为什么HashMap桶(链表)的长度超过8才会转换成红黑树？

最新推荐文章于 2023-10-08 11:26:00 发布
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HashMap put原理详解（基于jdk1.8）
weixin_49631226的博客
11-28 1万+
前言 本文是个人对Hashmap的一些个人见解，主要通过使用hashmap的一些代码来阐述其底层实现原理，在面试中也会经常会用到，如有不对的地方望大家指正。 （1）先描述一下hashmap的一个底层数据结构： Hashmap底层是由数组和链表结合实现的。如下图： hashMap数据结构其中Node实体类为： static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; .
HashMap的数据结构是怎样的？为什么JDK8中要将其转换为红黑树？
一位努力搬砖程序员。在这里，我会分享关于编程技巧、项目实战经验以及对新技术的见解。希望通过我的文章能够帮助你在技术路上更进一步。期待与你共同学习和成长！
08-12 1821
在JDK8中，HashMap的数据结构从数组链表转换为数组红黑树。这一改进使得HashMap在处理哈希冲突、查找、插入、删除等操作时具有更好的性能表现。通过将链表转换为红黑树，HashMap提高了查找、插入、删除等操作的效率，减少了极端情况下的性能下降。然而，红黑树的插入、删除等操作相对复杂，所以只有在链表长度超过一定阈值时才会触发转换操作。希望本篇博文对你理解HashMap的数据结构有所帮助。如果有任何疑问或建议，请随时提出。
「每天一道面试题」为什么HashMap链表长度超过8会转成树结构？
weixin_33877092的博客
03-07 2474
HashMap在JDK1.8及以后的版本中引入了红黑树结构，若桶中链表元素个数大于等于8时，链表转换成树结构；若桶中链表元素个数小于等于6时，树结构还原成链表。因为红黑树的平均查找长度是log(n)，长度为8的时候，平均查找长度为3，如果继续使用链表，平均查找长度为8/2=4，这才有转换为树的必要。链表长度如果是小于等于6，6/2=3，虽然速度也很快的，但是转化为树结构和生成树的时间并不会太短。还...
Hashmap链表长度为8时转换成红黑树，你知道为什么是8吗
H_Rhui的博客
02-03 3913
hashmap当中有一些默认的属性其实是经过反复的推敲才确定的，今天我们说说为什么要等链表长度为8的时候才转换红黑树 引言 8这个阈值定义在HashMap中，如下所示，这段注释只说明了8是bin（bin就是bucket，即HashMap中hashCode值一样的元素保存的地方）从链表转成树的阈值，但是并没有说明为什么是8： /** * The bin count threshold for using a tree rather than list for a * bin. .
(转)为什么HashMap中链表长度超过8会转换成红黑树
weixin_30856965的博客
09-13 636
原博地址：https://blog.youkuaiyun.com/xingfei_work/article/details/79637878 HashMap在jdk1.8之后引入了红黑树的概念，表示若桶中链表元素超过8时，会自动转化成红黑树；若桶中元素小于等于6时，树结构还原成链表形式。 原因： 　　红黑树的平均查找长度是log(n)，长度为8，查找长度为log(8)=3，链表的平均查找长度为n/...
既然红黑树那么好，为啥hashmap不直接采用红黑树，而是当大于8个的时候才转换红黑树？...
diaoju3333的博客
11-16 238
因为红黑树需要进行左旋，右旋操作，而单链表不需要，以下都是单链表与红黑树结构对比。如果元素小于8个，查询成本高，新增成本低如果元素大于8个，查询成本低，新增成本高 https://bbs.youkuaiyun.com/topics/392346931 转载于:https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/9970986.html...
为什么HashMap链表长度超过8会转成红黑树结构
一刀的博客
08-31 2198
底层数据结构： JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。 为什么HashMap链表长度超过8会转成红黑树结构？ 红黑树的插入、删除和遍历的最坏时间复杂度都是log(n)， log(6)=2.6 链表 8/2=4 红黑树 log(8)=3 2.由频率表可以看出，桶的长度超过8的概率非常非常...
HashMap put操作，链表长度超过8，不一定会转化为红黑树！！！
进击的Coder*的博客
04-16 3825
我们常会说：“hashmap中，当链表的长度超过8，就会从链表转化为红黑树”。 其实，这不是完全正确的。正确的说法是，“hashmap中，当链表长度超过8，且table数组的长度不小于64时，链表会转化为红黑树”。 不信，我们来看看。首先，HashMap.class中存在这样一个参数： static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; 文档注释为：The smallest table capacity for which bins may be treeifi
JDK1.8以后的hashmap为什么在链表长度为8的时候变为红黑树
热门推荐
向日葵班学霸的博客
08-07 2万+
在JDK1.8以及以后的版本中，hashmap的底层结构，由原来单纯的的数组+链表，更改为链表长度为8时，开始由链表转换为红黑树，为何大刀阔斧的对hashmap采取这个改变呢，以及为何链表长度为8才转变为红黑树呢，下面结合源码一起来分析一下。 我们都知道，链表的时间复杂度是O(n)，红黑树的时间复杂度O(logn)，很显然，红黑树的复杂度是优于链表的，既然这么棒，那为什么hashmap为什么...
