HashMap底层原理

最新推荐文章于 2025-12-07 21:20:15 发布
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#哈希算法 #算法 #java

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HashMap原理

HashMap的底层数据结构实现，包括什么条件下Node数组转为单链表，什么条件下单链表转为红黑树，什么条件下红黑树退化为单链表

HashMap的底层数据结构：node数组，单链表，红黑树

为提高搜索效率减少搜索时间，当链表中元素大于等于8时，链表转为红黑树

为减少内存占用和提高插入和删除的效率，当红黑树中元素数量小于等于6，红黑树转为链表

哈希冲突现象以及哈希冲突的解决方案（至少三种）

哈希冲突：当两个不同的元素通过哈希函数映射到哈希表中同一个数组下标时，就会发生哈希冲突

解决方案①：链地址法，也是HashMap中采取的方法

在每一个数组元素处，下挂一个链表，该链表内所有元素的哈希值都相同

解决方案②：开放寻址法（包括线性探测法，二次探测法）

线性探测法：从冲突处往后寻找到第一个没有被占用的单元格，走到最后一个单元时，再从第一个单元开始探测

二次探测法：也叫平方探测法，给发生冲突的单元下标加上1,4,9等，判断单元格是否为空，直到找到空闲单元格

解决方案③：再哈希法

同时构造多个不同的哈希函数，等发生哈希冲突时使用其他的哈希函数计算地址

为什么使用红黑树而不使用二叉树

红黑树有自平衡的特性，能够保证最坏情况下的时间复杂度为O(log n)，

二叉树不具备自平衡功能，在极端情况下可能会退化成单链表

HashMap的 put() 方法是不是线程安全的，如果想要线程安全，需要改成什么类

HashMap的 put() 方法不是线程安全的，当有多个线程同时进行put操作时，可能导致数据不一致

为保证线程安全，可以使用ConcurrentHashMap类，它可以保证线程安全

面试被问到HashMap 底层原理?看完这边文章绝对不慌！
weixin_39436556的博客
07-11 25万+
快速入门 存储：put 方法 put(key,value) 查询 : get 方法 get(key) java 代码如下 import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class App { public static void main(String[] args) { Map<String,String> map = new HashMap<>(); map.put("刘一",
Java面试宝典：HashMap底层原理
笃行其道的博客
01-25 1944
HashMap 基于数组+链表/红黑树实现，通过哈希函数（扰动高位优化分布）计算键的索引位置，用链表解决哈希冲突（Java 8 后链表超8转红黑树优化查询效率），动态扩容时容量翻倍并重哈希（负载因子默认0.75），非线程安全（多线程推荐 ConcurrentHashMap）。其设计核心是空间换时间，通过高效哈希计算、冲突管理和扩容策略实现 O(1) 平均操作复杂度，需注意键对象的 hashCode() 和 equals() 正确实现以保障性能。
HashMap 底层原理详解
qq_62112907的博客
04-05 786
链表查询复杂度 O(n)，红黑树查询复杂度 O(logn)，显著减少哈希冲突时的性能损耗。：预估元素数量，避免频繁扩容（如预计存 1000 元素，初始容量设为 2048）。JDK 1.7：遍历旧数组，重新哈希每个元素到新数组（头插法）。：元素数量超过阈值（容量 × 负载因子，默认 0.75）。：若链表长度 ≥8 且数组长度 ≥64，链表转红黑树。：若元素总数 > 阈值（容量 × 负载因子），触发。：旧容量 × 2（保证容量始终为 2 的幂次）。：数组 + 链表/红黑树，动态扩容优化性能。
HashMap 底层原理
GSON的博客
09-28 6491
前言 HashMap 源码和底层原理在现在面试中是必问的。因此，我们非常有必要搞清楚它的底层实现和思想，才能在面试中对答如流，跟面试官大战三百回合。文章较长，介绍了很多原理性的问题，希望对你有所帮助~ 正文 **说明：**本篇主要以JDK1.8的源码来分析，顺带讲下和JDK1.7的一些区别。 HashMap存储结构 这里需要区分一下，JDK1.7和 JDK1.8之后的 HashMap 存储结构。在JDK1.7及之前，是用数组加链表的方式存储的。 但是，众所周知，当链表的长度特别长的时候，查询效..
