hashMap追问

HashMap 7/8区别

不同点：

（1）JDK1.7用的是头插法，而JDK1.8及之后使用的都是尾插法，那么他们为什么要这样做呢？因为JDK1.7是用单链表进行的纵向延伸，当采用头插法时会容易出现逆序且环形链表死循环问题。但是在JDK1.8之后是因为加入了红黑树使用尾插法，能够避免出现逆序且链表死循环的问题。

（2）扩容后数据存储位置的计算方式也不一样：1. 在JDK1.7的时候是直接用hash值和需要扩容的二进制数进行&（这里就是为什么扩容的时候为啥一定必须是2的多少次幂的原因所在，因为如果只有2的n次幂的情况时最后一位二进制数才一定是1，这样能最大程度减少hash碰撞）（hash值 & length-1）

（3）在JDK1.7的时候是先扩容后插入的，这样就会导致无论这一次插入是不是发生hash冲突都需要进行扩容，如果这次插入的并没有发生Hash冲突的话，那么就会造成一次无效扩容，但是在1.8的时候是先插入再扩容的，优点其实是因为为了减少这一次无效的扩容，原因就是如果这次插入没有发生Hash冲突的话，那么其实就不会造成扩容，但是在1.7的时候就会急造成扩容

（4）而在JDK1.8的时候直接用了JDK1.7的时候计算的规律，也就是扩容前的原始位置+扩容的大小值=JDK1.8的计算方式，而不再是JDK1.7的那种异或的方法。但是这种方式就相当于只需要判断Hash值的新增参与运算的位是0还是1就直接迅速计算出了扩容后的储存方式。

在计算hash值的时候，JDK1.7用了9次扰动处理=4次位运算+5次异或，而JDK1.8只用了2次扰动处理=1次位运算+1次异或。

扩容流程对比图：

（3）JDK1.7的时候使用的是数组+ 单链表的数据结构。但是在JDK1.8及之后时，使用的是数组+链表+红黑树的数据结构（当链表的深度达到8的时候，也就是默认阈值，就会自动扩容把链表转成红黑树的数据结构来把时间复杂度从O（n）变成O（logN）提高了效率）

这里在重新进行补充两个问题：

（1）为什么在JDK1.7的时候是先进行扩容后进行插入，而在JDK1.8的时候则是先插入后进行扩容的呢？

//其实就是当这个Map中实际插入的键值对的值的大小如果大于这个默认的阈值的时候（初始是16*0.75=12）的时候才会触发扩容， //这个是在JDK1.8中的先插入后扩容 if (++size > threshold) resize();

• 其实这个问题也是JDK8对HashMap中，主要是因为对链表转为红黑树进行的优化，因为你插入这个节点的时候有可能是普通链表节点，也有可能是红黑树节点，但是为什么1.8之后HashMap变为先插入后扩容的原因，我也有点不是很理解？欢迎来讨论这个问题？
• 但是在JDK1.7中的话，是先进行扩容后进行插入的，就是当你发现你插入的桶是不是为空，如果不为空说明存在值就发生了hash冲突，那么就必须得扩容，但是如果不发生Hash冲突的话，说明当前桶是空的（后面并没有挂有链表），那就等到下一次发生Hash冲突的时候在进行扩容，但是当如果以后都没有发生hash冲突产生，那么就不会进行扩容了，减少了一次无用扩容，也减少了内存的使用

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //这里当钱数组如果大于等于12（假如）阈值的话，并且当前的数组的Entry数组还不能为空的时候就扩容 　　if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { 　　　　　　 //扩容数组，比较耗时 　　 resize(2 * table.length); 　　hash = (null != key) ? hash(key) : 0; 　　bucketIndex = indexFor(hash, table.length); 　　} 　　createEntry(hash, key, value, bucketIndex); 　　} void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { 　　Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; 　　　　//把新加的放在原先在的前面，原先的是e，现在的是new，next指向e 　　 table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);//假设现在是new 　　size++; 　　}

（2）为什么在JDK1.8中进行对HashMap优化的时候，把链表转化为红黑树的阈值是8,而不是7或者不是20呢（面试蘑菇街问过）？

• 如果选择6和8（如果链表小于等于6树还原转为链表，大于等于8转为树），中间有个差值7可以有效防止链表和树频繁转换。假设一下，如果设计成链表个数超过8则链表转换成树结构，链表个数小于8则树结构转换成链表，如果一个HashMap不停的插入、删除元素，链表个数在8左右徘徊，就会频繁的发生树转链表、链表转树，效率会很低。
• 还有一点重要的就是由于treenodes的大小大约是常规节点的两倍，因此我们仅在容器包含足够的节点以保证使用时才使用它们，当它们变得太小（由于移除或调整大小）时，它们会被转换回普通的node节点，容器中节点分布在hash桶中的频率遵循泊松分布，桶的长度超过8的概率非常非常小。所以作者应该是根据概率统计而选择了8作为阀值

//Java中解释的原因 * Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we * use them only when bins contain enough nodes to warrant use * (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to * removal or resizing) they are converted back to plain bins. In * usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are * rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of * nodes in bins follows a Poisson distribution * (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a * parameter of about 0.5 on average for the default resizing * threshold of 0.75, although with a large variance because of * resizing granularity. Ignoring variance, the expected * occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / * factorial(k)). The first values are: * * 0: 0.60653066 * 1: 0.30326533 * 2: 0.07581633 * 3: 0.01263606 * 4: 0.00157952 * 5: 0.00015795 * 6: 0.00001316 * 7: 0.00000094 * 8: 0.00000006 * more: less than 1 in ten million

