，需要先根据哈希值找到索引位置，然后依次遍历链表，直到找到对应的值为止。

为了提高性能，在hashmap中需要注意两个参数：初始容量和负载因子。初始容量指数组的大小，负载因子指哈希表中key-value对的数量与数组大小的比值。当哈希表中key-value对的数量达到负载因子时，hashmap会进行扩容操作，以避免哈希冲突的频繁发生，同时提高查询效率。

总之，hashmap底层原理是通过哈希算法来快速定位key-value对的存储位置，并通过链表解决哈希冲突问题。同时，初始容量和负载因子是优化hashmap性能的重要参数。