HashMap底层原理

学过Java的朋友都知道,HashMap是众多集合之一,非常重要,是一个键值对的集合。下面我们来说一说HashMap的底层实现原理。

ArrayList是由动态数组实现,LinkedList是由链表实现,而HashMap是这两个是结合体,他是有线性链表实现的。

之所以叫它线性链表也是因为是由数组和链表共同组成

                                                                                                 线性链表

Entry就是每一个存入集合中的数据,每个Entry都是一个链表节点,这个节点中包含着一个键key,一个值value、只想下一节点的指针next和这个键所对应的哈希值。

  1. 桶的概念

在HashMap集合中,有一个桶的概念,这个桶的概念就是数组中每一个单位,每一个元素。例如arr[0]、arr[n]…..这些都可已成为桶。我们一直再说HashMap,这个哈希就体现在这个地方,这个键值对存在那个桶里和哈希值有很大的关系,得到桶的下标主要有两种方式,一种是key%n求得的余数则为桶的下标,另有一种的key&n,相与结果位桶的下标。这里的n指的是当时数组的长度,默认为初始长度为16。

 

 

  1. 插入方式

当有键值对存进来后,会先计算它应该在的桶,得到这个位置后,会放在里面。如果为空,则就放在第一个位置,但是当这个桶中已经有了一个Entry后,就会把新来的键值对插在前面,这种方式叫做头插法。

 

 

  1. key为空时

在HashMap中是允许key为null的,当key为null时为默认存放在下标为0的桶中。

 

 

  1. 扩容

随着存入的数据越来越多,每个桶中的来年表也会越来越长。链表的一个特点就是索引查找的的效率非常低这就导致了HashMap的效率也会变低,所以不应该在链表上存入大量数据,这时就需要随集合扩容。

在HashMap中有一个变量叫负载因子,他控制着集合何时需要扩容。负载因子的默认值为0.75,当size>(16*0.75)时就需要扩容了长度为默认长度的两倍,扩容结束后重新计算所有数据的桶,重新归位。

 

 

  1. 链表转红黑树

从jdk1.8开始,一个桶的长度大于8时链表将会转换成红黑树。

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
### HashMap 底层数据结构 HashMap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,然后根据哈希值计算出键值对在数组中的存储位置(索引)[^2]。 - **数组**:用于存储数据的主结构,数组的每个元素被称为“桶”(bucket)。 - **链表**:当多个键值对被映射到同一个桶时,使用链表来存储这些冲突的键值对。 - **红黑树**:当某个桶中的链表长度超过一定阈值(默认为8),链表会转换为红黑树以提升查找效率[^2]。 ### HashMap 的实现原理 HashMap 的核心实现原理围绕 **哈希算法** 和 **冲突解决机制** 展开: 1. **哈希算法**:HashMap 使用键的 `hashCode()` 方法结合扰动函数生成最终的哈希值。通过 `(n - 1) & hash` 计算出键值对的存储位置,其中 `n` 是数组的长度。这种方式确保哈希值均匀分布,减少碰撞概率[^5]。 2. **冲突解决**:当两个不同的键经过哈希计算后映射到相同的桶时,会发生哈希冲突。HashMap 使用 **拉链法** 解决冲突,即在每个桶中维护一个链表,存储所有冲突的键值对。当链表长度超过阈值时,链表会转换为红黑树以提升性能。 3. **动态扩容**:当 HashMap 中的元素数量接近其容量与负载因子(默认为0.75)的乘积时,HashMap 会自动扩容(通常是当前容量的两倍),并重新分配所有键值对到新的桶中。这个过程称为 **再哈希**(rehash)[^5]。 4. **线程安全性**:HashMap 不是线程安全的,在多线程环境下可能会导致数据不一致或死循环等问题。如果需要线程安全的实现,可以使用 `ConcurrentHashMap`[^3]。 ### 示例代码:HashMap 的基本使用 ```java import java.util.HashMap; public class HashMapExample { public static void main(String[] args) { // 创建一个 HashMap 实例 HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(); // 添加键值对 map.put("Apple", 10); map.put("Banana", 20); map.put("Orange", 30); // 获取值 System.out.println("Apple: " + map.get("Apple")); // 输出 Apple: 10 // 遍历 HashMap for (String key : map.keySet()) { System.out.println(key + ": " + map.get(key)); } // 删除键值对 map.remove("Banana"); // 检查是否包含某个键 if (map.containsKey("Orange")) { System.out.println("Contains Orange"); } } } ``` ### 性能优化与使用场景 HashMap 的性能优势主要体现在 **快速的插入、查找和删除操作**,其平均时间复杂度为 O(1)。这种高效性得益于哈希算法的均匀分布和冲突处理机制的优化(链表转红黑树)。 在实际开发中,HashMap 被广泛用于缓存、索引、快速查找等场景。例如,在金融领域中,HashMap 和 `ConcurrentHashMap` 被频繁用于处理高并发的数据存储和访问需求[^3]。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值