八股训练营第 28 天 | HashMap 的底层实现是什么?解决 Hash 冲突的方法有哪些?HashMap 是如何解决 Hash 冲突的?HashMap 的 put 方法流程?HashMap 扩容

HashMap 的底层实现是什么?

HashMap 的底层实现是哈希表。在 jdk 1.8 之前是数组 + 链表,jdk 1.8 之后是数组 + 链表 + 红黑树。

当向 HashMap 中 put 元素时,会利用 key 的 hashCode 计算出当前元素在数组中的下标。然后将元素放入数组对应的下标位置中。

在存储时,如果数组该位置已经有元素,则判断 key 是否相同。如果 key 相同,则覆盖 value。否则将新元素插入链表或者红黑树中。

当从 HashMap 中获取元素时,直接去数组中找 key 的哈希值对应的下标。再进一步判断 key 是否相同,从而获取对应的值。

HashMap jdk 1.7 和 1.8 的区别:

  • 1.7 使用数组 + 链表。是头插法。
  • 1.8 使用数组 + 链表 + 红黑树。是尾插法。当链表长度大于 8、数组长度大于等于 64 时,会转化为红黑树。

解决Hash冲突的方法有哪些?HashMap 是如何解决 Hash 冲突的?

解决 Hash 冲突的方法有:

  • 链地址法:在数组的每个位置维护一个链表。把冲突的元素放在链表的尾部。
  • 开放寻址法:通过某种探测算法,在哈希表中寻找下一个空闲位置存储元素。

HashMap 采用链地址法。

HashMap 的 put 方法流程?

  1. 判断 HashMap 中的数组长度是否为 0 或者 null,是的话就要执行 resize() 方法进行初始化。
  2. 计算要插入的元素的 key 的哈希值得到数组索引,检查数组对应位置上是否已经有元素。如果没有元素,直接把要插入的元素放到这个位置。
  3. 如果已经有元素,则检查数组对应位置的第一个元素的 key 是否与要插入的元素的 key 相同,如果相同则直接覆盖 value。
  4. 如果不相同,则需要遍历链表或者红黑树。遍历过程中如果发现 key 相同则直接覆盖 value。否则在尾部插入。对于链表,如果发现链表长度大于 8,数组长度大于等于 64,还会将链表转换为红黑树。
  5. 插入完毕后,检查 HashMap 的元素个数是否大于扩容阈值,如果大于,需要再对 HashMap 进行扩容。

HashMap 的扩容机制?

