为什么hashmap查询变慢

1. 链表过长：当哈希表中的链表过长时，查询的时间复杂度会变大。这是因为哈希表中链表的长度越长，就需要遍历更多的元素才能找到目标元素。

2. 哈希冲突：哈希表的查询速度取决于哈希函数的质量。如果哈希函数不够好，会导致哈希冲突的概率增加，这会降低查询速度。

3. 负载因子：哈希表的负载因子是指哈希表中存储的元素数量与哈希表容量的比值。当负载因子过高时，哈希表的性能会下降，因为哈希表需要重新调整大小并重新哈希化元素。

4. 内存分配：哈希表需要动态分配内存来存储元素。当哈希表的大小增加时，动态分配内存会变得更加耗时，从而降低查询速度。

5. CPU缓存：哈希表的查询速度还受到CPU缓存的影响。如果哈希表中的元素存储在不同的内存块中，那么每次查询时，CPU需要从主存中读取数据，这会降低查询速度。

相关问题

hashmap为啥改成尾插法

HashMap 本来是使用链地址法来解决哈希冲突的，但是在 JDK 1.8 中改成了尾插法，主要原因是尾插法在扩容时可以更好地保持元素的顺序。

在 JDK 1.8 之前，HashMap 使用链地址法来解决哈希冲突，即使用一个链表来保存冲突的元素。但是，当链表过长时，查找速度会变慢。而且，在多线程环境下，链表可能会出现死循环的情况。

为了解决这些问题，JDK 1.8 中将 HashMap 的实现从链地址法改成了尾插法。尾插法的实现方式是，当发生哈希冲突时，将新的元素插入到链表的末尾，而不是链表的头部。这样可以保持元素的顺序，避免因为哈希值冲突而导致的链表过长和死循环的问题。

另外，尾插法还可以更好地支持并发操作，因为在多线程环境下，插入新元素时只需要对链表的尾部进行操作，不会影响其他元素的访问。

什么是HashMap的扩展因子，为什么扩展因子是0.75

### 回答1：
HashMap 的扩展因子是一个浮点数，用于控制 HashMap 的容量增长。当 HashMap 中的条目数超过当前容量与扩展因子的乘积时，HashMap 就会自动扩展容量，以减少冲突的可能性。

扩展因子是 0.75 是因为这个值能够提供良好的平衡。如果扩展因子过大，HashMap 将会频繁地扩展容量，导致较多的内存开销和较慢的查询速度；如果扩展因子过小，HashMap 将较少地扩展容量，导致冲突的可能性增加，查询速度可能会变慢。因此，扩展因子为 0.75 时可以提供较好的平衡。

### 回答2：
HashMap的扩展因子（load factor）是指在HashMap中元素数量达到当前容量的多少时，容量会自动扩展的比例。扩展因子是0.75是因为在这个比例下，HashMap能够在时间和空间的折中上获得较好的性能。

当HashMap中的元素数量达到当前容量的0.75倍时，即元素数量达到了75%，HashMap会将容量扩展为原来的两倍（capacity = capacity * 2）。这意味着当HashMap中的元素数量达到了3/4时，就容量进行扩展。

HashMap的扩展因子选取0.75是经过多方面的权衡考虑的结果。首先，较高的扩展因子（大于0.75）会导致容器在达到临界点时频繁地进行扩容操作，增加了时间和空间的开销。反之，较低的扩展因子（小于0.75）会导致容器的利用率降低，空间被浪费。通过选择0.75作为扩展因子，可以在时间和空间上取得一个相对平衡的性能。

另外，0.75的扩展因子在绝大多数场景下都能提供较好的性能。考虑到HashMap在Java中广泛应用于各种场景，0.75的扩展因子已经经过了广泛的测试和优化，成为了一个较为合理的默认值。

总结起来，HashMap的扩展因子是0.75是为了在时间和空间上取得一个较好的平衡，并经过了多次测试和优化。这个值在绝大多数情况下都能提供较好的性能表现。

### 回答3：
HashMap的扩展因子是指当HashMap中的元素个数超过当前容量和扩展因子的乘积时，就会进行扩容操作。扩展因子的作用是控制HashMap的负载因子，即元素插入HashMap后，HashMap的空间利用情况。

为什么扩展因子是0.75呢？这是因为在理想情况下，我们希望HashMap能够在插入元素时，保持较低的冲突发生率，以提高查找和插入的效率。当HashMap中的元素个数超过容量的0.75倍时，表示哈希碰撞的概率已经比较高，即元素在散列过程中会出现冲突的可能性比较大。为了避免过多的冲突发生，即使较大的存储空间带来了一定的内存开销，也会进行扩容操作，重新调整HashMap的容量。

选择0.75作为扩展因子的一个重要原因是在时间和空间的平衡上。如果扩展因子过小，如0.5，可能会造成过多的扩容操作，增加了时间和空间的开销。而如果扩展因子过大，如1.0，虽然减少了扩容的次数，但会导致哈希冲突的概率升高，降低了HashMap的性能。

因此，经过大量的实验和统计，0.75被认为是一个比较合理的扩展因子。它在保持较低冲突概率的同时，相对减少了扩容的次数，提高了HashMap的性能和效率。