Hashmap的动态扩容原理

Hashmap在进行插入操作时，会先检查当前元素个数是否达到了负载因子（默认为0.75）所规定的阈值，如果达到了则会触发扩容操作。

扩容操作会创建一个新的容量是原来两倍的数组，并将原来数组中的所有元素重新计算hash值并存储到新数组的对应位置上。这个过程需要遍历原数组中的所有元素，因此时间复杂度是O(n)。

在进行元素插入时，Hashmap会根据元素的hash值和数组长度计算出元素在数组中的存储位置。如果发现该位置已经存在元素，则会使用链表或红黑树来解决hash冲突。当数组容量不足时，链表或红黑树可能会变得过长，导致插入和查找效率降低，因此需要进行扩容操作来减少碰撞概率，提高性能。

相关问题

hashmap的扩容原理

HashMap的扩容是指在HashMap元素数量超过容量乘以扩展因子时，自动增大HashMap的容量，并将原有的元素重新分配到新的Hash桶中。

HashMap的扩容过程非常耗时，因为它需要重新计算每个元素的Hash值，并将其分配到新的Hash桶中。因此，为了减少扩容的次数和开销，HashMap的容量通常都是2的幂次方，这样可以保证HashMap的Hash桶数量始终为2的幂次方。在扩容时，HashMap会将当前容量翻倍，以满足新的Hash桶数量为2的幂次方的要求。

具体的扩容过程如下：

1. 创建一个新的数组，大小为原数组的两倍。

2. 遍历原数组中的每个元素，重新计算它的Hash值，并将其插入到新数组中。

3. 最后，将新数组设置为HashMap的数组，原数组会被垃圾回收掉。

需要注意的是，由于扩容的过程会涉及到并发操作，可能会导致多个线程同时访问同一个Hash桶，从而造成数据丢失或者环形链表的问题。为了避免这种情况，Java 8中引入了红黑树来代替链表，当链表长度超过8时，会将链表转换为红黑树，以提高插入、删除和查找元素的效率。

HashMap的扩容原理

HashMap在存储元素时，采用了数组+链表（或红黑树）的方式来实现。在存储过程中，当元素数量达到了数组大小与负载因子的乘积时，就需要对数组进行扩容。

扩容的过程是创建一个新的数组，将原数组中的所有元素重新hash到新数组中，具体步骤如下：

1. 创建新的数组，大小是原数组的两倍。

2. 遍历原数组，将每个元素重新hash到新数组中。这里需要注意的是，由于数组大小变了，所以元素的hash值也会发生变化，因此需要重新计算hash值。

3. 将重新hash后的元素插入到新数组中。如果新数组中该位置已经有元素了，那么就采用链表或红黑树的方式解决冲突。

4. 最后，将原数组引用指向新数组，完成扩容。

需要注意的是，扩容的过程比较耗费时间，因此在初始化HashMap时，可以指定合适的初始容量和负载因子，以减少扩容的次数，提高效率。