  1. 生成新数组,长度为旧数组 2 倍。
  2. 遍历旧数组每个位置上的链表或红黑树。
  3. 如果是链表,则直接计算链表中每个元素在新数组长度下的下标,并将它们拷贝到新数组对应位置中去。
  4. 如果是红黑树,则先遍历红黑树,计算红黑树中每个元素在新数组下的下标。
    • 统计新数组每个位置元素个数。
    • 如果大于 8,则生成一个红黑树,按红黑树的方式插入元素。
    • 如果小于 8,则说明红黑树会退化为链表,则生成一个链表,按链表的方式插入元素。
  5. 转移完毕后,将新数组的引用赋值给 HashMap 的 table 属性。
<think>好的,我现在需要回答用户关于哈希冲突解决方法及Java HashMap实现方式的问题。首先,我得回忆一下哈希冲突的基本概念。哈希冲突是指不同的键通过哈希函数计算后得到相同的哈希值,导致它们在哈希表中的位置冲突解决这个问题的方法主要有几种,比如开放定址法、链地址法、再哈希法、建立公共溢出区等。 用户提到了Java中的HashMap,我需要确定它具体使用哪种方法。根据之前的引用资料,引用[2]和[3]都提到HashMap采用的是链地址法,也就是每个哈希桶(bucket)中使用链表来存储冲突的键值对。不过Java 8之后,当链表长度超过阈值(默认是8)时,链表会转换成红黑树,以提高查询效率。这一点需要特别说明,因为它是对传统链地址法的优化。 接下来,我需要整理解决哈希冲突的主要方法,并逐一解释。比如开放定址法包括线性探测、平方探测等,而链地址法则是将冲突的元素存储在同一个位置的链表中。再哈希法则使用多个哈希函数来减少冲突的可能性。公共溢出区则是一个独立区域存放冲突元素。 然后,结合HashMap的具体实现,详细说明链地址法如何工作。比如当发生冲突时,新的键值对会被添加到对应桶的链表末尾,而当链表过长时转换为红黑树。同时,可以提到负载因子和扩容机制,比如当元素数量超过容量乘以负载因子时,哈希表会扩容,减少冲突概率。 还需要对比其他方法,比如开放定址法和链地址法的优缺点。例如,开放定址法可能更容易产生聚集现象,而链地址法在负载因子较高时仍然能有效工作,但需要额外的空间存储指针。 另外,引用[4]中提到了HashMap和TreeMap的区别,虽然用户的问题不直接涉及TreeMap,但可以简要说明HashMap的哈希桶结构,而TreeMap使用红黑树实现有序存储,但这里的重点还是HashMap如何处理冲突。 在组织内容时,需要分点清晰,先介绍哈希冲突的概念,再列举解决方法,最后详细说明HashMap的具体实现,包括链地址法和树化策略。同时,确保使用正确的中文表达,避免技术术语错误。最后,生成相关问题时要围绕哈希冲突解决方法HashMap的特性展开,比如性能优化、其他解决方法的比较等。 检查是否所有数学公式都正确使用$...$或$$...$$格式,但当前问题主要涉及数据结构,可能数学公式较少,但如果有涉及的地方需要注意格式。例如,当提到时间复杂度O(1)或O(logN)时,应使用$O(1)$和$O(\log N)$的格式。不过根据用户示例中的引用,可能直接使用原文中的格式,比如引用[4]中的O(logN),需要保持一致性。 最后,确保引用标识正确添加,比如链地址法的说明引用[2]和[3],树化策略引用[2],负载因子和扩容引用[1]和[2]。同时,回答结构要清晰,分步骤或分点说明,帮助用户逐步理解。</think>### 解决哈希冲突方法及Java HashMap实现方式 #### 一、哈希冲突的定义 哈希冲突指不同的键(Key)通过哈希函数计算后得到相同的哈希值,导致它们在哈希表中的存储位置冲突。例如,两个不同的键$k_1$和$k_2$满足$hash(k_1) = hash(k_2)$。 #### 二、解决哈希冲突的主要方法 1. **开放定址法** - 当冲突发生时,按特定规则(如线性探测、平方探测)寻找下一个空闲位置存储数据。 - 例如:线性探测公式为$hash'(k) = (hash(k) + i) \% m$,其中$i$为探测次数,$m$为表长。 2. **链地址法(Chaining)** - 每个哈希桶(Bucket)维护一个链表(或树结构),冲突的键值对直接添加到链表中[^2][^3]。 3. **再哈希法(Rehashing)** - 定义多个哈希函数,当冲突发生时,使用第二个哈希函数重新计算位置,直到找到空闲位置。 4. **公共溢出区法** - 将冲突的键值对统一存放到一个独立的溢出区域中。 --- #### 三、Java HashMap实现方式 1. **链地址法为基础** - HashMap默认使用链表处理冲突,每个哈希桶对应一个单向链表,冲突的键值对按插入顺序链接[^3]。 - **示例**:若键$k_1$和$k_2$哈希值相同,则它们会被存储在同一个桶的链表中。 2. **树化优化(Java 8+)** - 当链表长度超过阈值(默认8)且哈希表容量≥64时,链表会转换为红黑树,将查询时间复杂度从$O(n)$优化为$O(\log n)$。 3. **负载因子与扩容机制** - 负载因子(默认0.75)控制哈希表扩容的时机。当元素数量超过`容量×负载因子`时,哈希表会扩容为原来的2倍,重新分配键值对以减少冲突概率[^1]。 4. **哈希函数优化** - HashMap通过扰动函数(如异或运算)混合键的哈希值的高位和低位,降低冲突概率。 - 公式示例: ```java static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } ``` --- #### 四、与其他方法的对比 | 方法 | 优点 | 缺点 | |--------------|-------------------------------|-------------------------------| | 链地址法 | 高负载因子下仍高效 | 需额外空间存储指针 | | 开放定址法 | 无需额外数据结构 | 易产生聚集现象,删除操作复杂 | | 再哈希法 | 冲突概率低 | 计算成本高 | ---
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