JDK7hashmap扩容后为什么需要重新计算hash值

JDK7中的HashMap在进行扩容时，会重新计算所有元素的hash值，因为扩容后新的桶数组的大小会是原来的两倍，而每个元素的位置是根据它的hash值和数组大小计算出来的，如果不重新计算元素的hash值，那么可能会导致元素分布不均匀，甚至出现hash冲突，影响HashMap的性能。因此，为了避免这种情况，JDK7中的HashMap在扩容后会重新计算元素的hash值。

相关问题

jdk1.7的hashmap扩容

在jdk1.7版本中，HashMap的扩容存在两个问题。首先，使用头插法会导致循环链表的情况，即链表中的节点会形成一个循环。其次，当链表过长时，会导致查询效率下降。这些问题在jdk1.8版本中得到了优化和改进。

在后续操作中，只要涉及轮询HashMap的数据结构，就有可能发生死循环。具体来说，在jdk1.7中，HashMap的扩容过程存在死锁问题，可能导致数据丢失。这个问题可以在多线程环境下复现。当使用多个线程向HashMap中插入数据时，可能会出现死锁情况。

在扩容过程中，jdk1.7版本的HashMap使用了头部插入法进行转存。根据hash算法，初始化时数组长度为2，假设key的hash值为3、7和5，初始时它们分别位于table节点。然后，在进行扩容后，hash数组的长度变为4。如果没有发生异常，正常情况下，转存后的结果应为：

总结来说，jdk1.7版本中的HashMap在扩容过程中存在一些问题，包括循环链表和死锁。而这些问题在jdk1.8版本中得到了优化和改进。

hashmap1.8扩容

HashMap在JDK 1.8中的扩容机制与之前的版本略有不同。在1.8之前，HashMap的扩容是通过重新计算每个Entry的hash值来实现的，这样会导致大量的数据重新分布，性能较低。

而在1.8中，HashMap引入了红黑树的概念来优化扩容操作。当HashMap中某个桶(bucket)中的元素数量超过一定阈值时（默认为8），该桶中的元素将会转化为红黑树结构，从而提高查找效率。当HashMap进行扩容时，会先判断桶中元素的数量是否超过阈值，如果超过则将红黑树结构转化为链表结构，然后再进行扩容操作。

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桶，将桶中的元素重新计算hash值，并放入新数组的相应位置。
3. 如果原数组中某个桶中的元素数量超过阈值，且该桶中的元素是红黑树结构，则将红黑树结构转化为链表结构。
4. 将新数组替换为原数组，完成扩容操作。

通过引入红黑树结构，并在扩容时进行合适的转换和调整，HashMap在1.8中能够更好地处理大量数据的扩容操作，提高了性能和效率。