为什么HashMap桶长度超过8才会转换成红黑树
daiyuhe的博客
04-20 1万+
为什么HashMap桶(链表)的长度超过8会转换成红黑树？
非常好的红黑树教程，值得一看
05-16
红黑树教程，看这一篇就够了
为什么HashMap中链表长度超过8会转换成红黑树
wwwwww33的博客
04-30 2387
HashMap在jdk1.8之后引入了红黑树的概念，表示若桶中链表元素超过8时，会自动转化成红黑树；若桶中元素小于等于6时，树结构还原成链表形式。 原因： 　　红黑树的平均查找长度是log(n)，长度为8，查找长度为log(8)=3，链表的平均查找长度为n/2，当长度为8时，平均查找长度为8/2=4，这才有转换成树的必要；链表长度如果是小于等于6，6/2=3，虽然速度也很快的，但是转化为树结构...
面试官：Hashmap链表长度为8时转换成红黑树，你知道为什么是8吗
Jerry的编程之路
02-02 1万+
这是我2021年的第9篇原创文章，原汁原味的技术之路尽在Jerrycodeshashmap当中有一些默认的属性其实是经过反复的推敲才确定的，今天我们说说为什么要等链表长度为8的时候才转换...
为什么Hash Map中的单链表元素超过8个，就会变成红黑树？
XRT_knives的博客
10-08 1511
为什么Hash Map中的单链表元素超过8个，就会变成红黑树？
为什么HashMap桶(链表)的长度超过8才会转换成红黑树
qq_57828911的博客
03-28 2553
但是当链表越来越长时，就不得不牺牲空间了转换为红黑树了，因为链表太长的话，查询效率实在是太低了，即便红黑树占空间是链表的两倍，为了查询效率，也只能这样了。这是一个小于千万分之一的概率，通常我们的 Map 里面是不会存储这么多的数据的，所以通常情况下，并不会发生从链表向红黑树的转换。链表长度超过 8 就转为红黑树的设计，更多的是为了防止用户自己实现了不好的哈希算法时导致链表过长，从而导致查询效率低， 而此时转为红黑树更多的是一种保底策略，用来保证。那为什么非得为8呢，链表长度为7，9，不行吗？
JDK8中HashMap链表转红黑树的阈值为什么选8？为什么用红黑树做优化？
qq_43519310的博客
11-03 8891
为什么会引入红黑树做查询优化呢？ 在平常我们用HashMap的时候，HashMap里面存储的key是具有良好的hash算法的key（比如String、Integer等包装类），冲突几率自然微乎其微，此时链表几乎不会转化为红黑树，但是当key为我们自定义的对象时，我们可能采用了不好的hash算法，使HashMap中key的冲突率极高，但是这时HashMap为了保证高速的查找效率，就引入了红黑树来优化...
hashmap为什么8转成红黑树_深入分析HashMap的红黑树实现方式
weixin_28870939的博客
12-03 2923
在分析jdk1.8的HashMap实现原理之前，咱们先可以了解一下红黑树的设计，相比jdk1.7的HashMap而言，jdk1.8最重要的就是引入了红黑树的设计，当冲突的链表长度超过8个的时候，链表结构就会转为红黑树结构。01、故事的起因JDK1.8最重要的就是引入了红黑树的设计(当冲突的链表长度超过8个的时候)，为什么要这样设计呢？好处就是避免在最极端的情况下冲突链表变得很长很长，在查询的时候，...
为什么HashMap链表长度超过8会转成树结构？为什么初始容量是16？负载因子是0.75？
heting717的博客
01-08 2230
为什么HashMap链表长度超过8会转成树结构？ HashMap在JDK1.8及以后的版本中引入了红黑树结构，若桶中链表元素个数大于等于8时，链表转换成树结构；若桶中链表元素个数小于等于6时，树结构还原成链表。因为红黑树的平均查找长度是log(n)，长度为8的时候，平均查找长度为3，如果继续使用链表（链表的平均查找长度n/2），平均查找长度为8/2=4，这才有转换为树的必要。链表长度如果是小于等...
