Java进阶-第四十六篇：Java性能调优 - 代码层面优化 - 数据结构优化（下）

Java进阶-第四十六篇：Java性能调优 - 代码层面优化 - 数据结构优化（下）

在Java开发中，数据结构的选择与优化对程序性能有着关键影响。本文将聚焦哈希表与树结构，深入探讨优化策略，并结合实际业务场景，展示综合优化及性能评估方法。

1. 哈希表与树结构优化

哈希表优化技巧

在Java中，HashMap是最常用的哈希表实现类。它基于哈希数组和链表（JDK 1.8后引入红黑树）实现，通过哈希函数将键映射到数组索引，从而实现快速查找。然而，哈希冲突的存在会显著影响性能。当不同键计算出相同哈希值时，就会发生冲突，此时HashMap采用链地址法（链表或红黑树）解决冲突。

合理设置哈希表的初始容量和负载因子是减少哈希冲突的重要手段。初始容量决定了哈希数组的大小，若初始容量过小，在数据量较大时会频繁触发扩容，导致性能下降；负载因子用于控制哈希表的“满载程度”，默认负载因子为0.75，当哈希表中的元素数量达到容量乘以负载因子时，会触发扩容。例如，若已知数据量约为1000，可将初始容量设置为大于1000的2的幂次方（如1024），以减少扩容次数。

选择合适的哈希函数也至关重要。好的哈希函数应能将键均匀分布到哈希数组中，降低冲突概率。HashMap默认的哈希函数会对键的哈希码进行扰动处理，进一步打散哈希值。此外，对于处理哈希冲突，除了链地址法，还可采用开放地址法，如线性探测、二次探测等，在某些场景下能有效减少链表过长带来的性能损耗。

</