hashmap扩容机制面试

HashMap的扩容机制是指在HashMap中，当已经存储的键值对数量超过了阈值且插入新的键值对时，会自动进行扩容操作。在扩容过程中，HashMap会重新计算每个键值对的存储位置，并将它们重新分配到一个更大的数组中。

具体的扩容过程可以通过如下步骤来描述：
1. 当HashMap中的键值对数量(size)超过了阈值(threshold)，并且要插入新的键值对时，触发扩容操作。
2. 扩容操作会创建一个新的数组，其长度是原数组的两倍。
3. 遍历原数组中的每个桶(bucket)，并将桶中的每个键值对重新计算其在新数组中的位置。
4. 重新计算位置的方法是通过重新计算键的hashcode值，并使用新数组的长度计算新的位置。
5. 如果原桶中有多个键值对，那么会将它们按照原有的顺序保持在新桶中。
6. 最后，将新数组赋值给HashMap的内部数组table，完成扩容操作。

需要注意的是，扩容操作可能会导致HashMap的性能下降，因为键值对的重新分配需要消耗一定的时间。因此，在设计HashMap时，需要根据具体的业务需求来选择合适的初始容量和负载因子，以减少扩容的频率并提高性能。

中提到，JDK1.8版本的HashMap引入了红黑树的概念，超出了此篇的涉及范围，因此在这里不做叙述。扩容机制的具体实现可以参考和中提供的代码和描述。

相关问题

hashmap扩容时的链表

HashMap在扩容时，会对原有的链表进行重新哈希和重新分配的操作。当HashMap的容量达到一定的阈值后，触发扩容机制，即重新创建一个更大容量的数组，并将原有数组中的元素重新哈希到新的数组中。在重新哈希的过程中，相同哈希值的元素会被放置在同一个链表中，扩容后链表的顺序可能会发生改变。因此，在HashMap扩容时，原来放置在同一个哈希桶的元素，可能会被散列到不同的哈希桶中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [JDK1.7中HashMap采用头插法扩容时的产生的链表循环问题](https://blog.csdn.net/SysEchoo/article/details/120403767)[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* [HashMap源码粗略解读（面试必问）](https://download.csdn.net/download/weixin_38643141/13749901)[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%"]
[ .reference_list ]

Java8中，HashMap如何处理哈希冲突并进行扩容操作？

在Java8中，HashMap通过链地址法处理哈希冲突，并通过扩容机制优化性能。当两个键经过哈希计算后得到相同的索引时，它们会被放置在同一个桶的链表中。如果链表长度超过阈值8（默认情况下），链表将转换为红黑树以提高查找效率。随着元素的增加，HashMap会检查当前容量是否达到了负载因子指定的比例（默认为0.75），一旦达到这个比例，HashMap会进行扩容操作。扩容是通过创建一个新的Entry数组并将原数组中的所有键值对重新哈希后插入到新数组中来完成的，这个过程会将链表长度再次平均分配到新的桶中，从而减少哈希冲突的概率，提高访问速度。

参考资源链接：[Java HashMap面试深度解析：哈希冲突与扩容机制](https://wenku.csdn.net/doc/8a7ivu0ene?spm=1055.2569.3001.10343)