HashMap的实现原理

HashMap中的put（）和get（）的实现原理
1、map.put(k,v)实现原理
（1）、⾸先将k,v封装到Node对象当中（节点）。

（2）、然后它的底层会调⽤K的hashCode()⽅法得出hash值。

（3）、通过哈希表函数/哈希算法，将hash值转换成数组的下标，下标位置上如果没有任何元素，就把Node添加到这个位置上。

如果说下标对应的位置上有链表。

此时，就会拿着k和链表上每个节点的k进⾏equal。

如果所有的equals⽅法返回都是false，那么这个新的节点将被添加到链表的末尾。

如其中有⼀个equals返回了true，那么这个节点的value将会被覆盖。

2、map.get(k)实现原理
(1)、先调⽤k的hashCode()⽅法得出哈希值，并通过哈希算法转换成数组的下标。

(2)、通过上⼀步哈希算法转换成数组的下标之后，在通过数组下标快速定位到某个位置上。

重点理解如果这个位置上什么都没有，则返回null。

如果这个位置上有单向链表，那么它就会拿着参数K和单向链表上的每⼀个节点的K进⾏equals，如果所有equals⽅法都返回false，则get⽅法返回null。

如果其中⼀个节点的K和参数K进⾏equals返回true，那么此时该节点的value就是我们要找的value了，get⽅法最终返回这个要找的value。

何随机增删、查询效率都很⾼的原因是？
原因: 增删是在链表上完成的，⽽查询只需扫描部分，则效率⾼。

为什么放在hashMap集合key部分的元素需要重写equals⽅法？
因为equals⽅法默认⽐较的是两个对象的内存地址。

hashmap迭代器实现原理1.引言在计算机科学中，哈希表（H as hm ap）是一种常见的数据结构，用于存储键值对。

它通过使用哈希函数将键映射到数组的特定位置，以实现高效的查找和插入操作。

而在对哈希表进行迭代操作时，迭代器起着重要的作用。

本文将介绍ha s hm ap迭代器的实现原理。

2.哈希表和迭代器概述2.1哈希表哈希表是一种利用哈希函数来快速检索数据的数据结构。

它将键映射到数组的特定位置，并将值存储在该位置。

在哈希表中，每个位置称为一个桶（b uc ke t），可以存储一个或多个键值对。

2.2迭代器迭代器是一种提供逐个访问容器中元素的方法的对象。

通过迭代器，我们可以遍历容器中的每个元素，完成对容器的迭代操作。

3. ha shmap迭代器的实现原理3.1内部类设计在J av a中，h as hm ap的迭代器实现通常是作为h as hm ap内部类存在的。

这样设计的好处是迭代器可以访问ha s hm ap的私有成员，方便实现相关迭代操作。

3.2迭代器要素h a sh ma p迭代器的实现主要需要考虑以下几个要素：迭代器的初始化-：在迭代之前，需要对迭代器进行初始化，将其指向合适的位置。

迭代器的遍历-：根据迭代器的当前位置，依次访问哈希表中的每个键值对，完成对哈希表的遍历操作。

迭代器的操作-：迭代器通常提供一系列方法，如判断是否还有下一个元素、获取当前元素等，以支持对迭代的操作。

3.3迭代器实现步骤在实现h as hm ap迭代器时，可以按照以下步骤进行：1.定义一个内部类作为迭代器，并实现J av a标准的迭代器接口。

2.在迭代器的构造函数中，将当前位置初始化为第一个非空的桶。

3.实现迭代器接口规定的方法，如`has N ex t()`、`ne xt()`等，用于判断是否还有下一个元素，以及获取下一个元素。

4.在每个方法的实现中，注意处理边界条件和异常情况，确保迭代器的正确使用。

4.总结本文介绍了h as hm ap迭代器的实现原理。

hashmap线程安全吗首先，我们需要了解HashMap的基本原理。

HashMap是基于哈希表的实现，它通过计算键的哈希码来确定存储位置，然后将键值对存储在对应位置的链表或红黑树中。

在多线程环境下，如果有多个线程同时对HashMap进行操作，就会涉及到对同一个位置的链表或红黑树进行修改，这就可能导致数据不一致的问题。

在HashMap的早期版本中，并没有考虑多线程并发访问的情况，因此HashMap是非线程安全的。

在多线程环境下，如果没有采取额外的措施，对HashMap进行并发操作是不安全的。

然而，Java提供了一些解决方案来保证HashMap的线程安全性。

其中最常用的方法是使用ConcurrentHashMap类。

ConcurrentHashMap是Java中的线程安全的哈希表实现，它使用了锁分段技术来保证在多线程环境下的安全性。

通过将整个哈希表分割成多个小的段，每个段上都有独立的锁，不同段上的操作可以并发进行，从而提高了并发访问的性能。

除了ConcurrentHashMap之外，还可以通过使用Collections工具类的synchronizedMap方法来将HashMap包装成线程安全的Map。

