hashmap为什么采用2的幂次方

HashMap采用2的幂次方作为容量大小，是因为HashMap的哈希函数采用取模运算，而取模运算的计算速度较慢，采用2的幂次方作为容量大小可以通过位运算来代替取模运算，从而提高了HashMap的性能。

此外，HashMap中的哈希桶数组长度必须是2的幂次方，这是因为在计算元素在哈希桶数组中的位置时，使用的是元素的哈希值和数组长度的按位与运算，这样可以保证元素在哈希桶数组中的位置分布更加均匀，减少哈希冲突的概率。同时，使用2的幂次方作为数组长度还可以方便地进行扩容和缩容操作，避免了不必要的元素重新哈希的开销，提高了HashMap的效率。

相关问题

hashmap 为什么采用2的幂次方

HashMap采用2的幂次方作为数组长度的原因有以下几点：

1. 快速计算数组下标：使用2的幂次方作为数组长度，可以通过位运算（&）快速计算数组下标，而不需要使用取模等较慢的操作。

2. 减少哈希冲突：哈希函数通常会将键的哈希码映射到数组的下标上，如果数组长度不是2的幂次方，哈希码的低位可能无法充分参与计算，导致哈希冲突较多，而使用2的幂次方作为数组长度，可以保证哈希码的所有位都可以充分参与计算，减少哈希冲突的概率。

3. 方便扩容：HashMap在扩容时，会将原来的数组长度翻倍，如果数组长度不是2的幂次方，翻倍后可能会导致哈希码映射到的下标发生大幅度变化，需要重新计算所有键的下标，而使用2的幂次方作为数组长度，翻倍后只需要将原来的下标的低位增加一位即可，不需要重新计算所有键的下标，方便扩容操作。

HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方

HashMap 的长度为 2 的幂次方是为了提高其散列表(hash table)的效率。散列表中存储的数据是根据其键(key)计算出来的一个位置，这个位置就是散列值(hash code)，散列值的计算方法是将键映射为一个整数。然后再将这个整数对散列表的长度取模，得到的结果就是该键对应的位置。

如果散列表的长度不是 2 的幂次方，那么在计算键对应的位置时，需要进行取模运算，这会影响散列表的性能。因为取模运算是比较耗时的。而如果散列表的长度是 2 的幂次方，那么计算键对应的位置时，可以使用位运算来代替取模运算，这样可以提高散列表的性能。

具体来说，假设散列表的长度为 n，那么计算键对应的位置时，可以使用以下公式：

index = hashcode & (n - 1)

其中，hashcode 是键的散列值，& 符号表示按位与运算。由于 n 是 2 的幂次方，所以 n-1 的二进制表示中所有位都是 1，这样就可以通过位运算来代替取模运算，提高散列表的性能。