HashMap1.7 底层实现原理

HashMap1.7 的底层实现原理主要基于数组和链表实现的，具体如下：

1. 数组：HashMap1.7 底层采用数组来存储数据，数组的长度是固定的，并且必须是2的幂次方，这是因为在计算元素在数组中的位置时，采用的是位运算，而2的幂次方可以使用位运算来代替取模运算，从而提高计算效率。

2. 链表：当多个元素的 hashcode 值相同时，它们会被存储在同一个数组位置上，这时就会形成一个链表来存储这些元素。在 HashMap1.7 中，采用的是单向链表，每个节点包含了 key、value 和指向下一个节点的指针。同时，每个数组位置上都有一个指向链表头部的指针，用来方便查找和添加元素。

3. hash 函数：HashMap1.7 中的 hash 函数采用了位运算的方式，先将 key 的 hashcode 值与 (length - 1) 进行与运算，得到的结果即为元素在数组中的位置。这种方式可以有效地避免 hash 冲突，提高查找和添加元素的效率。

4. 扩容：当 HashMap1.7 中元素的数量达到了负载因子（默认为0.75）乘以数组长度时，就会触发扩容操作。扩容时，会将数组长度扩大为原来的两倍，并重新计算每个元素在数组中的位置，将它们插入到新的数组中。同时，由于原来的链表可能会被拆分成多个链表，所以需要重新组织链表结构，使得每个链表只包含一个位置上的元素。

综上所述，HashMap1.7 底层实现原理主要基于数组和链表实现的，采用了位运算的方式来计算元素在数组中的位置，同时支持扩容操作，从而提高了查找和添加元素的效率。

相关问题

hashmap底层实现原理1.7

HashMap在JDK 1.7的底层实现原理是采用数组和链表的结合形式。它使用了一个Entry数组来存储键值对，并且每个Entry对象都是一个链表的头节点，用于解决哈希冲突。

具体实现过程如下：
1. 创建一个Entry数组用于存储键值对，初始化大小为默认值（16）或指定的初始容量。
2. 当添加一个键值对时，首先根据键的哈希值计算出在数组中的索引位置。
3. 如果该索引位置上没有任何元素，则直接将键值对作为一个新的Entry插入到该位置。
4. 如果该索引位置上已经存在元素，即发生了哈希冲突，使用链表的方式解决冲突。
- 遍历该位置上的链表，如果找到键与要插入的键相等的节点，则更新对应的值。
- 如果遍历完链表仍未找到相同键的节点，则将新的键值对插入到链表的末尾。
5. 当链表长度达到一定阈值（默认为8），或者数组大小达到扩容门槛（默认为75%），就会触发扩容操作。
6. 扩容操作会创建一个更大的Entry数组，并将旧数组中的元素重新计算索引，插入到新数组中。
7. 扩容后，所有键值对的索引位置都会发生变化，但链表结构不变。
8. 当需要获取某个键对应的值时，根据键的哈希值计算出在数组中的索引位置，并遍历该位置上的链表，找到对应的节点并返回值。

总结起来，JDK 1.7中的HashMap底层实现原理是使用数组和链表的组合结构，通过哈希值计算索引位置，并使用链表解决哈希冲突。但是这种实现方式在处理大量数据时会存在性能问题，因为链表的查询效率较低。

hashmap的底层实现

HashMap 的底层实现在不同的 JDK 版本下是不同的。在 JDK 1.7 时，HashMap 的底层是通过数组和链表实现的。而在 JDK 1.8 时，HashMap 的底层是通过数组和链表或红黑树实现的。

HashMap 中的 hash() 方法起到了将传入的 key 转换为一个 32 位的二进制数的作用，它将 key 调用 hashCode() 方法后的结果进行一定的位运算，将高 16 位与低 16 位进行异或运算，从而混合保留了高 16 位的特征，以减少哈希碰撞的概率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [HashMap 底层是如何实现的？](https://blog.csdn.net/javacn_site/article/details/130758660)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [HashMap底层实现](https://blog.csdn.net/weixin_44229158/article/details/121144111)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [HashMap底层实现原理解析](https://blog.csdn.net/sunpanlong123/article/details/121273532)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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