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HashMap扩容拾遗

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JavaQ
发布2018-07-25 15:43:48
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发布2018-07-25 15:43:48
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文章被收录于专栏:JavaQJavaQ

JDK8中HashMap扩容涉及到的加载因子和链表转红黑树的知识点经常被作为面试问答题,本篇将对这两个知识点进行小结。

链表转红黑树为什么选择数字8

在JDK8及以后的版本中,HashMap引入了红黑树结构,其底层的数据结构变成了数组+链表或数组+红黑树。添加元素时,若桶中链表个数超过8,链表会转换成红黑树。之前有写过篇幅分析选择数字8的原因,内容不够严谨。最近重新翻了一下HashMap的源码,发现其源码中有这样一段注释:

Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we use them only when bins contain enough nodes to warrant use (see TREEIFYTHRESHOLD). 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/Poissondistribution) 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(-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

翻译过来大概的意思是:理想情况下使用随机的哈希码,容器中节点分布在hash桶中的频率遵循泊松分布(具体可以查看http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution),按照泊松分布的计算公式计算出了桶中元素个数和概率的对照表,可以看到链表中元素个数为8时的概率已经非常小,再多的就更少了,所以原作者在选择链表元素个数时选择了8,是根据概率统计而选择的。

默认加载因子为什么选择0.75

HashMap有两个参数影响其性能:初始容量和加载因子。容量是哈希表中桶的数量,初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子是哈希表在其容量自动扩容之前可以达到多满的一种度量。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行扩容、rehash操作(即重建内部数据结构),扩容后的哈希表将具有两倍的原容量。

通常,加载因子需要在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高,例如为1,虽然减少了空间开销,提高了空间利用率,但同时也增加了查询时间成本;加载因子过低,例如0.5,虽然可以减少查询时间成本,但是空间利用率很低,同时提高了rehash操作的次数。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子,以便最大限度地减少rehash操作次数,所以,一般在使用HashMap时建议根据预估值设置初始容量,减少扩容操作。

选择0.75作为默认的加载因子,完全是时间和空间成本上寻求的一种折衷选择,至于为什么不选择0.5或0.8,笔者没有找到官方的直接说明,在HashMap的源码注释中也只是说是一种折中的选择。

END

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原始发表:2018-04-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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