首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

仅当重新散列c中的哈希表时,大小为8的读取无效

重新散列哈希表是一种解决哈希冲突的方法,它通过调整哈希表的大小来减少冲突,提高哈希表的性能。当哈希表中的元素数量增加到一定程度,导致哈希冲突频繁发生时,就需要进行重新散列。

重新散列的过程包括以下几个步骤:

  1. 创建一个新的哈希表,大小为原哈希表的两倍或更大。
  2. 遍历原哈希表中的每个元素,将其重新插入到新哈希表中。
  3. 释放原哈希表的内存空间。
  4. 将新哈希表设置为当前哈希表。

重新散列的目的是为了减少哈希冲突,提高哈希表的性能和效率。当哈希表的负载因子(元素数量与哈希表大小的比值)过高时,哈希冲突会增加,导致查找、插入和删除操作的效率下降。通过重新散列,可以使哈希表的负载因子保持在一个较低的水平,从而提高哈希表的性能。

重新散列的优势包括:

  1. 提高哈希表的性能:通过减少哈希冲突,重新散列可以提高哈希表的查找、插入和删除操作的效率。
  2. 适应动态数据集:重新散列可以根据数据集的变化动态调整哈希表的大小,适应不同规模的数据集。
  3. 减少空间浪费:当哈希表中的元素数量较少时,哈希表的大小可以调整为较小的值,减少内存空间的浪费。

重新散列适用于任何需要使用哈希表的场景,包括但不限于以下几个方面:

  1. 数据库索引:在数据库中,哈希表常被用作索引结构,用于快速查找和访问数据。
  2. 缓存系统:在缓存系统中,哈希表用于存储缓存数据,通过重新散列可以提高缓存系统的性能。
  3. 分布式系统:在分布式系统中,哈希表用于存储分布式节点的信息,通过重新散列可以平衡节点的负载。
  4. 路由表:在网络路由中,哈希表用于存储路由信息,通过重新散列可以提高路由表的查询速度。

腾讯云提供了一系列与哈希表相关的产品和服务,包括云数据库 Redis、云数据库 Tendis、云原生数据库 TDSQL 等。这些产品提供了高性能、高可用性的哈希表存储服务,可以满足不同场景下的需求。

  • 云数据库 Redis:腾讯云的云数据库 Redis 是一种基于内存的高性能键值存储服务,支持哈希表等数据结构,适用于缓存、会话存储、消息队列等场景。了解更多信息,请访问云数据库 Redis
  • 云数据库 Tendis:腾讯云的云数据库 Tendis 是一种高性能的分布式键值存储服务,基于哈希表实现,适用于缓存、会话存储、分布式锁等场景。了解更多信息,请访问云数据库 Tendis
  • 云原生数据库 TDSQL:腾讯云的云原生数据库 TDSQL 是一种高性能、高可用性的分布式关系型数据库,支持哈希分片存储,适用于大规模数据存储和查询场景。了解更多信息,请访问云原生数据库 TDSQL

通过使用腾讯云的相关产品,可以快速搭建和管理具有高性能和高可用性的哈希表存储服务,满足各种应用场景的需求。

相关搜索:读取大小8无效-C中的Valgrindv8如何对哈希表中的键进行散列仅当表存在且仅当列不存在时,才向多个数据库中的表添加列仅当SQL update字段为空时,表中的SQL更新字段仅当stock中的值为1时,LINQ连接表、组和总和项目当表中的数据为空时,在自定义列中显示记录当identity insert设置为off时,无法为表中的identity列插入显式值仅当活动工作表的第16列中的值大于0时才运行循环当IDENTITY_INSERT设置为OF时,无法为表'xxx‘中的标识列插入显式值当IDENTITY_INSERT设置为OFF enityframework时,无法为表'Movies‘中的标识列插入显式值仅当目标数据框中的目标字段为空时,才从pandas数据框中的一列复制值EF核心。当IDENTITY_INSERT设置为OFF时,无法为表'Book‘中的标识列插入显式值仅当使用oracle SQL匹配where子句时,才使用table1列中的数据将特定列更新为table2列当数组中的json对象数未知时,如何从mysql文本列中提取json数组为表?当表svv_table_info中的stats_off列的值为99%时,这意味着什么?正在获取“当IDENTITY_INSERT设置为OFF.‘时,无法为表'OrderPromo’中的标识列插入显式值。”在没有标识的表上当IDENTITY_INSERT设置为OFF时,EF核心给我错误,无法为表'Tags‘中的标识列插入显式值ASP.net MVC错误:当IDENTITY_INSERT设置为OFF时,无法为表'Company‘中的标识列插入显式值当扫描代码映射注册表中的按钮(Win、Ctrl、Alt)被阻止时,如何在自动热键中将ctrl+c重新映射到ctrl+c?代码优先于现有数据库,实体框架:当IDENTITY_INSERT设置为OFF时,无法为表中的标识列插入显式值
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (139)-- 算法导论11.4 3题

