Hashset的实现原理

HashSet 是 Java 中的一种集合数据结构，它基于哈希表实现。在 HashSet 内部，元素是存储在哈希表中的，它使用哈希算法来确定元素的存储位置。

HashSet 内部的哈希表是一个数组，每个数组元素又是一个链表。当添加元素到 HashSet 中时，HashSet 会首先计算该元素的哈希码，然后根据哈希码将元素存储在哈希表的相应位置。如果该位置已经有了元素，则会将该元素添加到链表的末尾。

当需要查找元素时，HashSet 会首先计算要查找元素的哈希码，然后根据哈希码找到该元素在哈希表中存储的位置，最后在该位置对应的链表中查找该元素。

由于哈希表的实现，HashSet 在添加和查找元素时都有较快的速度，但是需要注意的是，哈希表的性能取决于哈希函数的好坏。如果哈希函数不好，容易出现哈希冲突，导致性能下降。因此，在使用 HashSet 时，应该尽可能保证元素的哈希码分布均匀，以提高性能。

相关问题

hashset实现原理

HashSet 是基于哈希表实现的集合，它继承于 AbstractSet，实现了 Set 接口。HashSet 存储的元素是无序的，且不允许存储重复元素。

HashSet 的实现原理主要依赖于两个重要的概念：哈希函数和哈希冲突解决方法。

1. 哈希函数

哈希函数是将元素映射到哈希表中一个桶的函数。HashSet 中的哈希函数是通过调用元素对象的 hashCode() 方法来得到的。hashCode() 方法返回的是一个 int 值，该值可以作为元素在哈希表中的索引。

2. 哈希冲突解决方法

哈希冲突指的是不同的元素被映射到哈希表的同一个桶中的情况。HashSet 中采用的哈希冲突解决方法是链表法。当元素被映射到某个桶时，如果该桶已经有元素了，则将新元素添加到该桶对应的链表的末尾。

当链表长度达到一定程度时，链表转为红黑树，以提高查询效率。

当元素数量达到一定阈值时，哈希表会自动扩容，重新分配桶的数量，减少哈希冲突的发生，提高查询效率。

以上就是 HashSet 的实现原理。通过哈希函数和哈希冲突解决方法，HashSet 实现了高效的元素存储和查询。

hashset底层原理及实现

HashSet是基于HashMap来实现的，底层采用HashMap来保存元素。HashSet的实现原理相对简单。底层使用一个HashMap来存储元素，HashSet中的元素实际上是存放在HashMap的key上，而value则使用一个静态的final对象标识。具体来说，HashSet的内部使用了HashMap的keySet方法来返回所有的key，然后通过Iterator迭代器来访问这些元素。所以HashSet并不能保证元素的顺序，因为HashMap是无序的。同时，由于HashSet没有对应的同步操作，所以它是线程不安全的。但是HashSet支持存储null元素，因为HashMap也支持null键和null值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【数据结构】HashSet原理及实现学习总结](https://blog.csdn.net/jianyuerensheng/article/details/51580688)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [HashSet底层实现原理](https://blog.csdn.net/yangshengwei230612/article/details/111301212)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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