（二）哈希表如何解决Hash冲突？

（三）为什么HashMap具备下述特点：键-值（key-value）都允许为空、线程不安全、不保证有序、存储位置随时间变化

（四）为什么 HashMap 中 String、Integer 这样的包装类适合作为 key 键

（五）HashMap 中的 key若 Object类型， 则需实现哪些方法？

hashmap为什么用String作为key，如何减少hash冲突的，请详细说明

HashMap 使用 String 作为键（key）在 Java 中是非常常见的做法，主要是因为 String 具有一些独特的属性，使得它在作为键时非常高效且合适。要理解为什么使用 String 作为 HashMap 的键，以及如何减少哈希冲突，我们需要分别讨论以下几个方面：

一、为什么 String 适合作为 HashMap 的键

1. 不可变性（Immutability）
   String 是一个不可变对象，一旦创建，它的内容就不能被改变。这一点对于哈希表的稳定性和性能非常重要。因为 HashMap 是基于哈希值来查找键值对的，如果 String 作为键被修改，它的哈希值也会改变，这会导致 HashMap 无法正确找到该键对应的值。因此，不可变性使得 String 在 HashMap 中作为键时更可靠。

2. 高效的 hashCode() 实现
   String 类重写了 hashCode() 方法，该方法基于字符串的内容（即字符数组）生成哈希码。对于大多数情况，String 的 hashCode() 实现能够有效地分散哈希值，减少哈希冲突。这使得 String 在 HashMap 中作为键时通常具有良好的性能。

3. 良好的均匀分布
   String 类型的 hashCode() 实现通过将字符串的每个字符的 Unicode 值参与计算，并对结果进行混合（加权求和）来生成一个整型哈希值。这个哈希值通常能够有效地在哈希桶中分散，减少冲突。String 类的 hashCode() 方法是经过高度优化的，能够产生均匀分布的哈希码。

4. 广泛使用和自然性
   在许多应用中，字符串作为键具有自然性和广泛使用的场景。例如，数据库中表的字段名、URL 路径、用户名、产品 ID 等，通常都是字符串，因此它们常常作为哈希表的键。

二、如何减少哈希冲突

哈希冲突是指不同的键被映射到相同的哈希桶（即哈希值相同）。为了减少哈希冲突，可以采取以下几种方法：

1. 改进 hashCode() 方法

生成哈希值的质量直接影响哈希冲突的频率。String 类中的 hashCode() 方法已经经过了优化，它通过以下公式计算哈希码：

java

int hashCode = 0; for (int i = 0; i < length(); i++) { hashCode = 31 * hashCode + value[i]; }

其中 31 是一个常数，通过不断乘以 31（这是一个质数）来混合字符串中的字符值。这个公式有助于生成均匀分布的哈希码，减少冲突。

• 使用质数：使用质数（如31）作为乘数是为了避免碰撞，因为质数能够有效地分散哈希值。
• 使用所有字符：String 的哈希值不仅仅基于第一个字符，而是通过遍历整个字符串，这样能够更加充分地利用字符串的所有信息，降低冲突的概率。

2. 合理设置 HashMap 初始容量和负载因子

HashMap 中的哈希桶是固定大小的，默认大小通常是 16。当哈希桶数量增多时，哈希冲突的概率会降低，但增加哈希桶的数量也会影响内存占用。通过合理配置 HashMap 的初始容量和负载因子（load factor）可以减少不必要的扩容，并且避免过多的哈希冲突。

• 初始容量（initial capacity）：HashMap 在创建时，可以指定一个初始容量。容量越大，哈希冲突的可能性就越小，但也会占用更多内存。
• 负载因子（load factor）：负载因子决定了 HashMap 满载时会进行扩容的程度。默认值是 0.75，表示当 HashMap 中的条目数达到当前容量的 75% 时，会扩展到原容量的两倍。通过调整负载因子，可以优化性能，减少冲突。

示例：

java

Map<String, String> map = new HashMap<>(32, 0.75f); // 初始容量为32，负载因子为0.75

3. 自定义哈希算法

虽然 String 的 hashCode() 方法已经非常高效，但在一些特定情况下，开发者可能需要为某些自定义对象（如自定义类）编写特定的哈希算法。通过对 String 进行更复杂的哈希处理，开发者可以进一步减少冲突。

示例： 可以通过自定义 hashCode() 方法使用更加复杂的哈希算法，如 MD5 或 SHA 等。

4. 调整哈希表大小

HashMap 采用链表法或红黑树（当链表长度超过阈值时）来解决哈希冲突。如果发生哈希冲突，HashMap 会将冲突的键值对放入同一个桶（bucket）内，通过链表或者树的结构解决冲突。为了减少链表长度过长导致的性能下降，可以适当调整哈希表的大小，增加桶的数量。

5. 使用更好的哈希分配策略

Java 8 之后，HashMap 引入了改进的冲突解决机制，当链表长度过长时，会转化为红黑树，这样即使发生冲突，查找、插入和删除操作的性能也能保持在 O(log n) 的时间复杂度。因此，合理控制 HashMap 的容量以及负载因子，可以使得哈希冲突不会导致性能的严重下降。

三、总结

1. 为什么使用 String 作为 HashMap 键：

   • String 是不可变的，确保哈希表的稳定性。
   • String 的 hashCode() 方法实现高效，生成的哈希码能够较好地分散，减少冲突。
   • String 在很多实际应用中作为键使用，如用户名、URL 等。