这种方法虽然可以保证线程安全，但是性能通常会比ConcurrentHashMap差一些，因为它是通过在整个Map上加锁来实现线程安全的。

除了以上的方法之外，还可以通过使用读写锁来保证HashMap的线程安全性。

通过使用读写锁，可以在读操作和写操作之间进行区分，从而提高并发访问的性能。

总的来说，HashMap本身并不是线程安全的，但是可以通过使用ConcurrentHashMap、synchronizedMap或者读写锁来保证其在线程安全的情况下的安全性。

在选择具体的方法时，需要根据实际的业务场景和性能需求来进行权衡。

在使用HashMap时，需要根据实际情况来选择合适的线程安全方案，以保证程序的正确性和性能。

LinkedHashMap 是 Java 集合框架的一部分，它同时维护了插入顺序或访问顺序（取决于构造函数的参数）。

在 Android 和其他 Java 平台上，其实现原理是相同的。

以下是 LinkedHashMap 的主要实现原理：1.双向链表和哈希表的结合：LinkedHashMap 继承自 HashMap，因此它基于哈希表实现。

但是，与 HashMap 不同，LinkedHashMap 还维护了一个双向链表，用于记录插入顺序或访问顺序。

2.记录访问顺序：如果 LinkedHashMap 是按照访问顺序来排序的（构造函数中的accessOrder 参数为 true），那么每次访问一个元素（通过 get 或 put 方法），该元素都会被移动到链表的尾部。

这样，最近访问的元素总是在链表的尾部，而最久未访问的元素在链表的头部。

3.记录插入顺序：如果 LinkedHashMap 是按照插入顺序来排序的（构造函数中的accessOrder 参数为 false 或未指定），那么新插入的元素会被添加到链表的尾部。

这样，链表中的元素顺序就反映了它们的插入顺序。

4.删除最老元素：当 LinkedHashMap 达到其容量限制，并且需要添加新元素时，它会删除链表头部的元素（也就是最久未访问或最早插入的元素），以确保空间可用。

5.性能考虑：由于 LinkedHashMap 需要维护额外的链表结构，因此在插入、删除和访问元素时，它的性能略低于 HashMap。

然而，对于需要保留元素顺序的应用场景，这种性能损失通常是值得的。

在 Android 开发中，LinkedHashMap 常用于实现缓存策略，例如 LRU（最近最少使用）缓存。

通过将 accessOrder 参数设置为 true，并覆盖 removeEldestEntry 方法以在达到容量限制时删除最久未访问的元素，可以轻松地实现 LRU 缓存。

