hashtable底层实现
时间: 2023-08-09 12:04:53 浏览: 50
Hashtable(哈希表)是一种常用的数据结构,它通过将键映射到桶中来实现快速查找。底层实现通常使用数组和链表(或红黑树)的组合。
具体实现如下:
1. 首先,定义一个固定大小的数组用于存储哈希表的桶,每个桶可以存储一个或多个键值对。
2. 在插入一个新元素时,先将键通过哈希函数转换为一个索引值,然后将其存储在对应的桶中。如果该桶中已经有键值对了,则需要使用链表(或红黑树)来解决哈希冲突,将新的键值对添加到链表(或红黑树)的末尾。
3. 在查找一个元素时,同样需要使用哈希函数计算键的索引值,并在对应的桶中查找。如果该桶中有多个键值对,则需要遍历链表(或红黑树)来查找对应的键值对。
4. 当哈希表中的元素数量达到一定阈值时,需要对哈希表进行扩容。扩容的过程包括创建一个新的更大的数组和将所有键值对重新插入到新的数组中。这是因为随着哈希表中元素的增加,哈希冲突的概率也会增加,为了保证哈希表的性能,需要扩容来减少哈希冲突的概率。
5. 在删除一个元素时,需要先通过哈希函数计算出键的索引值,并在对应的桶中查找该键值对。如果存在,则可以直接删除。如果该桶中有多个键值对,则需要遍历链表(或红黑树)来查找对应的键值对并进行删除。
总之,哈希表的底层实现使用了数组和链表(或红黑树)的组合,通过哈希函数将键映射到桶中来实现快速查找。
相关问题
javahashtable的底层实现
Java中的Hashtable是一种哈希表数据结构,它实现了Map接口,并且是线程安全的。Hashtable的底层实现是一个数组,每个数组元素是一个链表或红黑树的头节点,用于解决哈希冲突。
具体来说,Hashtable使用一个哈希函数将键映射到数组索引上。当插入键值对时,首先计算键的哈希值,然后根据哈希值找到对应的数组索引。如果该索引位置为空,则直接插入键值对;如果该索引位置已经存在其他键值对,则通过比较键的哈希值和equals方法来判断是否为同一个键。如果是同一个键,则更新对应的值;如果不是同一个键,则将新的键值对插入到链表或红黑树中。
当进行查找操作时,同样根据键的哈希值找到对应的数组索引,然后在链表或红黑树中进行查找。
Hashtable还具有动态扩容的功能。当元素数量超过阈值时,会自动进行扩容,重新计算哈希值并重新分配数组位置。
总结一下,Hashtable的底层实现是通过数组和链表或红黑树来解决哈希冲突,并且具有线程安全和动态扩容的特性。
hashtable底层数据结构
哈希表的底层数据结构通常是数组。哈希表通过将关键码值映射到数组中的一个位置来访问记录,以加快查找的速度。每个位置称为一个桶(bucket),可以存储一个或多个记录。当发生哈希冲突时,即不同的关键码值映射到了同一个位置,通常会使用链表或其他解决冲突的方法来处理。这样,哈希表就可以支持高效的插入、删除和查找操作。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [哈希表的实现原理](https://blog.csdn.net/Alsace_/article/details/126337294)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【数据结构与算法篇】 哈希表原理、底层实现剖析](https://blog.csdn.net/m0_64231944/article/details/126931473)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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