hashmap链表长度为8,数组长度为什么是64才转红黑树,详细说明数组长度

时间: 2023-09-03 17:24:52 浏览: 162
### 回答1: 在Java 8中,HashMap内部使用了数组和链表来实现键值对的存储。数组用来存储桶(bucket),每个桶下面会挂一个单向链表,用来存放键值对。 当链表长度超过8时,HashMap会将链表转化为红黑树,以提高查找效率。而数组长度的选择则是为了在不同负载因子下,保证不同的性能表现。 负载因子是指HashMap中已经存储的键值对数量与数组长度之比。当负载因子大于等于0.75时,HashMap会将数组长度扩大一倍,以减少哈希冲突的概率。因为随着数组长度的增加,哈希冲突的概率会逐渐降低。 而当数组长度大于等于64时,每个桶的平均链表长度为8时,HashMap会将链表转化为红黑树。这是因为,当链表长度较短时,使用链表比较快;但当链表长度过长时,查找效率会变得很低。而使用红黑树可以将查找时间从O(n)降低到O(log n),提高了HashMap的性能。具体的转化条件可以看下面的代码: ``` static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; /** * The bin count threshold for using a tree rather than list for a * bin. Bins are converted to trees when adding an element to a * bin with at least this many nodes. The value must be greater * than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in * tree removal about conversion back to plain bin. */ static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; ``` 在Java 8中,数组长度为2的整数次幂,这样可以通过位运算来计算哈希值对数组长度取模,提高效率。因此,数组长度为64是因为它既可以容纳足够多的键值对,也可以提供足够的桶数,同时在进行哈希运算时也比较高效。 ### 回答2: 在HashMap中,数组的长度涉及到HashMap的扩容机制和红黑树的转换条件。 首先,HashMap中的数组长度决定了HashMap的存储容量,当数组中的元素个数超过数组长度的0.75倍(即负载因子为0.75)时,HashMap会自动触发扩容操作。扩容操作会重新计算所有元素的哈希值,然后根据新的数组长度重新散列到新的数组中。 其次,当链表长度超过8时,HashMap会考虑将链表转换为红黑树。这是因为链表的增删操作的时间复杂度为O(n),当链表长度过长时,查找效率会变低。而红黑树可以保证查找、插入和删除操作的时间复杂度都为O(log n),效率更高。 为了平衡存储容量和查询效率之间的关系,HashMap设置了一个阈值,即当数组的长度大于等于64时,才会将链表转换为红黑树。这是因为当数组长度过小时,哈希冲突的概率较低,使用链表存储即可满足查询效率的要求。但当数组长度变大时,哈希冲突的概率会增加,此时将链表转换为红黑树能够更好地提高查询效率。 综上所述,HashMap中的数组长度为64才能触发链表转换为红黑树的条件,是为了在满足存储容量和查询效率的前提下,平衡哈希冲突的概率和查询操作的效率。 ### 回答3: 在HashMap中,数组的长度决定了HashMap的容量。HashMap使用数组和链表的结合来实现数据存储和高效的查找。当HashMap的元素较少时,直接使用数组来存储元素是最高效的,而当元素增多时,就需要进行优化。 数组的长度为64之所以被选为转换红黑树的阈值,是因为这个值经过了大量的实验和研究得出的最优值。在这个长度的数组中,每个数组位置上的链表平均长度为8时,哈希查找和插入操作均能在O(1)的时间复杂度内完成。 当链表长度超过8时,为了维持HashMap的高效性能,就需要将链表转化为红黑树。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,它能够保证在最坏情况下,查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)。通过将链表转换为红黑树,可以大大提升在大容量HashMap中的操作效率。 为什么数组长度为64才转换为红黑树?这是因为在链表长度较小时,红黑树的数据结构相对于链表来说,具有更大的存储开销。只有当链表长度超过一定阈值时,将链表转换为红黑树才能带来性能上的提升。而64作为阈值的选取,可以在大多数情况下平衡存储开销和性能之间的关系。 总而言之,当HashMap中的链表长度超过8时,为了保持操作的高效性能,会选择将链表转换为红黑树。数组长度为64是经验值,在这个长度的数组中进行转换,可以在大容量HashMap中取得较好的性能表现。
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