hashmap的底层实现原理
时间: 2023-10-26 18:40:23 浏览: 48
HashMap是一种基于哈希表的数据结构,它通过哈希函数把键映射到数组中的位置来访问对应的值,因此具有快速的查找、插入和删除操作。它的底层实现原理可以分为以下几个部分:
1.数组:HashMap内部存储的是一个数组,数组的每个元素都是一个链表的头结点,每个链表中存储的是相同索引的key-value键值对。
2.哈希函数:HashMap使用哈希函数将键映射到数组的一个位置上。哈希函数的实现需要满足以下两个条件:
a.相同的key应该得到相同的哈希值;
b.不同的key应该得到不同的哈希值。
3.扩容机制:当HashMap中的元素数量超过了容量的75%时,就会触发扩容机制,即将原来的数组复制到一个新的两倍大小的数组中,并重新计算每个元素的位置。
4.解决哈希冲突:当不同的key映射到数组的同一个位置时,就会发生哈希冲突。HashMap使用链表解决哈希冲突,即在相同索引的链表中添加新的键值对。但是,如果同一索引处的链表过长,就会导致HashMap的性能下降。因此,JDK1.8之后的HashMap采用链表和红黑树相结合的方式来解决哈希冲突,当链表长度超过8时,链表就会转化为红黑树,从而提高访问效率。
以上就是HashMap的底层实现原理。
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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。
HashMap底层实现原理
HashMap底层实现原理是基于哈希表实现的。具体来说,它是通过将键值对映射到哈希表中的一个索引位置来实现的。
当我们向HashMap中添加一个键值对时,首先会计算该键值对的哈希值,然后通过哈希函数将哈希值映射到哈希表的索引上。如果该索引位置上已经有了其他键值对,那么就会发生哈希冲突,此时HashMap会采用链表或红黑树等数据结构来解决冲突,将新的键值对添加到链表或红黑树中。
当我们需要从HashMap中获取一个值时,HashMap会先计算该键的哈希值,然后通过哈希函数找到该键值对在哈希表中的索引位置。如果该位置上已经有了其他键值对,那么HashMap会遍历链表或红黑树,找到对应的键值对。
需要注意的是,如果哈希表中的键值对数量过多,会导致哈希冲突的概率增加,从而影响HashMap的性能。因此,在使用HashMap时,我们需要合理设置容量和负载因子,以保证HashMap的性能和空间利用率。