hashmap使用场景(hashmap扩容原理是什么)

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hashmap扩容原理是什么
hashmap扩容原理是HashMap的方法是使用一个新的数组代替原有的数组。对原数组的所有数据进行重新计算插入新数组,之后指向新数组,如果扩容前数组已经达到最大了,那么将直接将阈值设置成最大整形return。
hashmap扩容的特点
加载因子越大空间利用越高,扩容前填充的元素越多,put操作较快,但是链表容易过长,hash碰撞几率较大,get操作较慢,加载因子越小get操作较快,链表短hash碰撞几率低,但是空间利用率低,put元素过多会导致频繁扩容影响性能。
我们在使用HashMap的时候,如果预先知道大概要操作的元素数量,最好给一个初始化值,首先尽量避免扩容,其次根据业务场景结合重要参数来设定一些值来提高使用效率,HashMap每次扩容增长一倍。
像ConcurrentHashMap等高性能的类具体的业务使用场景是哪些
需要用类实例变量来存储数据,比如在线人数,登录人数,缓存某类数据。
其实这里也要准确理解并发和并行的概念,广泛的讲,并发是包含并行的,因为并发是指在一段时间内很多线程访问,比如5秒内100条线程访问,那其中是不是有2条同时到达呢?如果同时到达,那就是2条并行线程。
并行和并发产生的安全问题其实是指在类变量或者类实例变量的处理上,比如静态变量或者类初始化一个map变量,这些变量一旦在被调用的方法里出现,这时候只要有多个线程不管是并行或者并发,都可能让变量中的值被改乱。
那么ConcurrentHashMap是应对线程安全的,也就是不管是并行还是并发,类数据都不可能出现线程安全,不会出现值被该乱。
注意:并行常见的场景是事务处理,所谓的分布式事务或数据库事务就是为了处理并行到达的多个线程同时想修改一个全局值。
并发,并不一定是处理同一个全局值,这个概念只是指很多的线程,并不一定是处理同一个业务,比如登录某个系统模块的并发数是1000,那这1000里面可能处理各种不同的业务,这也是并发,那么直到其中有几个线程要共同修改一个值了就是并行,这时候才出现了所谓并行和并发安全问题。
hashmap和treemap的区别
HashMap和TreeMap都是Java中常用的数据结构,它们都实现了Map接口,可以用来存储键值对。但是它们在实现方式和使用场景上有所不同。
HashMap是基于哈希表实现的,它的键值对是无序的,底层数据结构是一个数组和链表。当我们向HashMap中插入一个键值对时,首先会根据键的哈希值计算出在数组中的位置,如果该位置已经有元素了,那么就会在该位置对应的链表中插入新的键值对。如果哈希冲突较多,那么链表会变得很长,导致查询时间变慢。因此,在使用HashMap时,尽量让哈希值分布均匀,这样可以提高效率。
TreeMap是基于红黑树实现的,它的键值对是有序的,底层数据结构是一棵红黑树。当我们向TreeMap中插入一个键值对时,会根据键的大小将其插入到红黑树中的合适位置。由于红黑树是自平衡的,因此查询时间较为稳定。但是,由于要维护红黑树的平衡性,插入和删除操作比HashMap要慢一些。
在使用场景上,如果对元素的顺序没有要求,而且需要快速插入、删除和查询元素,那么应该选择HashMap。例如,用HashMap存储学生的学号和姓名。如果需要按照键的大小进行遍历或者查询,那么应该选择TreeMap。例如,用TreeMap存储学生的成绩和姓名,以成绩为键,可以方便地进行成绩排名和查找。
总的来说,HashMap和TreeMap都有各自的优缺点,根据具体的需求选择合适的数据结构可以提高程序的效率和性能。

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