hashmap实现原理

链表散列结构解析
最新推荐文章于 2025-09-05 11:17:42 发布
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#数据结构与算法

数组和链表组合成的链表散列结构，通过hash算法，尽量将数组中的数据分布均匀，如果hashcode相同再比较equals方法，如果equals方法返回false，那么就将数据以链表的形式存储在数组的对应位置，并将之前在该位置的数据往链表的后面移动，并记录一个next属性，来指示后移的那个数据。注意数组中保存的是entry,其中保存的是键值.

hashMap实现原理
yjclsx的博客
07-31 43万+
1. HashMap概述： 　　HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现（Hashtable跟HashMap很像，唯一的区别是Hashtalbe中的方法是线程安全的，也就是同步的）。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。 2. HashMap的数据结构： 　　在java编程语言中，最基本的结构就是两种，一...
HashMap实现原理
Flying_Fish_roe的博客
11-28 1078
检索键值对：当调用get()方法检索键值对时，首先会根据键的哈希值计算出哈希码，然后通过哈希码和数组长度取模计算出在数组中的索引位置。存储键值对：当调用put()方法存储键值对时，首先会根据键的哈希值计算出哈希码，然后再通过哈希码和数组长度取模计算出在数组中的索引位置。扩容后，新的容量为原容量的两倍，并且需要重新计算每个键值对的哈希码和索引位置，将键值对重新存储到新的数组中。的获取操作通过计算键的哈希值，找到对应的桶，然后在桶中遍历链表或红黑树以找到匹配的键。时，会触发扩容操作，默认扩容为原来的 2 倍。
HashMap实现原理及源码分析
2401_88972074的博客
11-27 1111
public V put(K key, V value) { //如果table数组为空数组{}，进行数组填充（为table分配实际内存空间），入参为threshold，此时threshold为initialCapacity 默认是1
HashMap 实现原理
认真!
06-28 732
HashMap 面试 前言 HashMap 是无论在工作还是面试中都非常常见常考的数据结构。 比如 Leetcode 第一题 Two Sum 的某种变种的最优解就是需要用到 HashMap 的，高频考题 LRU Cache 是需要用到 LinkedHashMap 的。 HashMap 用起来很简单，底层实现也不复杂，先来看几道常见的面试题吧。相信大家多多少少都能回答上来一点，不清楚的地方就仔细阅读本文啦～这篇文章带你深挖到 HashMap 的老祖宗 == 和 equals() 的区别？ 为什么重写 eq
Java-HashMap实现原理
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
06-26 657
Java中HashMap的实现原理 数组和链表组合成的链表散列结构，通过hash算法，尽量将数组中的数据分布均匀，如果hashcode相同再比较equals方法，如果equals方法返回false，那么就将数据以链表的形式存储在数组的对应位置，并将之前在该位置的数据往链表的后面移动，并记录一个next属性，来指示后移的那个数据。注意数组中保...
HashMap实现原理分析
冷血之心的博客
04-07 6549
之前转载过一篇HashMap相关分析文章，快速链接：HashMap实现原理分析 既然有前辈已经将源码分析总结了出来，我们在继续学习研究源码实现的时候不妨借鉴借鉴前人的总结与经验~ 本文转自：https://blog.youkuaiyun.com/hefenglian/article/details/79763634 深度好文，先转载过来，慢慢研究。 目录 一、底层数据结构 二、HashMap...
HashMap实现原理（详解含源码解析）
weixin_52096141的博客
08-27 1250
引入：已经有了TreeMap，为什么还要有HashMap?如果数据比较少，使用TreeMap存储，红黑树还需要旋转、变色等操作，有点大材小用；数据量少点情况下，直接使用数组最为简单；随着时间的推移，存储的数据越来越多，数组达到瓶颈；如果直接使用红黑树，数据量越大，所需要的旋转、变色也就越多；可见，没有一种数据结构能满足不同状态的所有需求需要选择多种数据结构来满足需求。
Java：HashMap实现原理
OceanStar的博客
09-01 1938
哈希表（hash table） 也叫散列表，是一种非常重要的数据结构，应用场景及其丰富，许多缓存技术（比如memcached）的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表，本文会对java集合框架中HashMap的实现原理进行讲解，并对JDK7的HashMap源码进行分析。 什么是哈希表 在讨论哈希表之前，我们先大概了解下其他数据结构在新增，查找等基础操作执行性能 数组：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素.
