HashMap 负载因子为什么默认为 0.75
HashMap 负载因子为什么默认为 0.75负载因子是和扩容机制有关的,意思是如果当前容器的容量,达到了我们设定的最大值,就要开始执行扩容操作。举个例子来解释,避免小白听不懂:比如说当前的容器容量是16,负载因子是0.75,16*0.75=12,也就是说,当容量达到了12的时候就会进行扩容操作。他的作用很简单,相当于是一个扩容机制的阈值。当超过了这个阈值,就会触发扩容机制。HashMap源码已经
HashMap 负载因子为什么默认为 0.75
负载因子是和扩容机制有关的,如果当前容器的容量,达到了我们设定的最大值,就要开始执行扩容操作。举个例子:
比如说当前的容器容量是16,负载因子是0.75,16*0.75=12,也就是说,当容量达到了12的时候就会进行扩容操作。
他的作用很简单,相当于是一个扩容机制的阈值。当超过了这个阈值,就会触发扩容机制。HashMap源码已经为我们默认指定了负载因子是0.75。
原因解释(重点)
1、负载因子是1.0
我们的数据一开始是保存在数组里面的,当发生了Hash碰撞的时候,就是在这个数据节点上,生出一个链表,当链表长度达到一定长度的时候,就会把链表转化为红黑树。
当负载因子是1.0的时候,也就意味着,只有当数组的8个值(这个图表示了8个)全部填充了,才会发生扩容。这就带来了很大的问题,因为Hash冲突时避免不了的。当负载因子是1.0的时候,意味着会出现大量的Hash的冲突,底层的红黑树变得异常复杂。对于查询效率极其不利。这种情况就是牺牲了时间来保证空间的利用率。
因此一句话总结就是负载因子过大,虽然空间利用率上去了,但是时间效率降低了。
2、负载因子是0.5
负载因子是0.5的时候,这也就意味着,当数组中的元素达到了一半就开始扩容,既然填充的元素少了,Hash冲突也会减少,那么底层的链表长度或者是红黑树的高度就会降低。查询效率就会增加。
但是,兄弟们,这时候空间利用率就会大大的降低,原本存储1M的数据,现在就意味着需要2M的空间。
一句话总结就是负载因子太小,虽然时间效率提升了,但是空间利用率降低了。
3、负载因子0.75
这是时间和空间的权衡,大致意思就是说负载因子是0.75的时候,空间利用率比较高,而且避免了相当多的Hash冲突,使得底层的链表或者是红黑树的高度比较低,提升了空间效率。
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