hsahmap的底层原理

哈希表（Hash Table）是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构，它通过哈希函数（Hash Function）将关键字映射到哈希表中的位置，从而实现快速的查找、插入和删除操作。

哈希表的底层实现是一个数组，数组中的每个元素称为哈希桶（Hash Bucket）。哈希函数将关键字映射到哈希桶的下标位置，如果哈希桶中已经存在元素，则发生冲突（Collision），需要采用一些解决冲突的方法来处理。

哈希表中常用的解决冲突的方法有两种：拉链法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）。

在拉链法中，每个哈希桶中存储一个链表，当发生冲突时，将新元素插入链表的末尾。这样，当发生冲突时，只需要对对应的链表进行操作即可。但是，在哈希表中存在大量的链表，会占用大量的内存空间，同时访问元素也需要遍历整个链表，效率较低。

在开放寻址法中，当发生冲突时，通过某种算法找到下一个可用的哈希桶，将新元素插入其中。这样，一个哈希桶中可能存储多个元素，但不需要额外的内存空间存储链表，访问元素也不需要遍历链表，效率较高。但是，开放寻址法在删除元素时需要进行特殊处理。

综上所述，哈希表的底层实现是一个数组，通过哈希函数将关键字映射到数组中的位置，当发生冲突时，采用拉链法或开放寻址法解决。哈希表能够实现快速的查找、插入和删除操作，是一种非常常用的数据结构。

相关问题

hashmap底层原理

HashMap底层原理是基于数组和链表实现的，具体过程如下：

1. 创建一个数组，数组长度为2的n次幂，例如16、32等。

2. 将key通过hash函数映射为一个整型值，然后对数组长度取模，得到该key应该存放在数组中的位置（下标）。

3. 如果该位置没有元素，则将key-value对直接存入该位置；如果该位置已经有元素，则需要遍历该位置的链表，看是否已经存在该key，如果存在，则更新其value值，否则在链表尾部添加该key-value对。

4. 当链表长度达到一定阈值（8）时，会将链表转化为红黑树，从而提高查询效率。

5. 在添加或删除元素时，需要重新计算所有元素的位置，因为数组长度为2的n次幂，所以只需要进行位运算即可。

6. 当数组中元素数量达到一定阈值（0.75*数组长度）时，会进行扩容操作，将数组长度扩大为原来的两倍，同时需要重新计算所有元素的位置。

7. 在查询元素时，先将key通过hash函数计算出在数组中的位置，然后再遍历该位置的链表或红黑树，查找对应的value值。

总的来说，HashMap底层原理就是通过数组和链表（或红黑树）实现的，通过hash函数将key映射为一个整型值，在数组中存放对应的value值，从而实现高效的添加、删除和查询操作。

Hashmap底层原理

HashMap底层原理是使用哈希表来实现的。在HashMap中，每个键值对会被转换成一个整型的哈希值，然后将该哈希值与一个数组的下标取模（即取余），得到一个数组下标。如果该数组下标位置上已经有元素，则发生冲突，就会在该位置形成一个链表或红黑树来解决冲突。当链表长度达到一定阈值时，链表会自动转化为红黑树来提高查找效率。当哈希表的元素个数达到一个预设的容量时，会触发扩容机制，重新构建一个更大的数组，并把原数组中的元素重新哈希到新数组中。