HashMap 的实现原理
dangaodeaiyi的专栏
03-12 822
接口的常用类，它基于哈希表（Hash Table）实现，提供了高效的键值对存储和访问机制。）来存储键值对，数组的每个位置称为一个“桶”（Bucket）。：将键转换为一个整数值（哈希码），并根据这个值将键值对存储到数组（桶数组）的某个位置。：由于哈希函数可能会将不同的键映射到同一个位置（哈希冲突），需要通过某种机制解决冲突。哈希表是一种通过哈希函数将键（Key）映射到存储位置（桶，Bucket）的数据结构。）中，节点是一个内部类，包含键、值、哈希码以及指向下一个节点的引用（用于解决冲突）。
HashMap实现原理 | HashMap扩容机制 | 底层源码
m0_62467665的博客
08-21 2732
本文就构造方法、成员变量，以及添加元素三个方面，对HashMap的源代码进行深入探究。探索HashMap扩容机制的奥秘。
Jdk1.8 HashMap实现原理详细介绍
08-31
以下是对JDK 1.8 HashMap实现原理的详细解释。 首先，HashMap是一个基于哈希表的数据结构，它实现了Map接口。它不保证映射的顺序，并且是非同步的。这意味着在多线程环境中，如果不进行同步控制，可能会出现并发...
深入解析java HashMap实现原理
09-03
综上所述，理解HashMap的实现原理对于优化Java程序性能至关重要，尤其是在处理大量数据或并发场景时。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据结构，例如，如果需要线程安全，可以选择ConcurrentHashMap；如果对...
AMD KFD 技术分析 3-1: alloc memory in hsakmt
deeplyMind
09-04 104
本文分析了ROCm HSAKMT库中的核心API hsaKmtAllocMemory 的实现原理。该API为上层应用提供统一的内存分配接口，支持多种内存类型（VRAM、系统内存等）。文章详细解析了其参数校验、标志冲突检查、分配类型选择（系统内存、VRAM或Scratch内存）以及与aperture管理器的交互过程。同时介绍了典型使用场景（如VRAM分配、SVM一致性内存等）和内存管理机制（包括对象追踪、释放流程）。该API通过底层aperture管理和红黑树实现高效的内存分配与安全控制，支持多GPU共享和进
【链表】2.两两交换链表中的节点（medium）
2402_85428625的博客
09-04 283
给你⼀个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进⾏节点交换）。链表中节点的数⽬在范围 [0, 100] 内。输⼊：head = [1,2,3,4]画图画图画图，重要的事情说三遍~输⼊：head = [1]输出：[2,1,4,3]输⼊：head = []
【JavaScript】前端两种路由模式，Hash路由，History 路由
m0_74282926的博客
09-02 1239
Hash 路由：前端自给自足，后端几乎零配合；代价是 URL 与 SEO。History 路由：用户体验与 SEO 友好，但刷新/直达必须有服务端兜底，并和 API、静态资源做好“分流”。对 Go 后端来说，掌握本文几段Nginx/Caddy/Gin/GoFrame 样例配置，就能把前端 History 路由稳定落地，避免 404 与静态资源回退等典型坑。注解：真正上线前，务必按“直接打开深链刷新后退前进断网重试缓存与版本回滚”五类场景做灰度验证；
C++八股 —— 手撕字典
m0_46329175的博客
09-03 883
如何使用C++实现一个类似Python字典的数据结构，支持任意类型的value
Java 的常见集合
2302_80742310的博客
09-04 170
由数组+链表（红黑树）组成的。(无序，唯一): 基于。: 可扩容动态双向数组。
2025年数学建模国赛参考论文发布
最新发布
qq_33690821的博客
09-05 1476
对于问题二，即通过BMI分组确定男胎最佳NIPT时点以最小化风险，我们使用K-means聚类算法和决策树算法对BMI进行分组（聚类数k依据碎石图确定），定义Y染色体浓度≥4%为“达标”，以90的孕妇能够达标的时间周作为最佳的NIPT点。最终我们得到了详细的BMI分组，并对风险进行了评估。本研究创新性地将AI姿态识别、运动生物力学和机器学习相结合，建立了从动作分析到成绩预测再到训练指导的完整技术链条，为智能体测和个性化运动训练提供了科学的理论基础和实用的技术方案，具有重要的应用价值和推广前景。
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