HashMap 的实现原理
时间: 2024-02-09 16:59:48 浏览: 25
HashMap是Java中的一种数据结构,它实现了Map接口。HashMap的实现原理主要包括以下几个方面:
1. 数据结构:HashMap内部使用了一个数组,称为bucket数组,用于存储键值对。每个数组元素被称为一个桶,每个桶可以存储一个链表或红黑树。
2. 数据存储:当向HashMap中添加键值对时,通过哈希函数将键映射到对应的桶中。如果桶为空,则直接将键值对存储在该桶中;如果桶中已经存在键值对,则按照链表或红黑树的方式处理冲突。
3. 哈希冲突解决:当发生哈希冲突时,即多个键映射到同一个桶中,HashMap通过链表或红黑树的方式来存储冲突的键值对。当链表长度超过一定阈值(默认为8)时,链表会转换为红黑树,以提高查找效率。当链表长度小于等于6时,红黑树会转换回链表,以节省空间。
4. 扩容操作:当HashMap中的键值对数量超过了负载因子和当前bucket数组长度的乘积时,会触发扩容操作。扩容会重新计算哈希值并重新分配键值对到新的桶中,以减少冲突。
相关问题
HashMap实现原理
HashMap是基于hashing的原理实现的。当我们使用put(key, value)方法将对象存储到HashMap中时,首先会对键调用hashCode()方法,计算并返回的hashCode用于找到Map数组的bucket位置来存储Node对象。HashMap使用数组和链表的数据结构,即散列桶,来存储键值对映射。HashMap的工作原理是通过计算键的hashCode来确定存储位置,并使用链表解决哈希冲突。当多个键具有相同的hashCode时,它们会被存储在同一个bucket中的链表中。当我们使用get(key)方法从HashMap中获取对象时,会根据键的hashCode找到对应的bucket,然后遍历链表找到对应的值对象。HashMap的实现基于一个线性数组,即Entry\[\],其中保存了键值对的信息。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [java中HashMap原理](https://blog.csdn.net/songhuanfeng/article/details/93905015)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [HashMap实现原理分析](https://blog.csdn.net/vking_wang/article/details/14166593)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
hashMap实现原理
HashMap是一种基于哈希表的数据结构,它可以用于存储键值对。它的实现原理如下:
1. 哈希表
哈希表是一种以键值对的形式存储数据的数据结构,它通过哈希函数将键映射到一个数组的索引位置,然后将值存储在该位置上。哈希表的主要优点是快速查找,插入和删除操作都可以在常数时间内完成。
2. 哈希函数
哈希函数是一种将任意长度的输入映射到固定长度输出的函数。在HashMap中,哈希函数将键映射到一个整数的哈希码。一般来说,哈希函数应该满足以下条件:
- 一致性:对于相同的输入,哈希函数应该产生相同的输出。
- 均匀性:哈希函数应该将键均匀地映射到哈希表的不同位置上。
3. 冲突处理
由于哈希函数的输出值是有限的,所以可能会出现多个键映射到同一个位置的情况,这就是哈希冲突。HashMap使用链式法解决哈希冲突,即将映射到同一个位置上的键值对存储在同一个链表中。当需要查找一个键值对时,首先计算出键的哈希码,然后在对应的链表中查找。
4. 负载因子
负载因子是一个衡量哈希表空间利用率的指标,它定义为哈希表中键值对的数量除以数组大小。当负载因子超过一个阈值时,就需要对哈希表进行扩容。在HashMap中,当负载因子超过0.75时,就会自动扩容。
5. 扩容
当负载因子超过0.75时,HashMap会自动扩容,将数组大小增加一倍。扩容时,需要重新计算每个键的哈希值,并将它们存储到新的数组中。因为重新计算哈希值和复制数组需要一定的时间和空间开销,所以扩容会对性能造成一定的影响。