2. 如何减少哈希冲突：

   • 改进 hashCode() 方法，使用高质量的哈希算法（例如通过质数混合字符值）。
   • 合理设置 HashMap 的初始容量和负载因子。
   • 对于高并发应用或特殊场景，考虑使用更强的哈希算法。
   • 使用 HashMap 的扩容机制和链表/红黑树等冲突解决机制来处理冲突。

这些措施帮助减少哈希冲突，保持 HashMap 操作的高效性和稳定性。

my：不可变/高效/均匀分布（字符+unicode参与计算）

为什么重写equal 和hashcode

HashMap 使用 String 作为键（key）在 Java 中是非常常见的做法，主要是因为 String 具有一些独特的属性，使得它在作为键时非常高效且合适。要理解为什么使用 String 作为 HashMap 的键，以及如何减少哈希冲突，我们需要分别讨论以下几个方面：

一、为什么 String 适合作为 HashMap 的键

1. 不可变性（Immutability）
   String 是一个不可变对象，一旦创建，它的内容就不能被改变。这一点对于哈希表的稳定性和性能非常重要。因为 HashMap 是基于哈希值来查找键值对的，如果 String 作为键被修改，它的哈希值也会改变，这会导致 HashMap 无法正确找到该键对应的值。因此，不可变性使得 String 在 HashMap 中作为键时更可靠。

2. 高效的 hashCode() 实现
   String 类重写了 hashCode() 方法，该方法基于字符串的内容（即字符数组）生成哈希码。对于大多数情况，String 的 hashCode() 实现能够有效地分散哈希值，减少哈希冲突。这使得 String 在 HashMap 中作为键时通常具有良好的性能。

3. 良好的均匀分布
   String 类型的 hashCode() 实现通过将字符串的每个字符的 Unicode 值参与计算，并对结果进行混合（加权求和）来生成一个整型哈希值。这个哈希值通常能够有效地在哈希桶中分散，减少冲突。String 类的 hashCode() 方法是经过高度优化的，能够产生均匀分布的哈希码。

4. 广泛使用和自然性
   在许多应用中，字符串作为键具有自然性和广泛使用的场景。例如，数据库中表的字段名、URL 路径、用户名、产品 ID 等，通常都是字符串，因此它们常常作为哈希表的键。

二、如何减少哈希冲突

哈希冲突是指不同的键被映射到相同的哈希桶（即哈希值相同）。为了减少哈希冲突，可以采取以下几种方法：

1. 改进 hashCode() 方法

生成哈希值的质量直接影响哈希冲突的频率。String 类中的 hashCode() 方法已经经过了优化，它通过以下公式计算哈希码：

java

int hashCode = 0; for (int i = 0; i < length(); i++) { hashCode = 31 * hashCode + value[i]; }

其中 31 是一个常数，通过不断乘以 31（这是一个质数）来混合字符串中的字符值。这个公式有助于生成均匀分布的哈希码，减少冲突。

• 使用质数：使用质数（如31）作为乘数是为了避免碰撞，因为质数能够有效地分散哈希值。
• 使用所有字符：String 的哈希值不仅仅基于第一个字符，而是通过遍历整个字符串，这样能够更加充分地利用字符串的所有信息，降低冲突的概率。

2. 合理设置 HashMap 初始容量和负载因子

HashMap 中的哈希桶是固定大小的，默认大小通常是 16。当哈希桶数量增多时，哈希冲突的概率会降低，但增加哈希桶的数量也会影响内存占用。通过合理配置 HashMap 的初始容量和负载因子（load factor）可以减少不必要的扩容，并且避免过多的哈希冲突。

• 初始容量（initial capacity）：HashMap 在创建时，可以指定一个初始容量。容量越大，哈希冲突的可能性就越小，但也会占用更多内存。
• 负载因子（load factor）：负载因子决定了 HashMap 满载时会进行扩容的程度。默认值是 0.75，表示当 HashMap 中的条目数达到当前容量的 75% 时，会扩展到原容量的两倍。通过调整负载因子，可以优化性能，减少冲突。

示例：

java

Map<String, String> map = new HashMap<>(32, 0.75f); // 初始容量为32，负载因子为0.75

3. 自定义哈希算法

虽然 String 的 hashCode() 方法已经非常高效，但在一些特定情况下，开发者可能需要为某些自定义对象（如自定义类）编写特定的哈希算法。通过对 String 进行更复杂的哈希处理，开发者可以进一步减少冲突。

示例： 可以通过自定义 hashCode() 方法使用更加复杂的哈希算法，如 MD5 或 SHA 等。

4. 调整哈希表大小

HashMap 采用链表法或红黑树（当链表长度超过阈值时）来解决哈希冲突。如果发生哈希冲突，HashMap 会将冲突的键值对放入同一个桶（bucket）内，通过链表或者树的结构解决冲突。为了减少链表长度过长导致的性能下降，可以适当调整哈希表的大小，增加桶的数量。

5. 使用更好的哈希分配策略

Java 8 之后，HashMap 引入了改进的冲突解决机制，当链表长度过长时，会转化为红黑树，这样即使发生冲突，查找、插入和删除操作的性能也能保持在 O(log n) 的时间复杂度。因此，合理控制 HashMap 的容量以及负载因子，可以使得哈希冲突不会导致性能的严重下降。

三、总结

1. 为什么使用 String 作为 HashMap 键：

   • String 是不可变的，确保哈希表的稳定性。
   • String 的 hashCode() 方法实现高效，生成的哈希码能够较好地分散，减少冲突。
   • String 在很多实际应用中作为键使用，如用户名、URL 等。

2. 如何减少哈希冲突：

   • 改进 hashCode() 方法，使用高质量的哈希算法（例如通过质数混合字符值）。
   • 合理设置 HashMap 的初始容量和负载因子。
   • 对于高并发应用或特殊场景，考虑使用更强的哈希算法。
   • 使用 HashMap 的扩容机制和链表/红黑树等冲突解决机制来处理冲突。

