Hashmap底层原理中使用红黑树的目的？

Hashmap底层原理中使用红黑树的目的是当一个桶中的元素个数超过8时，就会把这个桶中的元素从链表转换成红黑树，这样能够快速地进行查找、删除、添加等操作，从而提高HashMap的性能。对于元素个数较少的桶，链表的遍历速度比树结构更快。因此，只有在元素数量较多的情况下才使用红黑树，以此来平衡时间和空间的开销。

相关问题

HashMap 底层实现原理是什么？JDK8 做了哪些优化？

### 回答1：
HashMap 是一种哈希表实现的映射。它存储键值对，允许用户快速查找特定键对应的值。

HashMap 底层是通过数组和链表实现的。它将键哈希成一个整数，然后将键值对存储在数组中的对应位置。如果多个键值对映射到了同一个数组位置，它们就会按照链表的形式连接起来。

在 JDK8 中，HashMap 做了以下优化：

1. 当链表长度大于某个阈值（默认为 8）时，会自动转换为红黑树。这样可以使查询的时间复杂度从 O(n) 降低到 O(log n)。

2. 当哈希表中的实际大小（键值对数量）超过哈希表数组的大小时，会自动将哈希表数组的大小增加一倍。这样可以减少碰撞的次数，提高查询效率。

3. 引入了“红色哈希码”（fusing hash code）技术，可以通过一个状态位来标识一个节点是否被搬迁过。这样可以在查询时避免对节点的额外访问，提高查询效率。

### 回答2：
HashMap 底层实现原理是基于数组和链表 （JDK1.7及之前版本）或者数组和红黑树（JDK1.8及之后版本）的组合实现。

在JDK1.7及之前版本中，HashMap采用数组和链表的组合实现。当往HashMap中添加一个键值对时，首先根据键的hashCode值确定它在数组中的位置（下标），如果该位置没有元素，就直接将该键值对插入该位置；如果该位置已经有元素（即有冲突发生），则通过比较键的hashCode值以及equals方法来判断是否是相同的键，如果是相同的键，则覆盖该键的值；如果不是相同的键，则将新的键值对插入到链表的下一个位置。

在JDK1.8及之后版本中，当链表中的元素超过一定的阈值（默认为8），链表会转变为红黑树，通过红黑树的平均查询时间复杂度为O(logn)来提升查询性能。这是因为在链表中，查询效率随着链表长度的增加而线性增加，而红黑树的查询效率近似于O(logn)。

JDK8还做了以下优化：
1. 使用红黑树替代链表：当链表长度超过阈值时，将链表转为红黑树，提高查询效率。
2. 引入红黑树的目的是为了解决JDK1.7及之前版本中链表过长导致的查询性能退化问题。
3. 优化了扩容机制：在JDK1.7中，扩容时需要重新计算所有元素的位置，而在JDK1.8中，只需要重新计算新增元素的位置，减少了时间复杂度。
4. 使用了TreeBin类：作为红黑树的实现，继承自Node类，并实现了Map.Entry接口。
5. 添加了红黑树的插入和删除操作：用于维护红黑树的平衡性。
总而言之，JDK8对HashMap做了优化，使用红黑树替代链表以提高查询性能，并优化了扩容机制，使得HashMap在处理大量数据时能够更有效地进行操作。

### 回答3：
HashMap底层实现原理是基于哈希表（Hash Table）的数据结构。HashMap通过将键对象进行哈希运算，得到对应的哈希值，并将该键值对存储在哈希值对应的桶（Bucket）中。在JDK8中，HashMap的底层实现由数组和链表结合而成的链表散列结构。

具体来说，HashMap底层实现原理有以下几个要点：
1. 初始时会创建一个长度为16的数组，数组的每个元素是一个链表的头节点。
2. 当往HashMap中put新的键值对时，首先会计算键的哈希值。
3. 根据哈希值得到对应的数组索引，如果该索引位置为空，则直接将键值对插入到该位置。
4. 如果该索引位置已经存在链表，会遍历链表，查找是否已经存在相同的键，如果存在，则更新对应的值；如果不存在，则将该键值对插入到链表的尾部。
5. 当链表长度达到一定阈值（默认为8）时，链表会转换为红黑树，以提高查找效率。
6. 当数组的使用率超过加载因子（默认为0.75）时，将触发数组扩容操作，将数组长度扩大一倍，并重新计算每个键值对在数组中的位置。

在JDK8中，HashMap进行了以下优化：
1. 引入了红黑树，使得在链表长度较长时，查找效率更高。
2. 在哈希碰撞（Hash Collision）较多时，链表转化为红黑树的阈值由原来的8改为了原来的6，减少了时间和空间的消耗。
3. 在插入新元素时，如果发生了哈希碰撞，在链表长度小于8时，新的节点会插入到链表的头部，而不是尾部，以提升查询性能。
4. 数组扩容时，采用了批量迁移的方式，减少了rehash的次数，提升了性能。
5. 在并发环境下，通过引入并发控制手段，提高了HashMap的并发性能。例如，使用了synchronized关键字和CAS操作。

总的来说，JDK8对HashMap底层实现进行了较多的优化，提高了性能和并发性能。

hashmap底层实现原理

HashMap底层数据结构是数组+链表（或红黑树），也就是数组中每个元素都是一个链表（或红黑树）的头节点，链表（或红黑树）中存放的是键值对。

当向HashMap中添加元素时，首先根据键值的哈希值计算出数组中的索引位置，如果该位置没有元素，则直接将键值对添加到该位置；如果该位置已经有元素，则需要遍历链表（或红黑树）判断键值是否已经存在，如果存在则更新值，否则将键值对添加到链表（或红黑树）的末尾。

当从HashMap中获取元素时，同样需要计算出键值的哈希值，然后根据哈希值找到对应的数组索引位置，如果该位置没有元素则返回null，否则遍历链表（或红黑树）查找键值是否存在，如果存在则返回对应的值，否则返回null。

当遇到哈希冲突时，即不同的键值计算出的哈希值相同导致它们放在了数组中的同一个位置，HashMap会采用链表或红黑树的方式来解决冲突。当链表长度小于等于8时，采用链表方式来存储，否则采用红黑树的方式来存储。这样做的目的是为了提高查找的效率，因为链表的效率较低，而红黑树的效率较高。

总的来说，HashMap底层实现原理是通过数组+链表（或红黑树）的方式来存储键值对，并通过哈希值和链表（或红黑树）来解决冲突，从而实现高效的键值对的添加、查找和删除等操作。