三、用go语言,考虑一个采用均匀散列的开放寻址散列表。当装载因子为 3/4 和 7/8 时,试分别给出一次不成功查找和一次成功查找的探查期望数上界。...文心一言: 在开放寻址法中,当散列表的装载因子超过其阈值时,会触发重新哈希。在均匀散列的情况下,我们可以使用二次探查来处理冲突。...首先,考虑装载因子为3/4的情况。在这种情况下,哈希表中的元素数量是散列表大小的3/4。假设散列表的大小为N,那么在理想情况下,哈希表中的元素数量为3/4 * N。...在这种情况下,哈希表中的元素数量是散列表大小的7/8。假设散列表的大小为N,那么在理想情况下,哈希表中的元素数量为7/8 * N。...假设哈希表的大小为n,那么在一次不成功查找中,最多需要探测n个位置才能找到键值对;而在一次成功查找中,最多只需要探测log2(n)个位置。

18650

转换程序的一些问题:设置为 OFF 时,不能为表 Test 中的标识列插入显式值。8cad0260

因为先前的转换程序备份都没了:( 现在又重新开始学2005,所以借此准备再次写一个转换程序(针对asp.net forums) 考虑到一个问题,先前我都是靠内部存储过程进行注册、发帖、建立版面的,...可这次我是想在此基础上,能变成能转换任何论坛的,因此不想借助他自带的存储过程。...先前有一点很难做,因为一般的主键都是自动递增的,在自动递增的时候是不允许插入值的,这点让我一只很烦,今天有时间,特地建立了一个表来进行测试 字段名 备注 ID 设为主键 自动递增 Name 字符型...'); 很明显,抛出一个Sql错误: 消息 544,级别 16,状态 1,第 1 行 当  设置为 OFF 时,不能为表 'Test' 中的标识列插入显式值。    ...PS1:今天公司上午网站出现问题,造成了很严重的后果,我很坚信我的同事不会犯connection.close()的错误,错误原因还没有查到,星期一准备接受全体惩罚 PS2:年会要到了,要我表演节目,晕死

2.3K50
  • 哈希表

    可以说,如果没有数组,就没有哈希表。 哈希表通过散列函数把元素的键值映射为下标,然后将数据存储在数组中对应下标的位置。...不仅插入数据的过程要多次寻址或者拉很长的链,查找的过程也会因此变得很慢。 当装载因子过大时,就需要对哈希表扩容。新申请一个更大的哈希表,将数据搬移到这个新哈希表中。...针对数组的扩容,数据搬移操作比较简单。但是,针对哈希表的扩容,数据搬移操作要复杂很多。因为哈希表的大小变了,数据的存储位置也变了,所以我们需要通过散列函数重新计算每个数据的存储位置。...当哈希表中插入的数据越来越多时,散列冲突发生的可能性就会越来越大,空闲位置会越来越少,线性探测的时间就会越来越久。极端情况下,我们可能需要探测整个哈希表,所以最坏情况下的时间复杂度为 O (n)。...当链表长度太长(默认超过 8)时,链表就转换为红黑树。我们可以利用红黑树快速增删改查的特点,提高 HashMap 的性能。当红黑树结点个数少于 8 个的时候,又会将红黑树转化为链表。

