HashMap底层原理与优化

"HashMap是Java中常用的集合类之一，主要用于存储键值对数据。其底层原理在JDK1.7和1.8有所不同。在JDK1.7中，HashMap使用数组加链表的方式存储，而从JDK1.8开始，为了优化性能，当链表的长度超过一定阈值时，会将链表转换为红黑树，以降低查询时间复杂度。" HashMap在JDK1.7的存储结构是由数组和链表共同构成的。数组中的每个元素都是一个链表，键值对通过链表节点存储。当哈希冲突发生时，新的键值对会被添加到对应索引位置的链表尾部。由于是线性查找，如果某个索引位置的链表过长，查询效率会下降到O(n)。 JDK1.8对HashMap进行了优化，引入了红黑树。红黑树是一种自平衡的二叉查找树，其特点包括： 1. 节点只有红色或黑色。 2. 根节点必须是黑色。 3. 所有叶子节点（NIL）都是黑色的空节点。 4. 从根节点到任意叶子节点的所有路径上，黑色节点的数量相同。 5. 不能有两个连续的红色节点。 这种设计确保了红黑树在插入、删除和查找操作上的时间复杂度为O(logn)，显著提高了HashMap的性能。 HashMap的构造函数允许用户指定初始容量和加载因子。默认的加载因子是0.75，表示当哈希表的负载达到75%时，会自动进行扩容。构造函数会检查传入的参数，如初始容量是否小于0，加载因子是否非负且非NaN。如果传入的初始容量不是2的幂，HashMap会将其调整为大于等于该值的最小2的幂，以保证数组的高效使用。 当HashMap进行扩容时，会创建一个新的更大的数组，并将旧数组中的所有元素重新哈希到新数组中。这个过程可能会导致链表转化为红黑树，或者红黑树转化为链表，以保持数据结构的平衡和高效。 总结来说，HashMap的底层原理是通过数组和链表/红黑树的组合来实现高效的键值对存储。JDK1.8的优化使得在高负载情况下，查询效率得以提升，降低了因哈希冲突导致的性能瓶颈。理解这些原理对于使用HashMap和优化Java程序性能至关重要。