解决HashMap扩容中常见的疑难杂症 (解决hash冲突的几种方法)

简介

HashMap 是 Java 中最常用的数据结构之一，它使用哈希表来存储键值对。当 HashMap 中存储的数据达到临界值时，它会进行扩容以增加容量。在扩容过程中，可能会出现一些常见的疑难杂症。本文将探讨这些疑难杂症并提供解决方法。

疑难杂症 1：扩容失败

在以下情况下，HashMap 扩容可能会失败：内存不足：Java 虚拟机 (JVM) 中没有足够的内存来分配新的数组。桶数溢出：扩容后桶数超过了最大值 (2^31 - 1)。解决方案：检查内存使用情况：使用 jmap或 jstat 工具来监控 JVM 的内存使用情况。如果内存不足，可以增加 JVM 的最大堆大小。限制桶数：使用 `HashMap.initCapacity(int)` 方法来手动设置 HashMap 的初始容量。这有助于避免桶数溢出。

疑难杂症 2：扩容效率低下

HashMap 扩容涉及重新哈希所有键值对，这可能是一个耗时的过程，尤其是在 HashMap 非常大的情况下。解决方案：使用较小的加载因子：加载因子是 HashMap 中已使用的桶数与总桶数之比。较小的加载因子可以减少冲突，并提高扩容效率。并行扩容：在 Java 8 及更高版本中，可以使用 `java.util.concurrent.ConcurrentHashMap` 类来实现并行扩容，这可以显著提高扩容效率。渐进扩容：避免一次性扩容到最终大小。可以将扩容分成多个步骤，每次扩容一小部分。这可以减少每个步骤的开销。

疑难杂症 3：扩容导致哈希冲突

---

你还应该知道的哈希冲突解决策略

在数据结构的世界里，哈希表是一种不可或缺的高效数据存储方式。它的核心在于哈希函数，它将键映射到索引，为密码验证、消息存储等场景提供了强大支持。然而，哈希冲突——当两个键被映射到同一个索引——是不可避免的挑战。本文将深入探讨各种冲突解决策略，带你领略哈希表的智慧与魅力。

解决哈希冲突的策略

哈希冲突的解决策略主要分为两大类：开散列（如拉链法）和闭散列。开散列如线性探测法，简单直接，但可能导致键值聚集，影响性能。例如，线性探测通过H(K)定位，如果遇到冲突，就逐个检查后续位置，直到找到空槽或回到起点。然而，这可能导致形成键的“簇”，影响查找效率。

相比之下，闭散列如双重哈希和随机散列则通过引入第二个哈希函数或随机性来分散冲突。双重哈希利用H2(K)作为偏移量，通过选择不同的探测序列，避免了簇的形成，尤其在质数M下效果显著。随机散列则以随机的方式选择探测位置，虽然成本较高，但不如双重哈希常用。

分离链接，也称为链地址法，是另一种闭散列策略。它将冲突的键存储在链表中，优点在于随着条目增加，平均性能优良，且删除操作相对容易。然而，链表结构会占用额外的存储空间，对缓存性能产生影响。

Java 7 HashMap的实践

在Java 7的HashMap中，分离链接被巧妙地应用。当负载系数α（表中已存储键的数量与总槽位数的比例）增大时，查找和插入的平均成本会增加，最坏情况可能达到O(N)。但搜索链接列表时，平均只需搜索一半，直到找到目标，单个链接的查找成功率非常高，时间复杂度为O(1)。

开散列与闭散列的比较

开散列，如线性探测和拉链法，通过寻找空槽解决冲突，灵活性强但可能牺牲性能。负载系数α的大小影响着探针次数，当α接近1时，探针数受到M（哈希表大小）的限制。对于线性探测，当α小于等于7.75时，性能表现较好，探针平均次数相对较低。

总结来说，哈希冲突解决策略的选择取决于应用场景和性能需求。理解这些策略，能让你更好地设计和优化你的哈希表实现，使之在实际应用中发挥最大效能。

hashmap会问到数组索引，hash碰撞怎么解决

1.开放地址法开放地执法有一个公式:Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,…,k(k<=m-1)其中，m为哈希表的表长。 di 是产生冲突的时候的增量序列。 如果di值可能为1,2,3,…m-1，称线性探测再散列。 如果di取1，则每次冲突之后，向后移动1个位置.如果di取值可能为1,-1,2,-2,4,-4,9,-9,16,-16,…k*k,-k*k(k<=m/2)，称二次探测再散列。 如果di取值可能为伪随机数列。 称伪随机探测再散列。 2.再哈希法当发生冲突时，使用第二个、第三个、哈希函数计算地址，直到无冲突时。 缺点：计算时间增加。 比如上面第一次按照姓首字母进行哈希，如果产生冲突可以按照姓字母首字母第二位进行哈希，再冲突，第三位，直到不冲突为止3.链地址法（拉链法）将所有关键字为同义词的记录存储在同一线性链表中。 4.建立一个公共溢出区假设哈希函数的值域为[0,m-1],则设向量HashTable[0..m-1]为基本表，另外设立存储空间向量OverTable[0..v]用以存储发生冲突的记录。

javahashmap扩容卡顿

将k1，v1直接放入Node类型的数组中，这个数组初始化容量是16，默认的加载因子是0.75。 根据查询博客园网显示。 1、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。 加载因子其实是用来判断当前HashMapK，V中存放的数据量。 2、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。 hashmap初始化容量时候，对容量大小做的处理，保证初始化容量为最近的2的幂次方。

若对本页面资源感兴趣，请点击下方或右方图片，注册登录后

搜索本页相关的【资源名】【软件名】【功能词】或有关的关键词，即可找到您想要的资源

如有其他疑问，请咨询右下角【在线客服】，谢谢支持！