这些措施帮助减少哈希冲突，保持 HashMap 操作的高效性和稳定性。

hashmap为什么用String作为key，如何减少hash冲突的，请详细说明

重写 equals() 和 hashCode() 方法是 Java 中比较对象和使用对象作为哈希键时非常重要的操作。它们的主要作用是在对象比较和集合操作（如 HashSet, HashMap, Hashtable）中，确保对象能够按预期进行比较和存储。

具体来说，重写这两个方法有以下几个重要原因：

1. 确保对象比较的正确性

默认的 equals() 方法是 Object 类中定义的，比较的是对象的内存地址（即引用是否相同）。但是，在很多场景下，我们希望比较对象的实际内容，而不仅仅是它们的引用。因此，重写 equals() 方法可以根据对象的字段值来定义两个对象是否相等。

示例： 假设我们有一个 Person 类，可能两个 Person 对象只有名字和年龄相同，这时需要重写 equals() 方法来比较这些属性是否相同，而不是仅仅比较它们的内存地址。

java

@Override public boolean equals(Object obj) { if (this == obj) return true; if (obj == null || getClass() != obj.getClass()) return false; Person person = (Person) obj; return age == person.age && Objects.equals(name, person.name); }

2. 确保哈希集合和哈希映射的正确工作

hashCode() 方法用于计算对象的哈希码，它在哈希集合（如 HashSet）和哈希映射（如 HashMap）中扮演着关键角色。Java 集合框架（如 HashSet、HashMap、Hashtable 等）会基于对象的哈希码来存储和查找元素。因此，如果你重写了 equals() 方法，那么为了确保集合能够正确工作，通常也需要重写 hashCode() 方法。

原因：

• 如果两个对象通过 equals() 方法被认为是相等的，那么它们的哈希码也必须相等。否则，哈希集合在查找时可能会出现问题，导致对象不能正确存储或查找。

示例： 假设 Person 类中，我们用 name 和 age 来判断两个 Person 是否相等，那么我们应该根据这两个属性的值来生成哈希码。

java

@Override public int hashCode() { return Objects.hash(name, age); }

这样，如果两个 Person 对象的 name 和 age 相等，那么它们的 hashCode() 也会相等，从而确保哈希集合或哈希映射中的正确操作。

3. 遵循 Java 的约定

Java 中的 hashCode() 和 equals() 方法遵循以下约定，重写这两个方法时，必须遵循这些规则：

1. 自反性：对于任何非空引用值 x，x.equals(x) 应该返回 true。
2. 对称性：对于任何非空引用值 x 和 y，如果 x.equals(y) 返回 true，那么 y.equals(x) 也应该返回 true。
3. 传递性：对于任何非空引用值 x、y 和 z，如果 x.equals(y) 返回 true 且 y.equals(z) 返回 true，则 x.equals(z) 也应该返回 true。
4. 一致性：如果两个对象的 equals() 方法返回 true，则它们的 hashCode() 必须相同；如果 equals() 返回 false，那么 hashCode() 的值可以不同，但应该尽量减少冲突。
5. 不影响 hashCode()：如果两个对象的 equals() 方法返回 false，它们的 hashCode() 不一定要不同，但不同的对象应尽量具有不同的哈希码。

注：违背这些规则，可能会导致哈希集合或哈希映射中的元素不能正确存取或更新。

4. 提高哈希表效率

在使用 HashMap 或 HashSet 时，哈希表通过对象的 hashCode() 来确定对象存储位置。合理地重写 hashCode() 方法可以减少哈希冲突，从而提高哈希表的效率。如果 hashCode() 返回的值能够将对象分散在哈希表的各个桶中，就能降低查找、插入和删除的平均时间复杂度。

5. 优化对象存储与查找

如果你的对象需要存储在一个基于哈希的集合中（如 HashMap、HashSet 等），或者需要作为键在这些集合中查找，重写 equals() 和 hashCode() 是必不可少的。它们会影响到对象的定位和查找效率。如果没有正确实现这两个方法，哈希表可能会错误地处理对象，从而导致错误的存取行为和低效的性能。

总结：

• equals()：用于定义对象的相等标准，通常基于对象的内容进行比较。
• hashCode()：用于定义对象的哈希值，确保对象在哈希集合中可以高效地存储和查找。

重写 equals() 和 hashCode() 方法 的主要目的：

1. 确保对象比较的正确性；
2. 确保在哈希集合或哈希映射中正常存储和查找；
3. 遵循 Java 的标准约定；
4. 提高哈希表操作的效率。

没有正确重写这两个方法，可能会导致 HashMap、HashSet 等集合类的行为不符合预期，甚至产生不可预料的错误。

既然hashCode 冲突的概率很小，那么运算后定位在同一个数组的位置很小，每一个数组位置不是就一个元素

你提出的问题涉及到哈希冲突的概率和哈希表的工作原理。确实，hashCode() 碰撞的概率通常很小，但并不意味着所有哈希桶（数组中的每个位置）最终都会只有一个元素。下面我会详细解释这个问题。

一、hashCode() 产生冲突的概率

1. 理论上冲突的概率较低
   hashCode() 碰撞是由多个不同的键生成相同的哈希值引起的。对于一个高质量的 hashCode() 方法（如 String 的 hashCode()），生成哈希值的过程会尽量使得不同的字符串产生不同的哈希值，从而减少冲突的概率。在许多情况下，hashCode() 的分布非常均匀，冲突的概率很低。

