hashmap的基本原理

HashMap是一种基于哈希表的数据结构，它通过哈希函数将键映射到存储桶中，从而实现快速的查找和插入。当我们使用put(key, value)方法将键值对存储到HashMap中时，首先会对键调用hashCode()方法，得到一个哈希值，然后根据哈希值找到对应的存储桶，将键值对存储在该存储桶中。当我们使用get(key)方法从HashMap中获取值时，首先会对键调用hashCode()方法，得到哈希值，然后根据哈希值找到对应的存储桶，最后在该存储桶中查找对应的值。需要注意的是，由于哈希函数的映射可能会出现冲突，因此在同一个存储桶中可能会存储多个键值对，这时需要使用链表或红黑树等数据结构来解决冲突。

相关问题

hashmap底层原理

### 回答1：

哈希表底层原理是一种使用数据结构来存储键值对的方法，它可以将键映射到一个值，通过使用一种叫做哈希函数的函数，来快速地查找所需的值。它的实现需要使用一个数组，其中的每一项都存储有键值对，而哈希函数可以将键转换为数组中的索引。

### 回答2：
HashMap是一种常用的数据结构，它可以存储键-值对，并根据键快速检索对应的值。它的底层原理是基于哈希表。

哈希表的基本思想是根据键值对的键通过哈希函数计算出一个哈希码，然后利用哈希码来确定存储位置。HashMap将所有的键值对存储在一个数组中，每个元素是一个链表或红黑树。

当一个键值对要存储时，首先根据键计算哈希码，然后取哈希码的低位几位作为数组的下标。如果该数组位置为空，直接将键值对存储在这个位置上；如果不为空，说明发生了哈希碰撞，即计算的哈希码相同但是键不同。在这种情况下，HashMap采用链表或红黑树来解决冲突。将新的键值对插入到链表或红黑树的末尾，并通过键的equals方法进行比较键是否相等。如果键相等，则用新的值替换旧的值；如果键不相等，则将新的键值对插入到链表或红黑树中。

在进行查找时，首先根据键计算哈希码，找到数组对应的位置。如果数组位置为空，则键不存在；如果不为空，则根据键的equals方法在链表或红黑树中查找对应的值。

为了提高效率，HashMap会根据键值对的数量和数组的容量来计算一个加载因子。当键值对的数量超过容量与加载因子的乘积时，HashMap会自动扩容，并重新计算所有键的哈希码和存储位置。

总结来说，HashMap的底层原理是基于哈希表，通过哈希码和链表或红黑树解决哈希碰撞的问题，实现了键值对的快速存储和检索。这种实现方式使得HashMap在大多数情况下具有非常高的效率。

### 回答3：
HashMap是Java中常用的一种集合类，它是基于哈希表实现的。哈希表，也叫散列表，是一种能够快速插入和搜索的数据结构。

HashMap底层的实现是一个数组，数组的每个元素又是一个链表。当我们调用put方法时，首先会根据键的哈希值计算出在数组中的索引位置。然后，如果该位置尚未存储其他元素，直接将键值对存储到该位置即可；如果该位置已经存在其他元素，那么会遍历对应链表，找到最后一个节点，并在其后插入新节点。这样，就实现了快速插入键值对的操作。

当我们要获取某个键对应的值时，同样也是先根据键的哈希值计算出在数组中的索引位置。然后，遍历对应链表，查找与键相匹配的节点，并返回其值。如果链表中没有与键相匹配的节点，则说明不存在该键，返回null。

需要注意的是，由于哈希值的范围可能大于数组的长度，所以不同的键可能会经过哈希计算后得到相同的索引位置，这种情况称为哈希碰撞。当哈希碰撞发生时，HashMap会在对应的索引位置上维护一个链表，将具有相同索引的键值对串在一起。这就是为什么HashMap底层是一个数组，但实际上每个数组元素又是一个链表的原因。

为了提高搜索的效率，HashMap会根据键的哈希值分布情况进行动态调整数组的大小。当链表的长度过长时，会将链表改造为红黑树，以减少搜索的时间复杂度。

总之，HashMap底层的原理就是利用数组和链表（红黑树）的组合实现了一个快速插入和搜索的数据结构。

描述hashmap的原理

Hashmap 是一种基于哈希表实现的数据结构，它可以用来存储 key-value 键值对。它的基本原理是将 key 通过哈希函数转换成一个索引值，然后将 value 存储在该索引值对应的位置上。

具体来说，当我们向 hashmap 中添加一个键值对时，它首先会根据 key 计算出一个哈希值。哈希值是一个整数，它可以唯一地代表这个 key。然后，哈希值被映射到哈希表中的一个桶（bucket）中。桶是一个数组，每个元素都是一个链表头，链表中存储了哈希值相同的 key-value 键值对。

当我们需要查找一个键值对时，哈希表会根据 key 计算出它的哈希值，并找到对应的桶。然后在该桶中查找 key，如果找到了就返回对应的 value；如果没有找到，则说明该 key 不存在。

由于哈希函数的存在，哈希表的查找、插入和删除操作都可以在常数时间内完成，即 O(1) 的时间复杂度。因此，哈希表是一种非常高效的数据结构，被广泛应用于各种编程语言和框架中。