HashMap扩容过程是什么？怎么解决哈希冲突？

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HashMap 如何解决哈希冲突？

哈希冲突是指两个或多个不同的键（key）通过哈希函数计算出了相同的数组下标。

HashMap 主要使用以下两种方法相结合来解决哈希冲突：

1. 链地址法

这是 HashMap 解决冲突的基本方法。

• 原理：数组的每一个元素不是一个单独的值，而是一个"桶"，可以存放多个元素。当发生哈希冲突时，将哈希值相同的键值对放入同一个桶中，并以链表的形式链接起来。
• 过程：
  1. 计算键的哈希值，找到对应的数组下标。
  2. 如果该位置为空，直接放入新节点。
  3. 如果该位置不为空（即发生冲突），则遍历这个链表：
     • 如果发现某个节点的 Key 与要插入的 Key 相同（通过 equals 方法判断），则更新其 Value。
     • 如果没有相同的 Key，则将新节点插入到链表的末尾（JDK 1.7是头插法，JDK 1.8及以后改为尾插法，主要是为了避免并发环境下扩容时产生死循环）。

2. 红黑树优化

在 JDK 8 之后，HashMap 对链地址法进行了重大优化，引入了红黑树。

• 背景：当链表变得非常长时，在链表中查找一个元素的时间复杂度会退化为 O(n)，效率很低。
• 优化：当一个桶中的链表长度超过一定阈值（默认为 8）并且 当前数组的长度达到一定阈值（默认为 64）时，链表会自动转换为红黑树。
• 目的：将查找、插入和删除操作的时间复杂度从 O(n) 优化到 O(log n)，大大提升了性能。
• 退化：同样，当红黑树中的节点数量由于删除操作而减少到另一个阈值（默认为 6）时，为了节省空间，红黑树会退化为链表。

总结解决哈希冲突的流程：
计算哈希 -> 定位桶 -> 若冲突，则在链表/红黑树中查找 -> 找到则更新，未找到则插入。

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HashMap 的扩容过程

扩容（Rehashing）是 HashMap 保持高效性能的关键机制。当元素数量过多，导致哈希冲突概率急剧增加时，通过扩容来减少冲突。

1. 为什么要扩容？

• 降低哈希冲突：数组长度越大，哈希值分布越分散，碰撞几率越低。
• 维持高效性：如果链表过长或树化过多，会严重影响 HashMap 的性能。扩容可以有效减少每个桶中元素的数量。

2. 什么时候触发扩容？

当 HashMap 中的元素数量（size）超过 容量（capacity） 负载因子（loadFactor）* 时，就会触发扩容。

• 容量：底层数组的长度，默认是 16。
• 负载因子：一个比例系数，默认是 0.75。
• 阈值：threshold = capacity * loadFactor。默认情况下，threshold = 16 * 0.75 = 12。

所以，当元素数量超过 12 时，就会触发第一次扩容。

3. 扩容的具体步骤是什么？

扩容过程可以概括为：创建新数组 -> 重新哈希 -> 迁移数据。

1. 创建新数组：

   • 创建一个新的数组，其容量是旧数组的 2 倍（即 newCapacity = oldCapacity << 1）。例如，从 16 扩容到 32。

2. 重新哈希与数据迁移：

   • 遍历旧数组中的每一个桶（bucket）。
   • 对于每个桶中的每一个节点（可能是链表节点，也可能是树节点）：
     a. 计算新下标：根据节点的 Key 的哈希值和新数组的长度重新计算它在新数组中的下标。
     b. 关键优化：由于新容量是旧容量的 2 倍，所以每个节点在新数组中的位置要么保持不变，要么是 原位置 + 旧容量。
     • 原因：计算下标的公式是 hash & (length - 1)。扩容后 length-1 的二进制比原来多了一个 1（例如从 01111 (15) 变成 11111 (31)）。这个多出来的 1 位与哈希值进行 & 操作，结果只能是 0 或 1。如果是 0，则新下标等于原下标；如果是 1，则新下标等于 原下标 + 旧容量。
       c. 放置到新数组：
     • 对于链表：JDK 8 做了一个巧妙的优化。它会将整个链表拆分成两个子链表：一个放在新数组的原索引位置（loHead），另一个放在 原索引 + 旧容量 的位置（hiHead）。这样可以保证链表的相对顺序，并且避免了在并发环境下形成死循环（JDK 7 的头插法会有这个问题）。
     • 对于红黑树：当拆分一个树节点时，它同样会被拆分成两个链表。然后会检查拆分后的链表长度：
       • 如果长度 <= 6，则树退化为链表。
       • 如果长度 > 6，则将链表重新树化，形成一个新的红黑树。

3. 更新引用：

   • 将 HashMap 内部的 table 引用指向新创建的数组。
   • 更新新的扩容阈值 threshold = newCapacity * loadFactor。

要点

特性	解决方案/过程
解决哈希冲突	链地址法 为主，红黑树 优化长链表。
链表转树条件	链表长度 > 8 且 数组长度 >= 64。
树退化为链表	树节点数 <= 6。
扩容触发条件	元素数量 > 容量 * 负载因子 (默认 16*0.75=12)。
扩容后大小	原数组长度的 2 倍。
扩容核心过程	1. 创建2倍大小新数组。 2. 遍历旧数组，对每个节点重新计算下标（原位置 或 原位置+旧容量）。 3. 将节点迁移到新数组。

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