hashmap红黑树原理在Java中，HashMap是一个常用的数据结构，它的底层实现是基于哈希表和红黑树。

在插入、查找、删除方面，其时间复杂度为O(1)或者O(logn)。

那么我们就来详细了解一下HashMap红黑树的原理。

1. 哈希表HashMap的底层其实是基于哈希表的实现。

哈希表是一种通过哈希函数将键映射到位置的数据结构，可以大大加快数据的查找效率。

在Java 中，我们可以使用hashcode()函数将键转化为哈希值，然后使用哈希值与数组长度取余，确定键的位置。

2. 数组+链表当哈希冲突时（即两个键映射到了同一个位置），HashMap使用链表的方式将冲突的键值对存储在同一个位置上。

这样，当我们查找时，先通过哈希值找到对应的位置，然后遍历链表，直到找到对应的键值对。

3. 红黑树当链表长度过长时，会影响HashMap的查找效率，因此Java8中引入了红黑树来优化HashMap。

当链表长度达到阈值（默认为8）时，HashMap会将该链表转换为红黑树。

红黑树是一种高效的自平衡二叉搜索树，可以保证操作的时间复杂度为O(logn)。

4. 根据键值查找当我们使用get(key)方法来查找某个键值对时，HashMap会先根据哈希值找到对应的数组位置。

如果该位置上的元素是链表，就遍历链表，直到找到对应的键值对。

如果该位置上的元素是红黑树，就使用红黑树的查找算法在树中查找对应的键值对。

5. 插入与删除当我们使用put(key, value)方法来插入键值对时，HashMap会根据哈希值找到对应的位置。

如果该位置上的元素是空，就直接将键值对插入；如果该位置上是链表或红黑树，就判断是否有相同的键，如果有，就更新值；如果没有，就将键值对插入到链表或红黑树中。

删除操作也是类似的，就不再赘述。

综上所述，HashMap通过数组和链表/红黑树的组合，实现了高效的键值对查找效率，使得在大量数据的情况下也能够快速地实现数据的存储和查询。

hashmap的原理
Hashmap是一种常用的数据结构，它可以将键-值对映射
到一个表中，以提供快速键值查找功能。

它的原理是：将键转换为一个数字（哈希），然后这个数字就是存储在表中的位置。

Hashmap的实现需要一个哈希函数，将键转换成数字。

哈希函数有很多种，但是它们都必须有一个共同的特点：可以将任何类型的键映射到一个数字，而且这个数字是唯一的。

这样，当查找键时，只需要计算哈希函数，就可以知道键存储在哪个表位置。

Hashmap使用一个数组（桶数组）来存储键值对。

桶的大小是在建立Hashmap时预先设定的，可以根据预计的键-值对
的数量来设定桶的大小。

每个桶都有一个链表，用于存储该桶对应的键-值对。

当查找键时，只需要在桶中找到对应的键，
就能找到对应的值。

Hashmap使用一种称为“开放地址法”的冲突解决方法来处理冲突，即当哈希函数将两个键映射到同一个桶时，就会发生冲突。

当发生冲突时，会在链表中添加一个新的节点，并将其中的键值对存储在新节点中。

Hashmap提供了非常快速的查找操作，它可以在常数时间内完成查找，而不管键-值对的数量有多少。

它的缺点在于，
哈希函数的性能不好，哈希函数的计算代价可能会影响Hashmap的性能。

总的来说，Hashmap是一种非常有用的数据结构，适用于快速查找操作。

它的实现原理是将键转换为哈希，然后使用“开放地址法”来处理冲突。

它提供了非常快速的查找操作，但是哈希函数的计算效率可能会影响性能。

currenthashmap实现原理currenthashmap是Java中的一种数据结构，它是HashMap的一个变体。

在本文中，我们将探讨currenthashmap的实现原理。

让我们来了解一下HashMap的基本原理。

HashMap是一种以键值对形式存储数据的数据结构。

它使用哈希函数将键映射到存储桶中，从而实现快速的插入、查找和删除操作。

但是，在多线程环境下，HashMap可能会导致死锁和数据不一致的问题。

为了解决这个问题，Java提供了currenthashmap。

currenthashmap 采用了一种不同的并发控制策略，以确保在多线程环境下仍然能够保持高性能和数据一致性。

currenthashmap的实现原理主要包括以下几个方面：1. 分段锁：currenthashmap将整个数据结构分成了多个段（Segment），每个段都拥有自己的锁。