2. 实际应用中的冲突
   尽管 hashCode() 方法已经尽量避免冲突，在实际应用中不可避免会发生碰撞。原因是哈希表的大小是有限的（通常是一个固定的初始容量，默认是 16），而键的数量是可变的。因此，理论上会有多个键最终映射到相同的哈希桶位置。

二、哈希表的工作原理

HashMap 通过 数组 存储键值对，每个数组元素称为 桶（bucket）。当你将一个键值对放入 HashMap 时，hashCode() 用于决定该键放入哪个桶的位置。若多个键生成相同的哈希码（发生哈希冲突），这些键值对就会被放在同一个桶中。

1. 初始状态下的哈希桶

   • 当 HashMap 创建时，它会初始化一个大小为 16 的数组，每个数组位置（桶）用来存储一对键值（Map.Entry 或链表节点）。
   • 理论上，如果 hashCode() 分布非常均匀且没有冲突，数组中的每个位置都应该只有一个元素。

2. 冲突的处理：链表法

   • 当多个键具有相同的哈希值时，它们会被放置在同一个桶中，这时发生 哈希冲突。
   • 最常见的处理方式是链表法（Java 8 之前），也就是将冲突的键值对存储在一个链表中。每个桶可能包含多个 Map.Entry（即键值对），这些键值对通过链表连接。

3. Java 8 之后的改进：红黑树

   • 从 Java 8 开始，当某个桶内的链表长度超过阈值（通常为 8），HashMap 会将链表转换为红黑树（TreeNode）。这样，查找操作的时间复杂度从 O(n) 优化为 O(log n)，提高了性能。
   • 但如果桶内的元素少于 8 个，依然会使用链表进行存储。

三、为什么不一定每个数组位置只有一个元素

即使 hashCode() 的冲突概率较低，哈希表中每个桶的位置仍然可能会有多个元素，原因在于：

1. 有限的哈希表容量
   哈希表的桶是有限的（例如，默认是 16 个桶）。随着更多元素被加入到 HashMap 中，冲突的可能性增加，特别是当存入的元素数量接近桶的数量时。例如，16 个桶时，存入 100 个元素，哈希冲突的概率就会显著增加，某些桶可能会存放多个元素。

2. 哈希值的分布不完全均匀
   尽管 hashCode() 方法已经经过优化，生成的哈希值往往能够比较均匀地分布到哈希表中，但它仍然无法完全避免冲突。在极端情况下，如果两个不同的键具有相同的 hashCode，它们就会被分配到相同的桶中。

3. 负载因子的影响
   HashMap 的负载因子（默认为 0.75）决定了在桶中元素数量占到一定比例时，会触发扩容。当负载因子较高时，HashMap 内部的桶会有更多的元素，这时冲突的概率和链表的长度都会增加。

四、如何减少桶中元素的数量

1. 增加初始容量
   在使用 HashMap 时，可以通过调整初始容量来减少哈希冲突。例如，如果预估存储的键值对数量较大，可以设置较大的初始容量，避免频繁的扩容，并尽量保持每个桶内的元素较少。

   java

   Map<String, String> map = new HashMap<>(64, 0.75f); // 初始容量设置为 64

2. 选择合适的负载因子
   负载因子决定了桶的扩展阈值。如果负载因子过大，哈希表会比较拥挤，增加冲突的概率。通过适当选择负载因子，可以平衡内存使用和哈希冲突的处理。

3. 合理设计 hashCode() 方法
   虽然 String 的 hashCode() 方法已经非常优秀，但如果你在自己的类中实现了 hashCode()，请确保实现一个高质量的哈希函数，确保哈希值的均匀分布，以减少冲突的发生。

五、总结

• hashCode() 冲突概率较低，但并非为零。在哈希表中，多个键可能会映射到同一个桶（即哈希冲突）。
• 哈希冲突的解决方式：当多个键映射到同一个桶时，HashMap 会通过链表或红黑树来处理冲突。在负载较高时，一个桶可能包含多个元素。
• 为什么桶中不止一个元素：哈希冲突是不可避免的，特别是当元素数量增多时。合理配置哈希表的初始容量和负载因子可以减少冲突，并提高性能。

通过这些方式，即使哈希冲突存在，HashMap 依然能够保持高效的查找、插入和删除操作。

如果有200个元素存入hashmap中，初始化容量只有16，既然hash冲突概率小，是不是大概率，数组要扩容到200个桶，一个桶存一个元素

如果你将 200 个元素存入一个初始容量为 16 的 HashMap 中，并且假设哈希冲突的概率非常小，理论上确实会发生扩容操作，但 并不会导致每个桶正好存放一个元素。以下是详细的解释：

1. 哈希表的扩容机制

在 Java 中，HashMap 的默认扩容机制是，当当前表中的元素数量超过了负载因子（默认是 0.75）乘以当前容量时，HashMap 会进行扩容。具体来说，当元素的数量超过 当前容量 × 负载因子 时，HashMap 会将容量翻倍。

• 初始容量：16
• 负载因子：0.75
• 扩容条件：当元素数量超过 16 × 0.75 = 12 时，HashMap 会进行第一次扩容，容量变为 32。
• 第二次扩容：当元素数量超过 32 × 0.75 = 24 时，HashMap 会再次扩容，容量变为 64。
• 第三次扩容：当元素数量超过 64 × 0.75 = 48 时，HashMap 会再次扩容，容量变为 128。
• 第四次扩容：当元素数量超过 128 × 0.75 = 96 时，HashMap 会再次扩容，容量变为 256。
• 最终容量：扩容直到容量大于或等于 200 时，HashMap 会停止扩容，最终容量会大于或等于 256。