Hash表和HashMap是什么？为什么HashMap转换阀值是8、默认散列因子是0.75？
本人的技术和文笔有限，正在努力成长中，请各位朋友多多指正与包涵！
11-16 526
4.1 Hash表与HashMap 4.1.1 Hash表结构图 4.1.2 概述 Hash表(散列表)：是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。 HashMap：是Java
Hashmap 链表大于8 时为什么要变红黑树？
最新发布
06-03
<think>好的，我需要回答用户关于Java HashMap在链表长度超过8时转换为红黑树的原因。首先，用户提供了几个引用内容，其中提到链表长度到8转换是为了防止哈希冲突导致的性能下降，以及中间差值7避免频繁转换。我需要结合这些信息，并补充更多细节，比如泊松分布、时间复杂度对比等。首先，要明确链表和红黑树在HashMap中的作用。HashMap在处理哈希冲突时，最初使用链表，但当链表过长时，查询效率会从O(1)退化为O(n)。转换为红黑树可以将查询时间优化到O(logn)。但为什么阈值是8呢？根据引用[1]和[2]，可能涉及到泊松分布的概率问题，即在实际使用中，链表长度达到8的概率非常低，所以选择这个阈值作为平衡点。同时，转换回链表的阈值设为6，避免频繁转换带来的性能损耗。接下来，我需要结构化回答，分点说明原因，包括概率统计、性能优化、防止频繁转换等。还需要引用用户提供的例子，比如当所有对象的hashCode都相同时，链表会变得很长，这时候转换为红黑树能有效提升性能。同时，要确保符合LaTeX格式，正确使用数学符号，比如泊松分布的概率公式。 另外，用户之前的问题涉及HashMap不使用B+树的原因，所以可能需要在相关问题中链接到之前的回答，但当前问题不需要展开，只需专注于链表转红黑树的阈值原因。最后，生成的相关问题需要与主题相关，比如为什么阈值是8而不是其他数字，或者红黑树在HashMap中的具体实现细节。</think>### Java HashMap链表转红黑树原因分析 #### 一、时间复杂度优化需求 当哈希冲突导致链表长度增加时，查询性能会从$O(1)$退化为$O(n)$。红黑树可将查询复杂度优化到$O(\log_2 n)$，显著提升极端场景下的性能： ```java // JDK8 HashMap树化逻辑（部分） if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // TREEIFY_THRESHOLD=8 treeifyBin(tab, hash); ``` #### 二、泊松分布概率统计 Java设计团队通过**泊松分布**计算出哈希冲突长度的概率分布： $$ P(k) = \frac{e^{-\lambda} \lambda^k}{k!} \quad (\lambda=0.5 \text{时}) $$ 计算结果如下表： | 链表长度 | 出现概率 | |---------|---------------| | 0 | 60.65% | | 1 | 30.33% | | 2 | 7.58% | | 3 | 1.26% | | **8** | $<10^{-6}$ | 当链表长度达到8时，其概率仅为百万分之一级别[^1]，此时选择树化既能应对极端情况，又不会带来额外内存开销。 #### 三、防止频繁转换机制 JDK设置**树化阈值8**和**链化阈值6**的差值，避免频繁转换： ```java static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 树化阈值 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 链化阈值 ``` 例如：当哈希表在扩容时，若某个桶的红黑树节点数减少到6，会自动转换回链表[^2]。 #### 四、极端场景验证 通过强制哈希碰撞可验证树化机制： ```java public class HashMapDemo { @Override public int hashCode() { return 1; } // 所有对象哈希值相同 public static void main(String[] args) { HashMap<HashMapDemo, Integer> map = new HashMap<>(1); for (int i=0; i<1000; i++) { map.put(new HashMapDemo(), null); // 所有元素进入同一桶 } } } ``` 当插入第9个元素时，链表会转换为红黑树（需满足`MIN_TREEIFY_CAPACITY=64`桶数量条件）[^1]。 #### 五、性能对比测试 | 操作类型 | 链表长度=8 | 红黑树高度=3 | 性能提升倍数 | |----------------|------------|--------------|-------------| | 单元素查询 | 8次遍历 | 3次比较 | 2.67倍 | | 全量元素遍历 | $O(n)$ | $O(n)$ | 无差异 | | 内存占用 | 8节点×24B | 7节点×48B | 多消耗56% | --- ### 关键结论 1. **选择阈值8的核心逻辑** - 平衡极端场景处理与常规场景内存效率 - 基于概率统计的工程优化（百万分之一概率触发） - 避免链表查询退化为线性时间复杂度 2. **差值2的缓冲设计** - 防止频繁的树链转换（如元素数量在8附近波动） - 降低哈希表动态调整的计算开销[^2] ```java // JDK HashMap树化条件检查源码 final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { int n, index; Node<K,V> e; if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) resize(); // 桶数量不足64时优先扩容 else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; do { // 将链表节点转换为树节点 TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p; else { p.prev = tl; tl.next = p; } tl = p; } while ((e = e.next) != null); if ((tab[index] = hd) != null) hd.treeify(tab); // 执行树化操作 } } ``` ---
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