    1.1K20

    【图解数据结构】外行人也能看懂的哈希表

    可以截取编号的后两位作为数组下标,来存取候选人信息数据。当通过编号查询人信息时,同样取编号后两位,作为数组下标读取数组数据。 这就是散列。候选人编号叫作键(key)或关键字,以标识一个候选人。...hash函数设计的好坏,决定了哈希表冲突的概率大小,也直接决定了哈希表的性能。 无论设计的多么优秀,还是得考虑如何解决散列冲突问题。...因为哈希表的大小变了,数据的存储位置也变了,需通过hash函数重新计算每个数据的存储位置。 原来hash表的21存储在0位,迁移新hash表后存储在7位。...若hash表当前大小为1G,想扩容为原来2倍,就需对1G数据重新计算哈希值并从原hash表搬移到新表,听着都耗时! 所以这时,“一次性”扩容机制就不合适了。...于是,在JDK1.8版本中,为了对HashMap做进一步优化,我们引入了红黑树。而当链表长度太长(默认超过8)时,链表就转换为红黑树。我们可以利用红黑树快速增删改查的特点,提高HashMap的性能。

    75120

    HashMap你真的了解吗?

    它重新散列哈希码以防止来自键的错误散列函数将所有数据放在内部数组的同一索引(存储桶)中 它采用重新散列的散列哈希码并使用数组的长度(减 1)对其进行位掩码。此操作确保索引不能大于数组的大小。...例如,假设您有一个仅将新数据放入 Map 的 Writer 线程和一个从 Map 读取数据的 Reader 线程,为什么它不能工作?...如果我使用以下散列函数运行相同的代码,它提供了更好的散列重新分区 现在需要2 秒。 我希望你意识到散列函数的重要性。...时,您需要为您的键找到一个散列函数,将键分散到最可能的存储桶中。...为此,您需要避免散列冲突。String Object 是一个很好的键,因为它具有很好的散列函数。整数也很好,因为它们的哈希码是它们自己的值。

    2.2K30

    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (242)-- 算法导论17.4 1题

    当装载因子达到一个严格小于1的值a时,进行扩容操作,将容量翻倍,并重新散列所有现有的项目到新的桶中。 2. 使用线性探测或分离链接法来处理哈希冲突。 3....• 将原有散列表中的元素重新哈希,并存放到新散列表中。 • 更新散列表大小为新大小,重置 count 为当前元素个数。 7. 最后返回插入操作成功。...新的大小应该是当前大小的倍数,以保证原有的探测序列仍然有效。 3. 重新散列:当散列表扩容后,将所有元素从旧表重新插入到新表中。...混元: 我们需要当装载因子达到一个严格小于1的值a时就认为表满,因为当装载因子接近1时,哈希表中的元素越来越多,发生哈希冲突的概率也就越高。...扩容时,我们可以将哈希表的大小增加到原来的两倍,然后将原来的元素重新插入到新的哈希表中。 2. 使用开放寻址法来解决哈希冲突。

    15720

    Redis 字典

    2.1.2 散列表 typedef struct dictht{ //哈希表数组,C语言中,*号是为了表明该变量为指针,有几个* 号就相当于是几级指针,这里是二级指针,理解为指向指针的指针...扩展操作:ht1的大小为 第一个大于等于ht0.used*2的2的n次方幂。如:ht0.used=3则ht1的大小为8,ht0.used=4则ht1的大小为8。...收缩操作:ht1的大小为 第一个大于等于ht0.used的2的n次方幂。 2、将保存在ht0中的键值对重新计算键的散列值和索引值,然后放到ht1指定的位置上。...2.2.3 渐进式 rehash 对于rehash我们思考一个问题如果散列表当前大小为 1GB,要想扩容为原来的两倍大小,那就需要对 1GB 的数据重新计算哈希值,并且从原来的散列表搬移到新的散列表。...每个字典有两个哈希表,一个是正常使用,一个用于rehash期间使用。 当redis计算哈希时,采用的是MurmurHash2哈希算法。

    1.7K84

    【图解数据结构】外行人也能看懂的哈希表

    可以截取编号的后两位作为数组下标,来存取候选人信息数据。当通过编号查询人信息时,同样取编号后两位,作为数组下标读取数组数据。 这就是散列。候选人编号叫作键(key)或关键字,以标识一个候选人。...hash函数设计的好坏,决定了哈希表冲突的概率大小,也直接决定了哈希表的性能。 无论设计的多么优秀,还是得考虑如何解决散列冲突问题。...因为哈希表的大小变了,数据的存储位置也变了,需通过hash函数重新计算每个数据的存储位置。 原来hash表的21存储在0位,迁移新hash表后存储在7位。...若hash表当前大小为1G,想扩容为原来2倍,就需对1G数据重新计算哈希值并从原hash表搬移到新表,听着都耗时! 所以这时,“一次性”扩容机制就不合适了。...于是,在JDK1.8版本中,为了对HashMap做进一步优化,我们引入了红黑树。而当链表长度太长(默认超过8)时,链表就转换为红黑树。我们可以利用红黑树快速增删改查的特点,提高HashMap的性能。