2. 扩容后的桶分配

每次扩容时，HashMap 的容量会翻倍，这意味着桶的数量会增长。例如，从 16 到 32 到 64，到 128，最终到 256。所以，200 个元素最终会被分配到大于等于 256 个桶中。

然而，扩容并不意味着每个桶都恰好存放一个元素。即使没有冲突，也不会达到“一桶一个元素”的理想状态。原因如下：

1. 哈希值的分布：哈希表中的元素并不是完全均匀地分布在所有桶中的。哈希函数生成的哈希值通常是随机的，因此即使哈希冲突的概率很低，某些桶还是可能存放多个元素。哈希值的分布决定了每个桶中存放多少元素，而不仅仅是容量的大小。

2. 哈希冲突的不可避免性：即使哈希冲突概率很低，冲突还是有可能发生。特别是在数据量非常大的情况下，碰撞的可能性会增大。即便哈希值非常均匀，多个元素可能会映射到同一个桶。

3. 负载因子的作用：即使在没有冲突的情况下，HashMap 也会根据负载因子的规则来决定是否扩容。如果负载因子设置为默认的 0.75，即使每个桶的元素分布比较均匀，也会在容量超过 75% 时触发扩容。

3. 为什么每个桶不一定存放一个元素

• 哈希表的容量与元素数量不成完全线性关系。即使你有 200 个元素，扩容后可能有比 200 个桶多的桶，因为 HashMap 会按照负载因子的规则进行扩容，而每次扩容是翻倍的，直到容量大于等于 200。
• 哈希函数的分布性：哈希函数的分布性意味着不同的元素有可能被映射到同一个桶，因此即使桶数为 256，仍然有可能出现某些桶有多个元素。

举个例子：

• 如果哈希表的容量增长到 256，但某些哈希值的分布相对密集，可能仍然有一些桶里存放 2 个或更多的元素。

4. 实际情况

• 假设扩容后，容量达到 256，200 个元素将会被均匀分配到 256 个桶中。
• 如果 hashCode() 的分布非常均匀且没有任何冲突，理论上每个桶会存放约 200 ÷ 256 ≈ 0.78 个元素，但实际情况中，某些桶可能存放 1 个元素，而有些桶可能没有元素。
• 由于哈希值的随机性和可能的冲突，实际情况是某些桶可能会有多个元素。

总结

虽然哈希冲突的概率较小，并且最终 HashMap 的容量会扩容到足够大的值（大于等于 256 个桶），但 不可能保证每个桶都只有一个元素。哈希表的桶数和元素数的关系并不是完全一一对应的，且哈希值的分布和冲突的处理会导致某些桶存放多个元素。因此，即使哈希冲突的概率小，数组的每个桶仍然不太可能存放正好一个元素。

hash存入数据，如何找到桶的位置

在哈希表（如 HashMap）中，将数据存入哈希表并找到桶的位置的过程通常是基于哈希函数来决定的。具体步骤如下：

1. 计算哈希值

每个对象在 HashMap 中都需要有一个哈希值，这个哈希值通常通过对象的 hashCode() 方法来计算。hashCode() 返回的是一个整数值，用于代表对象的散列码。对于字符串、数字等基本数据类型和对象，Java 会根据对象的内容计算哈希值。

java

int hashCode = key.hashCode();

2. 调整哈希值（哈希扰动）

在 HashMap 中，直接使用 hashCode() 计算出来的值并不是直接用来定位桶的位置。为了避免哈希冲突和增强哈希表的分布性，Java 会对哈希值做一些扰动处理，通常是通过与一个掩码（mask）进行位运算来优化哈希值的分布。这可以帮助均匀地分配元素到不同的桶中。

假设 hashCode 是 32 位的整数，扰动的目的是通过位运算优化它，使得分布更加均匀。

java

int hash = hashCode ^ (hashCode >>> 16); // 位移和异或操作扰动哈希值

>>> 16 是无符号右移操作，它将 hashCode 的高16位移到低16位位置，再与原值做异或操作，以消除高低位的相关性，从而增加哈希分布的随机性。

3. 确定桶的位置

经过扰动处理后，接下来要确定元素在哈希表中具体存放哪个桶。此时使用一个简单的操作来将哈希值映射到桶数组的索引位置上。

java

int index = hash & (capacity - 1); // capacity 是当前桶的数量

这里的 & 操作与桶数组的大小（capacity）减去 1 进行按位与运算，目的是将哈希值映射到合法的桶索引上。

为什么是 capacity - 1？

capacity 是桶的总数，假设桶的数量是 16、32、64、128 等 2 的幂，那么 capacity - 1 是一个二进制中所有位都是 1 的数。例如：

• 如果 capacity 是 16，capacity - 1 就是 15（二进制：1111）。
• 如果 capacity 是 32，capacity - 1 就是 31（二进制：11111）。

这样做的目的是通过与操作来让哈希值适配桶的数量，因为对 2 的幂数进行按位与操作等价于取哈希值的低位，保证哈希值能正确地映射到桶数组中的索引。

4. 查找桶并存入数据

现在，我们得到了桶的索引 index，接下来可以使用这个索引去查找对应的桶，并将数据存储在相应的桶中。如果发生哈希冲突（即不同的键通过哈希值映射到了同一个桶），通常会使用链表、红黑树或者其他结构来处理冲突。

总结：

• 步骤 1：通过 key.hashCode() 计算键的哈希值。
• 步骤 2：对哈希值进行扰动处理，以提高哈希分布的均匀性。
• 步骤 3：通过 hash & (capacity - 1) 计算桶的索引位置。
• 步骤 4：在该位置的桶中存储数据，若发生冲突，使用链表或树形结构等方法解决冲突。

