hashmap是怎么解决hash冲突的？那他是怎么扩容的？

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hashmap是怎么解决hash冲突的？

hashmap的扩容机制

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hashmap是怎么解决hash冲突的？

HashMap 使用的是哈希表数据结构，而解决哈希冲突的方法是链地址法（Chaining）。下面是 HashMap 如何解决哈希冲突的基本原理：

1. 哈希表槽位：

   HashMap 内部维护一个数组，这个数组的每个元素称为槽位（bucket）。槽位的数量通常大于或等于 HashMap 中的键值对数量，以确保散列的均匀性。槽位的索引是通过哈希函数计算得到的。

2. 哈希函数：

   当需要将键值对存储到 HashMap 中时，首先会计算键的哈希值。哈希值是一个整数，它代表了键在哈希表中的理论位置。哈希函数的目标是将不同的键映射到不同的槽位，但由于哈希函数的限制，可能会产生相同哈希值的情况，即哈希冲突。

3. 链地址法：

   当发生哈希冲突时，HashMap 采用链地址法。这意味着每个槽位不仅可以存储一个键值对，而且可以存储一个链表或红黑树等数据结构，用于存储冲突的键值对。

4. 存储键值对：

   当需要存储一个键值对时，HashMap 首先计算键的哈希值，然后根据哈希值选择一个槽位。如果槽位为空（没有冲突），则将键值对存储在该槽位上。如果槽位不为空（发生冲突），则将键值对添加到该槽位上的链表或树中。

5. 查找键值对：

   当需要查找一个键对应的值时，HashMap 首先计算键的哈希值，然后定位到槽位。然后，它会在该槽位上的链表或树中查找具有相同键的键值对。这个过程可以通过哈希值快速定位到槽位，然后在链表或树中进行线性查找或树搜索。

6. 扩容：

   当 HashMap 中的键值对数量超过一定阈值时，HashMap 会进行扩容，即增加槽位的数量。这是为了保持哈希表的性能，因为随着键值对数量的增加，槽位中链表或树的长度也可能增加，导致查找性能下降。

总结一下，HashMap 采用链地址法来解决哈希冲突，它使用哈希函数将键映射到槽位，每个槽位可以存储多个键值对。这种方法保持了 HashMap 的高效性能，即使在发生冲突的情况下也能够快速定位到槽位，然后进行查找或插入操作。当键值对数量增加时，HashMap 会进行自动扩容，以维持性能。

hashmap的扩容机制

HashMap 的扩容机制是为了在容量达到一定阈值时，自动调整槽位数量，以维持哈希表的性能。下面是 HashMap 的扩容机制的基本原理：

1. 初始容量和加载因子：

   当创建一个 HashMap 时，可以指定初始容量和加载因子。初始容量是哈希表的初始大小，加载因子是一个浮点数，表示哈希表何时需要进行扩容。加载因子默认为0.75，表示当哈希表中的键值对数量达到容量的75%时，就会触发扩容操作。

2. 扩容触发条件：

   当 HashMap 中的键值对数量超过了容量乘以加载因子的阈值时，就会触发扩容操作。例如，如果初始容量为16，加载因子为0.75，那么在键值对数量达到12个时，就会触发扩容。

3. 扩容操作：

   扩容操作涉及以下步骤：

   • 创建一个新的哈希表，其容量通常是原容量的两倍。
   • 遍历原哈希表中的每个槽位，将键值对重新分配到新的哈希表中。这个过程可能会导致键值对的重新哈希计算。
   • 释放原哈希表，以便垃圾回收。

4. 重新哈希计算：

   当扩容时，需要重新计算每个键的哈希值，以确定新的槽位位置。这是因为新哈希表的槽位数量不同，相同的哈希值可能会映射到不同的槽位上。重新哈希计算可以是一个相对昂贵的操作，但只需要在扩容时执行。

5. 扩容的目的：

   扩容的目的是减少哈希冲突，从而提高 HashMap 的性能。通过扩容，可以使槽位更加分散，减少链表或树的长度，从而在查找、插入和删除键值对时保持高效性能。

6. 性能和容量的选择：

   选择适当的初始容量和加载因子对 HashMap 的性能非常重要。如果容量设置得太小，可能会导致频繁的扩容操作，影响性能。如果容量设置得太大，可能会浪费内存。通常，根据数据量的估计，选择一个适当的初始容量和加载因子。

总的来说，HashMap 的扩容机制是为了在数据量增加时，自动调整哈希表的容量，以保持性能。这个机制确保了 HashMap 在处理大量数据时能够高效地存储和检索键值对。