hashMap底层原理分析
m0_62949970的博客
07-28 557
通过经验表明加载因子为0.75的时候,空间利用率最高,哈希表性能最好,减少了哈希冲突的可能性,提高了查询的效率,而如果大于0.75,虽然空间利用率很高,但是大大增加了哈希冲突的可能性,而如果小于0,75则哈希冲突减少,但是大大增加了空间浪费,扩容操作也变得复杂,所以hashMap加载因子为0.75是一个平衡点,既高效的利用了空间,也尽可能的减少哈希冲突,将哈希表的性能发挥到最优。
HashMap底层原理详解：从源码到实战
jnimiijabc的博客
04-30 1182
HashMap的优化演进体现了Java集合框架的持续改进。理解其底层原理不仅能帮助我们在面试中游刃有余，更能指导我们编写出更高效的代码。从JDK1.7到JDK1.8，HashMap在数据结构、哈希算法、扩容机制等方面都进行了显著优化，这些改进思路也值得我们学习借鉴。
HashMap底层原理详解
Broken_x的博客
07-12 1187
哈希桶数组（Table）：初始长度为 ***16***（DEFAULT_INITIAL_CAPACITY），每个元素称为一个 “桶”（Bucket）。 数组长度始终为 2 的幂次方（如 16、32、64...），通过位运算优化哈希冲突。 链表：***当多个键的哈希值冲突时，冲突的元素以链表形式存储在同一个桶中。*** JDK 8 之前采用头插法（新节点插入链表头部），JDK 8 改为尾插法（避免多线程扩容时的死循环）。 红黑树：***当链表长度超过 8（TREEIFY_THRESHOLD）且数组长度 ≥ 6
HashMap底层原理分析
m0_69468924的博客
10-21 330
HashMap底层原理分析
HashMap底层原理（超详细）
weixin_72504091的博客
06-05 5952
因为存储的数据,不是按顺序存的,是按hash值当下标存储的,每个对象的hash值不同,下标也就不固定,所以是无序的。
Java进阶：HashMap底层原理（通俗易懂篇）
避免专业名词，喜欢讲人话。
07-05 1912
HashMap底层、插入、扩容、循环链表问题
【HashMap底层原理解析】
qq_56198113的博客
02-25 1283
原理：当我们写put()方法时，传入key-value值，然后根据传过来的key-调用他hashCode方法，通过高16和低16位的异或运算增加随机性 ，然后将hash值（运算后的）、key、value、 两个boolean值传入putVal方法进行放入。带参构造靠这个方法来保证容量是2的多少次方-把你给容量变为离你最近并且比你大的2的多少次方 ，通过移位运算（确实挺牛的方法）横着的是数组，里面是一个个的元素。（其中的红黑树是发生冲突实现的，具体的实现概率大概只有百万分之几，概率很小。
练题100天——DAY21：统计奇数个数+合并有序数组
最新发布
2301_81099859的博客
12-07 219
今天写了两道题，难度，并更新了之前的DAY13的冒泡排序+二进制求和、DAY14全排列的思路。
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 193
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 1034
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉
weixin_46669997的博客
12-05 29
当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。
浅谈：快递物流与算法的相关性（五）
Duoya1105的博客
12-05 163
NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
2401_83386596的博客
12-03 688
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
Hashmap 底层原理
07-18
### HashMap 底层数据结构 HashMap 的底层结构采用 **数组 + 链表/红黑树** 的方式实现。这种结构结合了数组的快速访问特性和链表/红黑树在冲突处理中的高效性。HashMap 通过哈希函数将键（key）转换为哈希值，然后...
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