这一系列操作使得数据能够高效地存入哈希表，并能快速地找到相应的桶。

怎么保证hashcode计算落在桶中，比如默认16，会不会计算结果不在桶中

在哈希表（例如 HashMap 或 HashSet）中，哈希码（hashCode）的计算和桶的位置分配是通过某些机制来保证元素最终能够落到正确的桶中的。为了让哈希值适配桶的数量，哈希表会对计算得到的 hashCode 进行哈希化处理，从而确保其结果能有效地映射到桶数组中的位置，即使计算出的 hashCode 本身可能非常大或者负数。

1. 哈希桶计算的基本原理

在 Java 中，HashMap 或 HashSet 使用哈希算法来将 hashCode 映射到桶数组中。桶数组的大小通常是 2 的幂次方，比如默认的容量为 16。为了确保 hashCode 落在正确的桶中，哈希表通常会用位运算（而非直接取余操作）来处理哈希值，以便将其映射到桶数组的索引范围。

2. hashCode 到桶索引的转换过程

哈希表中，通常通过以下方式来计算元素的桶索引：

java

index = hashCode & (capacity - 1)

• hashCode 是元素的哈希码，通常通过对象的 hashCode() 方法计算得出。
• capacity 是桶数组的容量，通常是 2 的幂次方（如 16、32、64 等）。
• (capacity - 1) 是 capacity 减去 1 的值，它用于确保哈希值与桶数组的大小相关联。

为什么使用 hashCode & (capacity - 1)？

1. 保证结果落在桶范围内： 如果容量是 2 的幂次方，capacity - 1 的二进制表示就是将所有位都设置为 1（例如，容量为 16 时，capacity - 1 为 15，二进制表示为 1111），因此通过与操作 (&) 会保留 hashCode 的低位，并将高位部分清除。这样，就能确保计算出的索引值始终在 [0, capacity - 1] 的范围内，即桶数组的有效索引范围。

2. 为什么不用取余操作 %？ 取余操作可能会引入额外的开销，特别是当桶的容量不是 2 的幂时。位运算 (&) 相对于取余操作来说，计算效率更高，尤其是在容量为 2 的幂次方时。通过这种方式，hashCode 可以更有效地映射到桶数组的有效范围内。

3. 举个例子

假设当前哈希表的容量为 16，hashCode 的计算结果为某个整数值，比如 12345678。

java

int hashCode = 12345678; // 假设哈希码为 12345678 int capacity = 16; int index = hashCode & (capacity - 1); // 16 - 1 = 15 -> 二进制为 1111

现在我们对 hashCode 和 15 进行按位与运算：

java

12345678 & 15 = 10

这样，hashCode 映射到的桶索引就是 10。这个索引位于桶数组的有效范围 [0, 15] 内。

4. 哈希冲突处理

即使通过 hashCode & (capacity - 1) 保证了索引落在桶的范围内，仍然有可能存在多个元素的 hashCode 映射到同一个桶中。这种情况称为 哈希冲突（Hash Collision）。为了解决哈希冲突，Java 中的哈希表通常使用以下两种方式：

1. 链表法（链式哈希）：将多个映射到同一个桶的元素存储在一个链表中（或 Java 8 以后使用红黑树代替链表）。
2. 开放地址法：如果桶已经被占用，则寻找下一个空桶。

5. 总结

• 确保桶索引有效：通过 hashCode & (capacity - 1) 将 hashCode 映射到 [0, capacity - 1] 的有效范围，这样可以确保哈希值计算结果会落在桶的范围内。
• 性能优化：使用位运算而不是取余操作，提升计算效率，尤其在桶的容量是 2 的幂时。
• 哈希冲突：即使计算的桶索引有效，仍可能出现哈希冲突，需要通过链表或其他方法来处理冲突

既然桶的容量是16，100个元素，都会落在这16个桶中，hash冲突会存入红黑树，红黑树可以存入无限数据吗，什么时候会扩容

当哈希表中的桶容量是固定的（例如 16），但存储的元素数量超过了桶的容量时，哈希冲突就会发生。为了应对冲突，Java 8 及以后版本的 HashMap 使用红黑树来优化冲突处理。不过，红黑树的存在并不意味着可以存入无限的数据，它同样有其限制，且扩容机制仍然会触发，确保性能不会下降。

1. 红黑树的作用

在 Java 8 中，当哈希表中某个桶的元素数量超过了 8 个时，Java 会将该桶从链表转换成红黑树。红黑树是一种自平衡的二叉查找树，相比链表，红黑树提供了对元素的更高效的查找、插入和删除操作，时间复杂度为 O(log n)，而链表则是 O(n)。

然而，红黑树本身并不会无限制地存储数据。如果某个桶的元素数量继续增加，并且容量已经达到一定的阈值时，哈希表会扩容，从而增加桶的数量。这是为了保持整体操作的高效性，避免哈希冲突过多地集中在少数几个桶中。

2. 红黑树的限制

虽然红黑树的效率比链表高，但它仍然有其内存和性能上的限制。Java 并没有设置红黑树能够存储“无限”数据。当某个桶中的元素过多时，Java 会扩容哈希表，重新调整桶的数量。

• 红黑树的大小限制：一般来说，红黑树内的元素会保持平衡，插入、删除和查找操作的时间复杂度为 O(log n)。但如果元素数目超过了某个阈值，导致哈希表内存占用过高，Java 会触发扩容操作，重新分配更大的桶数组。

