HashMap底层实现原理和扩容机制

HashMap底层的实现原理是基于哈希表实现的，具体来说是数组+链表/红黑树的数据结构。数组的每个元素是一个单向链表或者是红黑树，链表和红黑树的作用是解决哈希冲突问题。在Java 8中，当链表长度超过8时，链表就会转化为红黑树，以提高查找效率。

HashMap的扩容机制是当元素的数量超过了负载因子(load factor)与当前容量的乘积时，就会进行扩容操作。扩容操作会新建一个容量是原来两倍的数组，然后将原数组中的所有元素重新分配到新数组中。具体扩容操作的步骤如下：

1. 新建一个容量是原来两倍的数组，将原数组的元素重新映射到新数组中。

2. 对于每个元素，HashMap会调用其hashCode()方法得到一个哈希值，然后将这个哈希值对新数组的容量取模得到一个新的下标，将元素存储到新数组的对应位置上。

3. 如果新数组的某个位置已经有了元素，就会发生冲突(collision)。HashMap使用链表或红黑树来解决冲突。如果该位置上的元素个数小于等于8个，HashMap会将新元素插入到链表中；如果大于8个，HashMap会将链表转换为红黑树，再进行插入操作。

4. 所有元素都重新映射到新数组中后，原数组中的所有元素会被清除，释放内存空间。

扩容操作是非常耗时的，因此应该在创建HashMap对象时预估好元素个数，并设置合适的负载因子。一般来说，负载因子的取值范围在0.5到0.75之间比较合适。

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hashmap底层实现原理和扩容机制

哈希表（Hashmap）是一种常见的数据结构，它的底层实现原理主要基于哈希函数和数组。当插入、查找或删除元素时，首先通过哈希函数将键（key）转换为一个索引值，然后在对应的数组位置存储或访问值。这种操作通常具有常数时间复杂度O(1)，但在哈希冲突较多时效率会下降。

哈希冲突是指不同的键可能计算出相同的索引。处理哈希冲突的方法有很多种，最常见的有两种：

1. **开放寻址法**（Open Addressing）：遇到冲突时，寻找下一个空闲的位置存放元素，直到找到合适的为止。比如线性探测（Linear Probing）、二次探测（Quadratic Probing）或双散列（Double Hashing）。

2. **链地址法**（Separate Chaining）：每个数组元素不再直接存储值，而是指向一个链表，将所有冲突的元素放在相应的链表中。当我们按索引查找时，如果该位置不是我们想要的值，就沿着链接链表继续查找。

扩容机制是为了应对数据增加导致的哈希冲突增多。当哈希表的装载因子（已存储元素数量/总容量）超过预设阈值，通常为0.75或0.8，系统会选择扩大哈希表的大小，新表通常是原表的两倍。扩容的具体步骤包括：
- 创建一个新的更大的哈希表。
- 遍历旧表中的每一个元素，重新计算新的键对应的索引，并把元素插入到新表的相应位置。
- 将旧表的数据迁移至新表。
- 更新旧表为只读状态，或者销毁旧表以释放内存。

hashmap的底层原理和扩容机制

HashMap是Java中常用的数据结构之一，它实现了一个键值对的映射表。底层原理是基于数组和链表（或红黑树）的组合实现的。

在HashMap内部，有一个Node数组，每个数组元素称为一个桶（bucket）。当我们put一个键值对时，HashMap会根据键的哈希值计算出对应的桶的索引，然后将键值对放入该桶中。多个键值对可能会被放入同一个桶中，这就形成了链表。

但是，当链表的长度超过一定阈值（默认为8），链表会转换成红黑树。这是为了提高查找效率，当键值对数量较多时，使用红黑树可以减少查找时间复杂度。

在HashMap的扩容机制方面，当HashMap中元素数量超过负载因子（默认为0.75）与容量（数组长度）的乘积时，会触发扩容操作。扩容时，HashMap会将原有的数组扩大一倍，并重新计算每个键值对在新数组中的位置。这个过程涉及到重新计算哈希值、重新分配桶和重新放置键值对。

在扩容过程中，由于涉及大量的元素重新计算和移动操作，会比较耗费时间和内存空间。因此，在设计HashMap时，我们要尽量选择合适的初始容量和负载因子，以减少扩容的频率和代价。

总结起来，HashMap的底层原理是基于数组和链表（或红黑树）的组合实现的，当元素数量超过一定阈值时，会触发扩容操作。这种设计使得HashMap能够提供高效的查找、插入和删除操作。