给我详细讲一讲hashMap的实现原理以及put原理和扩容机制

HashMap是一种常用的数据结构，它将键值对存储在一个数组中。它的实现原理是根据键的hashcode值通过算法得出该键值对在数组中的位置，当出现hashcode冲突时，会采用链表的方式解决。为了提高性能，在使用HashMap时需要注意提高其哈希函数的效率。

在进行put操作时，首先，对key的hashcode进行计算，得到对应的哈希值，根据哈希值计算出数组下标，若该位置没有元素则直接将其放入该位置，若该位置已有元素则判断是否是同一个key，若是同一个key则将其value更新，若不是则将其通过链表方式存入该位置的链表中。

当HashMap的元素个数达到了负载因子（默认0.75）所规定的数量时，HashMap就需要进行扩容。扩容操作会重新调整数组大小，并将所有元素重新分配到新的数组中。扩容时需要进行rehash操作，即重新计算每个元素在新数组中的位置，并存放到该位置上。

这就是HashMap的实现原理以及put原理和扩容机制。

相关问题

HashMap底层实现原理和扩容机制

HashMap底层的实现原理是基于哈希表实现的，具体来说是数组+链表/红黑树的数据结构。数组的每个元素是一个单向链表或者是红黑树，链表和红黑树的作用是解决哈希冲突问题。在Java 8中，当链表长度超过8时，链表就会转化为红黑树，以提高查找效率。

HashMap的扩容机制是当元素的数量超过了负载因子(load factor)与当前容量的乘积时，就会进行扩容操作。扩容操作会新建一个容量是原来两倍的数组，然后将原数组中的所有元素重新分配到新数组中。具体扩容操作的步骤如下：

1. 新建一个容量是原来两倍的数组，将原数组的元素重新映射到新数组中。

2. 对于每个元素，HashMap会调用其hashCode()方法得到一个哈希值，然后将这个哈希值对新数组的容量取模得到一个新的下标，将元素存储到新数组的对应位置上。

3. 如果新数组的某个位置已经有了元素，就会发生冲突(collision)。HashMap使用链表或红黑树来解决冲突。如果该位置上的元素个数小于等于8个，HashMap会将新元素插入到链表中；如果大于8个，HashMap会将链表转换为红黑树，再进行插入操作。

4. 所有元素都重新映射到新数组中后，原数组中的所有元素会被清除，释放内存空间。

扩容操作是非常耗时的，因此应该在创建HashMap对象时预估好元素个数，并设置合适的负载因子。一般来说，负载因子的取值范围在0.5到0.75之间比较合适。

hashmap的底层原理和扩容机制

HashMap是Java中常用的数据结构之一，它实现了一个键值对的映射表。底层原理是基于数组和链表（或红黑树）的组合实现的。

在HashMap内部，有一个Node数组，每个数组元素称为一个桶（bucket）。当我们put一个键值对时，HashMap会根据键的哈希值计算出对应的桶的索引，然后将键值对放入该桶中。多个键值对可能会被放入同一个桶中，这就形成了链表。

但是，当链表的长度超过一定阈值（默认为8），链表会转换成红黑树。这是为了提高查找效率，当键值对数量较多时，使用红黑树可以减少查找时间复杂度。

在HashMap的扩容机制方面，当HashMap中元素数量超过负载因子（默认为0.75）与容量（数组长度）的乘积时，会触发扩容操作。扩容时，HashMap会将原有的数组扩大一倍，并重新计算每个键值对在新数组中的位置。这个过程涉及到重新计算哈希值、重新分配桶和重新放置键值对。

在扩容过程中，由于涉及大量的元素重新计算和移动操作，会比较耗费时间和内存空间。因此，在设计HashMap时，我们要尽量选择合适的初始容量和负载因子，以减少扩容的频率和代价。

总结起来，HashMap的底层原理是基于数组和链表（或红黑树）的组合实现的，当元素数量超过一定阈值时，会触发扩容操作。这种设计使得HashMap能够提供高效的查找、插入和删除操作。