HashMap Java用法

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"content": "哈希表（Hash Table）是一种基于哈希函数的数据结构，能够在平均 O(1) 时间复杂度内完成数据的存取。它通过哈希函数将键映射到数组索引，以实现高效的数据存储和查找。然而，哈希冲突是哈希表设计中需要解决的问题，常见的处理方法包括**链地址法**和**开放寻址法**。链地址法通过在数组的每个索引处维护一个链表来存储多个哈希值相同的元素，而开放寻址法则采用探测策略在数组中寻找下一个可用位置。\n\n哈希表的核心参数之一是**装载因子（Load Factor）**，它定义了当前存储元素的数量与哈希表容量的比值。装载因子过高会导致哈希冲突增加，降低查询效率，而装载因子过低则浪费存储空间。一般而言，当装载因子超过某个阈值（如 0.75），哈希表需要进行**动态扩容**，即创建一个更大的数组，并重新计算所有键的哈希值。\n\n在 Java 中，标准库提供了 `HashMap` 作为哈希表的实现。`HashMap` 采用链地址法处理哈希冲突，并在某些情况下（如链表长度超过 8）自动转换为红黑树以优化性能。以下是一个**简化的哈希表实现**，采用链地址法管理冲突，并支持基本的增、删、查、改操作：\n\n

java\nclass HashTable{\nprivate static class Node{\nfinal K key;\nV value;\nNodenext;\nNode(K key,V value){\nthis.key=key;\nthis.value=value;\n}\n}\n\nprivate Node[]table;\nprivate int size;\nprivate static final int DEFAULT_CAPACITY=16;\nprivate static final float LOAD_FACTOR=0.75f;\n\npublic HashTable(){\ntable=new Node[DEFAULT_CAPACITY];\n}\n\nprivate int hash(K key){\nreturn(key.hashCode()&0x7FFFFFFF)%table.length;\n}\n\npublic void put(K key,V value){\nint index=hash(key);\nNodenode=table[index];\nwhile(node!=null){\nif(node.key.equals(key)){\nnode.value=value;\nreturn;\n}\nnode=node.next;\n}\nNodenewNode=new Node<>(key,value);\nnewNode.next=table[index];\ntable[index]=newNode;\nsize++;\nif((float)size/table.length>LOAD_FACTOR)resize();\n}\n\npublic V get(K key){\nint index=hash(key);\nNodenode=table[index];\nwhile(node!=null){\nif(node.key.equals(key))return node.value;\nnode=node.next;\n}\nreturn null;\n}\n\npublic void remove(K key){\nint index=hash(key);\nNodenode=table[index],prev=null;\nwhile(node!=null){\nif(node.key.equals(key)){\nif(prev!=null)prev.next=node.next;\nelse table[index]=node.next;\nsize--;\nreturn;\n}\nprev=node;\nnode=node.next;\n}\n}\n\nprivate void resize(){\nNode[]oldTable=table;\ntable=new Node[oldTable.length*2];\nsize=0;\nfor(Nodenode:oldTable){\nwhile(node!=null){\nput(node.key,node.value);\nnode=node.next;\n}\n}\n}\n}\n

\n\n这段代码实现了一个基础的哈希表，支持插入（`put`）、查询（`get`）和删除（`remove`）操作，并在装载因子超过阈值时进行扩容。`hash` 方法计算键的哈希值，确保索引均匀分布，`resize` 方法负责动态扩容和数据重新映射。\n\n在实际应用中，`HashMap` 具备更优化的设计，如采用**红黑树优化长链表**，**弱一致性的迭代器**，以及**线程安全的替代方案（如 `ConcurrentHashMap`）**。因此，在生产环境中，建议使用 Java 提供的标准库，而非手写哈希表。\n\n哈希表在数据库索引、缓存系统、负载均衡等领域应用广泛，了解其原理有助于优化数据存储和查询效率。"
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