这样，不同的线程可以同时访问不同的段，从而提高并发性能。

2. 线程安全的操作：currenthashmap中的put和get操作都是线程安全的。

在进行put操作时，如果多个线程同时访问了同一个段，它们会根据键的哈希值决定应该放到哪个桶里。

而在进行get操作时，多个线程可以同时读取不同的段，从而提高并发性能。

3. 扩容机制：当currenthashmap的负载因子（load factor）达到一定阈值时，会触发扩容操作。

扩容时，currenthashmap会创建一个新的数据结构，并将原来的数据分配到新的结构中。

这个过程是线程安全的，不会影响其他线程对currenthashmap的访问。

4. 锁分离：currenthashmap中的锁是分段的，不同的段拥有不同的锁。

这种锁分离的设计使得不同的线程可以同时访问不同的段，从而提高并发性能。

而在普通的HashMap中，所有的操作都需要获取同一把锁，这就限制了并发性能。

5. 数据一致性：currenthashmap保证了多线程环境下的数据一致性。

Hashmap是Java中最常用的数据结构之一，它提供了一种存储key-value键值对的方式。

在Java 1.8中，HashMap的实现经过了一些改进，其中包括了扩容机制的优化。

下面我们将深入探讨HashMap 1.8版本的原理和扩容机制。

一、HashMap 1.8原理在HashMap中，键值对被存储在一个称为桶（bucket）的数组中。

这个数组的每个元素被称为一个桶，每个桶中存储着一个链表或红黑树，用来解决哈希冲突。

在HashMap 1.8中，对于链表的长度超过8的情况，会将链表转换成红黑树，以提高查找效率。

HashMap采用了数组+链表/红黑树的结构，通过计算key的哈希值，然后根据哈希值的高几位来确定存储位置。

在1.8版本中，通过引入红黑树的结构，进一步提高了对于包含大量数据的Map的性能。

二、HashMap 1.8扩容机制1. 初始容量和加载因子HashMap的初始容量和加载因子是决定其扩容的重要参数。

在1.8版本中，默认的初始容量为16，加载因子为0.75。

当HashMap中的键值对数量超过了加载因子与当前容量的乘积时，HashMap将会进行扩2. 扩容触发条件在HashMap 1.8版本中，当插入新的键值对后，如果当前的键值对数量已经超过了加载因子与当前容量的乘积，就会触发HashMap的扩容操作。

这个操作会将HashMap的容量扩大为原来的两倍，并且重新计算所有的哈希值，将键值对重新分布到新的桶中。

3. 扩容过程在扩容过程中，HashMap会创建一个新的桶数组，并且将原来的桶数组中的元素重新计算哈希值，然后重新分配到新的桶数组中。

这个过程需要一定的时间和计算资源，因此在使用HashMap时，需要根据实际情况来调整初始容量和加载因子，以减少扩容的次数和性能损耗。

4. 扩容带来的影响HashMap的扩容是为了保证HashMap在扩容后仍然能够保持较低的哈希冲突，以提高查找效率。

但是扩容也会带来一定的性能损耗，尤其是在插入大量数据时，可能会触发多次扩容操作。

java map底层实现原理JavaMap底层实现原理是什么？Map是一种数据结构，用于存储键值对映射关系。

Java中的Map接口定义了一组操作，如put（插入键值对）、get（获取键值对）、remove（移除键值对）等。

在Java中，有多种Map实现类，如HashMap、TreeMap、LinkedHashMap等。

其中，HashMap是应用最广泛的一种Map实现类。

那么，HashMap的底层实现原理是什么呢？HashMap底层使用了一个数组来存储键值对。

数组的每个元素都是一个链表，用于解决哈希冲突（即不同的键映射到相同的索引位置）。

当插入或获取一个键值对时，首先根据键的哈希码计算出该键值对应的数组索引位置，然后在该位置的链表中查找该键的节点。

因为哈希算法不是完美的，所以不同的键可能会映射到相同的数组索引位置，这就产生了哈希冲突。

为了解决哈希冲突，HashMap使用了链表法，即在同一数组索引位置上维护一个链表，每个链表节点存储一个键值对。

当发生哈希冲突时，新的键值对会被插入到该链表的尾部。

当一个键需要被查找时，HashMap首先根据该键的哈希码计算出对应的数组索引位置，然后在该位置的链表中进行线性查找，直到找到该键或者遍历完整个链表。

当HashMap的键值对数量达到一定阈值（默认为0.75倍的数组容量），就会触发扩容操作，即新建一个更大的数组，并将原有数组中的键值对重新哈希到新数组中。

总的来说，HashMap底层使用哈希表实现，通过哈希算法将键映射到数组索引位置，并使用链表法解决哈希冲突。

这种实现方式具有高效的插入、查找、删除操作，是应用最广泛的一种Map实现类。

hashmap底层原理及实现扰动算法,寻址算法
1.HashMap底层原理：
HashMap底层使用哈希表实现，它通过键的哈希值来确定位置，存取
数据使用时间复杂度为O(1)，也就是说查找，插入，删除的操作的时间
复杂度大致都是一样的。

哈希表以一种数组的方式储存，它们的每个位
置称为桶，可以使用链接结构或者红黑树结构来储存，在很多情况下只会
用到链接结构。

HashMap会根据输入的键计算出哈希值，哈希值再计算出
储存的桶的索引，最后将数据存入桶里。

2.扰动算法：
HashMap底层使用扰动算法来解决哈希冲突，扰动算法是一种在冲突
发生时，增加索引位置的算法。

也就是能不能把同一个哈希值的键储存到
不同的索引位置，以避免冲突。

HashMap使用的称为线性探测的扰动算法，它会在原来的索引位置上加上一个数，并以此来确定新的索引位置，当这
个位置也有冲突时，则继续累加，直到没有冲突或者所有位置都被检查过。

3.寻址算法：
HashMap底层哈希表采用开放定址法实现，开放定址法是一种寻址算法，它使用哈希函数计算出位置，若发生冲突时，使用某种规则在原有位
置基础上，往后移动一定长度来寻找可以插入的空间，例如HashMap底层
使用的线性探测算法就是这种方法。