    1K10

    2022 最新 JDK 17 HashMap 源码解读 (一)

    当哈希表中的条目数超过负载因子和当前容量的乘积时,对哈希表进行重新哈希(即重建内部数据结构),使哈希表的桶数大约增加一倍。...如果要在一个 HashMap 实例中存储许多映射,则创建具有足够大容量的映射将比让它根据需要执行自动重新散列以增加表来更有效地存储映射。...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垃圾箱。在具有良好分布的用户哈希码的使用中,很少使用树箱。...该值必须大于 2 并且应至少为 8 以与树木移除中关于在收缩时转换回普通 bin 的假设相吻合 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 在调整大小操作期间 untreeifying...HashMap 中的映射数量或以其他方式修改其内部结构(例如,重新散列)的那些。

    13310

    一致性hash算法 java实现_信息的一致性

    在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。...然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。...缺点是当单点发生故障时,系统无法自动恢复。同样不也不能进行动态增加节点。 优缺点 强哈希可以将数据均匀的打散到节点上。但是如果新增/删除节点呢?...经过一致性哈希算法散列之后,当有新的机器加入时,将只影响一台机器的存储情况, 例如新加入的节点H的散列在 B 与 C 之间,则原先由 C 处理的一些数据可能将移至 H 处理, 而其他所有节点的处理情况都将保持不变...而由于在机器节点散列和缓冲内容散列时都采用了同一种散列算法,因此也很好得降低了分散性和负载。 而通过引入虚拟节点的方式,也大大提高了平衡性。

    26220

    【经验分享】数据结构——哈希查找冲突处理方法(开放地址法-线性探测、平方探测、双散列探测、再散列,分离链接法)

    再散列(Rehashing) 题目:给定哈希表大小 m = 5 ,插入关键字 [12, 26, 31, 17, 21, 8],当表的装填因子大于0.7时,进行再散列。...如果超过阈值,增加哈希表大小并重新计算所有元素的哈希值,重新插入。...) 21 1 1(新的哈希表,重新计算位置) 0.4 8 3 3 0.5 k 初始哈希值 h(k) = k \% 5 插入位置装填因子12220.226110.431130.617240.8(再散列...)2111(新的哈希表,重新计算位置)0.48330.5 表格内容: 列1: 关键字 列2: 初始哈希值 列3: 实际插入位置 列4: 当前装填因子 如何解答这些常见问题 在处理涉及哈希查找冲突处理方法的题目时...构造基于该处理冲突方法的哈希表 示例:假设哈希表大小为 7,插入关键字 [10, 22, 31, 4, 15, 28]。 线性探测:如前面所述,计算初始哈希值,然后逐步探测下一个空闲位置。

    16610

    哈希算法原来有这么多应用场景!

    = c9a7de168253f3d653b6db1b35bab5a8 MD5(“公众号”) = 215feec56c2ae2ebc5c15e0bf7baf63b 你看看,通过算后的hash值,你狠难反推原数据吧...即便哈希算法存在散列冲突的情况,但是因为哈希值的范围很大,冲突的概率极低,所以相对来说还是很难破解的。...所以,当文件块下载完成后: 使用相同哈希算法对下载好的文件块逐一求哈希 对比种子文件中的哈希值: 若不同 说明该文件块不完整或被篡改,重新从其它宿主机器下载该文件块 3.4 Hash函数 该场景...我们每次从图库中读取一个图片,计算唯一标识,然后与机器个数n求余取模,得到的值就对应要分配的机器编号,然后将这个图片的唯一标识和图片路径发往对应的机器构建散列表。...假设一台机器的内存大小为2GB,散列表的装载因子为0.75,那一台机器可以给大约1000万(2GB*0.75/152)张图片构建散列表。所以,如果要对1亿张图片构建索引,需要大约十几台机器。

