c++hashmap底层实现原理

HashMap是Java中常用的数据结构之一，它基于哈希表（Hash Table）实现。下面是HashMap的底层实现原理：

1. 数据结构：HashMap是由数组和链表/红黑树组合而成的。数组用于存储元素，链表/红黑树用于解决哈希冲突的情况。

2. 哈希函数：通过哈希函数将键（key）映射为数组的索引位置。Java中使用的哈希函数是通过key的hashCode()方法得到的哈希码，再经过一系列位运算得到最终的哈希值。

3. 哈希冲突：不同的键可能会产生相同的哈希值，这就是哈希冲突。HashMap使用开放寻址法和链地址法解决哈希冲突，即在发生冲突时，将冲突的元素存储在同一个位置的链表/红黑树中。

4. 数组扩容：当HashMap中元素的数量超过负载因子（默认为0.75）与数组容量的乘积时，就会触发数组的扩容操作。扩容操作会重新计算元素在新数组中的位置，并重新分配。

5. 链表转红黑树：当链表中的节点数超过8个，并且当前数组长度大于64时，链表会转化为红黑树。这样可以提高在大量元素情况下的查找效率。

6. 并发修改：HashMap是非线程安全的，如果在多线程环境下进行并发修改，可能会导致数据丢失或死循环等问题。可以使用ConcurrentHashMap来实现线程安全的哈希表。

总结起来，HashMap的底层实现原理是通过数组和链表/红黑树的组合来存储键值对，通过哈希函数将键映射到数组索引位置，并通过解决哈希冲突的方式来处理相同索引位置的元素。这样可以实现高效的插入、删除和查找操作。

相关问题

hashmap底层实现原理

HashMap底层实现原理是基于哈希表的。哈希表是一种散列表，它通过把关键字映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。在Java中，HashMap是通过链表和红黑树来实现的。

具体来说，HashMap底层是一个数组，每个元素是一个链表。当需要往HashMap中存储一个键值对时，会根据键的哈希值计算出它在数组中的位置，如果该位置还没有元素，则直接将该键值对存入该位置；如果该位置已经存在元素，则遍历链表，判断是否已经存在相同的键，如果存在则更新对应的值，否则将该键值对存入链表的末尾。

当HashMap中的元素数量达到一定阈值时，会触发扩容操作，此时会重新计算每个元素的位置，并将它们重新存放到新的数组中。

为了提高查询的效率，HashMap还使用了红黑树的优化，当某个位置的链表长度超过一定阈值时，会将该链表转化为红黑树，以提高查询效率。

总的来说，HashMap底层实现原理是基于哈希表的，通过哈希值计算和链表/红黑树来实现快速存储和查询。

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>