hashmap的底层原理

HashMap是一种常用的数据结构，它基于哈希表实现。底层原理主要包括哈希函数、数组和链表/红黑树。

1. 哈希函数：HashMap使用哈希函数将键映射到数组索引上。哈希函数将键的值转换为一个整数，然后通过取模运算将其映射到数组的特定位置上。

2. 数组：HashMap内部维护了一个数组，用于存储键值对。数组的每个位置称为桶(bucket)，每个桶可以存储一个或多个键值对。

3. 链表/红黑树：当多个键值对映射到同一个桶时，它们会以链表的形式存储在桶中。但是，当链表长度超过一定阈值时，链表会转换为红黑树，以提高查找效率。

当需要插入或查找键值对时，HashMap会根据键的哈希值找到对应的桶，然后在桶中进行操作。插入时，如果桶中已经存在相同的键，则更新对应的值；如果不存在相同的键，则将新的键值对插入到桶中。查找时，根据键的哈希值找到对应的桶，然后遍历桶中的链表/红黑树，找到匹配的键值对。

HashMap的底层原理使得插入和查找操作的时间复杂度接近O(1)，具有高效的性能。

相关问题

hashmap底层原理

HashMap底层原理是基于数组和链表实现的，具体过程如下：

1. 创建一个数组，数组长度为2的n次幂，例如16、32等。

2. 将key通过hash函数映射为一个整型值，然后对数组长度取模，得到该key应该存放在数组中的位置（下标）。

3. 如果该位置没有元素，则将key-value对直接存入该位置；如果该位置已经有元素，则需要遍历该位置的链表，看是否已经存在该key，如果存在，则更新其value值，否则在链表尾部添加该key-value对。

4. 当链表长度达到一定阈值（8）时，会将链表转化为红黑树，从而提高查询效率。

5. 在添加或删除元素时，需要重新计算所有元素的位置，因为数组长度为2的n次幂，所以只需要进行位运算即可。

6. 当数组中元素数量达到一定阈值（0.75*数组长度）时，会进行扩容操作，将数组长度扩大为原来的两倍，同时需要重新计算所有元素的位置。

7. 在查询元素时，先将key通过hash函数计算出在数组中的位置，然后再遍历该位置的链表或红黑树，查找对应的value值。

总的来说，HashMap底层原理就是通过数组和链表（或红黑树）实现的，通过hash函数将key映射为一个整型值，在数组中存放对应的value值，从而实现高效的添加、删除和查询操作。

Hashmap底层原理

HashMap底层原理是使用哈希表来实现的。在HashMap中，每个键值对会被转换成一个整型的哈希值，然后将该哈希值与一个数组的下标取模（即取余），得到一个数组下标。如果该数组下标位置上已经有元素，则发生冲突，就会在该位置形成一个链表或红黑树来解决冲突。当链表长度达到一定阈值时，链表会自动转化为红黑树来提高查找效率。当哈希表的元素个数达到一个预设的容量时，会触发扩容机制，重新构建一个更大的数组，并把原数组中的元素重新哈希到新数组中。