    1.4K10

    .NET面试题系列 - IEnumerable的派生类

    哈希(散列)表,哈希函数简介 哈希(散列)表是仅支持插入,删除和查找功能的集合结构。...和顺序储存相比,哈希表查找速度快,而顺序储存理论上最快的速度是O(log(n))或O(n)。当数据不连续时,哈希表还能节省空间(相比大数组)。...双重哈希法(闭散列法) HashTable采用开放寻址法中的双重哈希法。这意味着,为哈希表插入元素之后,元素一定会位于表上。...所以当插入的元素较多时(例如长度为100的表插入72个元素),插入第73个元素必定会导致扩容。而字典使用的是开散列法,和哈希表不同。...若选定的散列表长度为质数m,则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数 组T[0..m-1]。凡是散列地址为i的结点,均插入到以T[i]为头指针的单链表中。T中各分量的初值均为空指针。 ?

    82920

    哈希算法原来有这么多应用场景!

    = c9a7de168253f3d653b6db1b35bab5a8 MD5(“公众号”) = 215feec56c2ae2ebc5c15e0bf7baf63b 你看看,通过算后的hash值,你狠难反推原数据吧...即便哈希算法存在散列冲突的情况,但是因为哈希值的范围很大,冲突的概率极低,所以相对来说还是很难破解的。...所以,当文件块下载完成后: 使用相同哈希算法对下载好的文件块逐一求哈希 对比种子文件中的哈希值: 若不同 说明该文件块不完整或被篡改,重新从其它宿主机器下载该文件块 3.4 Hash函数 该场景...我们每次从图库中读取一个图片,计算唯一标识,然后与机器个数n求余取模,得到的值就对应要分配的机器编号,然后将这个图片的唯一标识和图片路径发往对应的机器构建散列表。...假设一台机器的内存大小为2GB,散列表的装载因子为0.75,那一台机器可以给大约1000万(2GB*0.75/152)张图片构建散列表。所以,如果要对1亿张图片构建索引,需要大约十几台机器。

    58110

    Android技能树 — 数组,链表,散列表基础小结

    散列表(哈希表): 由上面我们已经可以知道数组和链表各自的优势和缺点了。...这样我们就在index为2的地方存储了苹果的价格,然后在index为8的地方存储了香蕉的价格,依次类推,所有水果都记录进去,这样顾客问你苹果价格时候,你就马上知道在index为2的地方去读取。...散列函数需要返回有效的索引,比如上面我们的数组的长度只有40,你输入Pair时候输出100,这样是无效索引。...当填装因子太大了,说明数组长度不够了,我们就要再散列表中添加位置了。称为调整长度。...(一旦填装因子大于0.7就调整散列表的长度,为此你首先创建一个更长的新数组,通常将数组增长一倍) 良好的散列函数: 良好的散列好书让数组中的值呈均匀分布,糟糕的散列函数让值扎堆,导致大量的冲突。

    91740

    利用卷影拷贝服务提取ntds.dit

    一旦攻击者提取了这些散列,它们便可以充当域上的任何用户,包括域管理员。 前言 在活动目录中,所有的数据都保存在ntds.dit中。...ntds.dit是一个二进制文件,存储位置为域控制器的%SystemRoot%\ntds\ntds.dit。ntds.dit中包含用户名、散列值、组、GPP、OU等与活动目录相关的信息。...“版本存储”是从内存中读取数据时对象实例的副本,这使得无需更改读取数据即可执行更新(ESE事务视图)。读取操作完成后,该版本存储实例将结束。...可以将数据表视为具有行(每个代表对象的实例,例如用户)和列(每个代表模式中的属性,例如GivenName)。)。对于模式中的每个属性,表均包含一列,称为字段。字段大小可以是固定的或可变的。...数据库仅分配可变大小字段所需的空间:1个字符的Unicode字符串为16位,10个字符的Unicode字符串为160位,依此类推。 用于存储对象的数据库空间取决于为其设置值的属性的数量和值的大小。