3. 扩容触发的条件

哈希表的扩容通常是基于负载因子（load factor）来触发的。默认情况下，HashMap 的负载因子是 0.75，即当哈希表的元素数量超过当前桶容量的 75% 时，哈希表会扩容。

扩容过程

• 扩容的阈值：如果哈希表当前的容量为 16，负载因子为 0.75，那么当哈希表的元素数量超过 16 * 0.75 = 12 时，就会触发扩容操作。
• 扩容后的容量：扩容时，桶的数量通常会翻倍（例如，16 扩容到 32，32 扩容到 64 等）。

扩容操作的过程包括：

1. 重新分配一个更大的桶数组。
2. 重新计算每个元素的桶索引，并将元素重新分布到新的桶中。
3. 在扩容后，可能会减少哈希冲突的发生，因为桶的数量增加了。

4. 什么时候扩容

扩容的时机是基于以下条件：

1. 元素数量：当元素数量超过当前桶数组容量的 75% 时（即超过负载因子）。
2. 红黑树和链表的转换：当某个桶中的元素数量超过 8 个时，桶内部会从链表转换为红黑树，但如果整体元素数量太多，哈希表仍会扩容。

扩容操作是当哈希表负载因子（元素数量 / 桶容量）超过设定的阈值时自动进行的，而不是由单个桶中红黑树的大小决定的。

5. 红黑树到链表的转换

如果一个桶中的元素数量变少到一定程度（例如，红黑树中的元素少于 6 个），Java 会将桶内的红黑树转换回链表，避免不必要的内存开销。

6. 总结

• 红黑树的作用：它优化了哈希冲突的处理，在哈希冲突严重时（桶内元素数量超过 8 个），会将链表转换为红黑树，提升查询效率。
• 红黑树的容量限制：红黑树本身并不会无限制地存储数据。哈希表的扩容机制依然会触发，当元素数量超过负载因子阈值时，哈希表会扩容。
• 扩容触发条件：当哈希表的元素数量超过桶容量的 75% 时（负载因子为 0.75），会触发扩容，将桶容量翻倍。

通过扩容和使用红黑树，HashMap 保持了较好的性能，避免了由于哈希冲突过多而导致的性能下降。

假如存入200个元素，会扩容吗，请详细说明

假设我们使用 Java 的 HashMap，并且考虑默认的负载因子（0.75）和初始容量（通常是 16），我们来详细分析一下，当存入 200 个元素时，HashMap 是否会扩容。

1. 初始容量和负载因子

默认情况下，HashMap 的初始容量是 16，负载因子是 0.75。这意味着：

• 初始容量：16 个桶
• 负载因子：0.75，即哈希表的元素数量达到桶容量的 75% 时会触发扩容。

2. 扩容的触发条件

HashMap 扩容的条件是，当哈希表中的元素数量达到当前桶容量的 75% 时，会触发扩容。具体来说，扩容的触发条件是：

当前容量×0.75(负载因子)当前容量×0.75(负载因子)

3. 首次扩容

初始情况：

• 初始容量为 16。
• 当哈希表中的元素超过 16 * 0.75 = 12 时，会触发扩容。

所以，在插入第 13 个元素时，HashMap 会扩容。扩容的过程会将桶的数量翻倍，变成 32。

经过扩容后的情况：

• 当前容量变为 32。
• 当元素数量达到 32 * 0.75 = 24 时，会再次触发扩容，桶的数量会翻倍变成 64。

4. 第二次扩容

扩容后的容量为 32：

• 当元素数量超过 32 * 0.75 = 24 时，触发扩容。
• 这样，HashMap 的容量变为 64，并且所有的元素会重新哈希并分布到新的桶中。

经过第二次扩容后的情况：

• 当前容量变为 64。
• 当元素数量达到 64 * 0.75 = 48 时，第三次扩容会发生。

5. 第三次扩容

扩容后的容量为 64：

• 当元素数量超过 64 * 0.75 = 48 时，会再次触发扩容，HashMap 的容量变为 128。

经过第三次扩容后的情况：

• 当前容量变为 128。
• 当元素数量达到 128 * 0.75 = 96 时，哈希表会再次扩容。

6. 第四次扩容

扩容后的容量为 128：

• 当元素数量超过 128 * 0.75 = 96 时，会触发扩容，HashMap 的容量变为 256。

扩容后的情况：

• 当前容量变为 256。
• 现在可以存入更多元素，直到容量达到 256 * 0.75 = 192 才会再次扩容。

7. 插入 200 个元素的过程

在插入 200 个元素的过程中：

1. 初始容量为 16。当插入第 13 个元素时，触发第一次扩容，容量变为 32。
2. 插入第 25 个元素时，触发第二次扩容，容量变为 64。
3. 插入第 49 个元素时，触发第三次扩容，容量变为 128。
4. 插入第 97 个元素时，触发第四次扩容，容量变为 256。

因此，当插入 200 个元素时，HashMap 已经经历了 4 次扩容，最后的容量是 256，这时存入的元素就不再触发扩容，直到元素数量再次超过 192（即 256 的 75%）时，才会再次扩容。

8. 总结

• HashMap 会在存入元素超过当前容量的 75% 时触发扩容。
• 在存入 200 个元素时，HashMap 会经过 4 次扩容，最终容量变为 256。
• 扩容会将容量翻倍，每次扩容时，元素重新哈希并分布到新的桶数组中。

回答问题：是的，存入 200 个元素时，HashMap 会进行扩容，并且会经历 4 次扩容，从 16 扩容到 256。

假如存入200个元素，既然会不断扩容，是不是每个桶大概率存一个元素，String 发生hash冲突概率很小啊