    1.2K10

    你还应该知道的哈希冲突解决策略

    1、线性探测(Linear probing) 插入一个值 使用散列函数H(K)在大小为M的表中插入密钥K时: 设置 indx = H(K) 如果表位置indx已经包含密钥,则无需插入它。...检索一个值 如果使用线性探测将键插入表中,则线性探测将找到它们! 当使用散列函数 H(K)在大小为N的表中搜索键K时: 设置 indx = H(K) 如果表位置indx包含键,则返回FOUND。...四、开散列方法 VS 闭散列方法 如果将键保留为哈希表本身中的条目,则可以使用线性探测,双重和随机哈希... 这样做称为“开放式寻址”,也称为“封闭式哈希”。...可以证明,用于线性探测的插入或未成功发现的探针的平均数量约为 当 α 接近1时,这些平均案例时间成本很差,仅受M限制;但当 α 等于或小于7.75(与M无关)时,效果还不错(分别为4和8.5) 平均成功查找成本...可以证明,通过线性探测成功发现的平均探针数为 当α接近1时,这些平均案例时间成本很差,仅受M限制;但当α等于或小于7.75时好(分别为1.8和2.5),与M无关。

    1.6K31

    C++【初识哈希】

    比如在 数组 中利用哈希思想,构建哈希表,存储数据:5、49、27、38、55 假设此时 数组 的大小 capacity 为 8,哈希函数 计算哈希值:HashI = key % capacity...(最后一部分位数可以短些),然后将这几部分叠加求和,并按 哈希表 表长,取后几位作为散列地址 适用场景:事先不需要知道键值的分布,且键值位数比较多 假设键值为 85673113,分为三部分 856、731...与 开散列 闭散列(开放定址法) 规定:当哈希表中存储的数据量 与 哈希表的容量 比值(负载因子)过大时,扩大哈希表的容量,并重新进行映射 因为有 负载因子 的存在,所以 哈希表是一定有剩余空间的...开散列 中不需要 负载因子,如果每个位置都被存满了,直接扩容就好了,当然扩容后也需要重新建立映射关系 开散列 中进行查找时,需要先根据 哈希值 找到对应位置,并在 单链表 中进行遍历 一般情况下,单链表的长度不会太长的...C++【初识哈希】的全部内容了,在本文中,我们主要学习了哈希的相关知识,包括哈希思想、哈希函数、哈希冲突及其解决方法,最后还学习了 C++11 中基于哈希表的新容器,见识了哈希表查找的快,不是一般的快

    28820

    HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap的原理与区别

    扩容针对整个Map,每次扩容时,原来数组中的元素依次重新计算存放位置,并重新插入 插入元素后才判断该不该扩容,有可能无效扩容(插入后如果扩容,如果没有再次插入,就会产生无效扩容) 当Map中元素总数超过...加载因子:为了降低哈希冲突的概率,默认当HashMap中的键值对达到数组大小的75%时,即会触发扩容。因此,如果预估容量是100,即需要设定100/0.75=134的数组大小。...负载因子为0,表示空的hash表,0.5表示半满的散列表,依此类推。...当hash表中的负载因子达到指定的“负载极限”时,hash表会自动成倍地增加容量(桶的数量),并将原有的对象重新分配,放入新的桶内,这称为rehashing。...如果链表大小超过阈值(TREEIFY_THRESHOLD,8),链表就会被改造为树形结构。 在HashMap中,null可以作为键,这样的键只有一个,但可以有一个或多个键所对应的值为null。

    50440

    HashMap的实现原理及hash冲突(碰撞)解决方法

    不会超出 3 } 这个我们要重点说下,我们一般对哈希表的散列很自然地会想到用hash值对length取模(即除法散列法),Hashtable中也是这样实现的,这种方法基本能保证元素在哈希表中散列的比较均匀...取2的整数次幂,是为了使不同hash值发生碰撞的概率较小,这样就能使元素在哈希表中均匀地散列。   ...:当它们和15-1(1110)“与”的时候,产生了相同的结果,也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去,这就产生了碰撞,8和9会被放到数组中的同一个位置上形成链表,那么查询的时候就需要遍历这个链 表,...当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时,就会进行数组扩容,loadFactor的默认值为0.75,这是一个折中的取值。...也就是说,默认情况下,数组大小为16,那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12的时候,就把数组的大小扩展为 2*16=32,即扩大一倍,然后重新计算每个元素在数组中的位置,扩容是需要进行数组复制的

    82220
    领券