HashMap的数据结构

前提:主要数据结构:数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储,但这两者基本上是两个极端。数组数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1);数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N)。链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易。哈希表那么我…

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前提:

主要数据结构:

数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储,但这两者基本上是两个极端。

数组

数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1);数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;

链表

链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N)。链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易。

哈希表

那么我们能不能综合两者的特性,做出一种寻址容易,插入删除也容易的数据结构?答案是肯定的,这就是我们要提起的哈希表。哈希表((Hash table)既满足了数据的查找方便,同时不占用太多的内容空间,使用也十分方便。

  哈希表有多种不同的实现方法,我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法,我们可以理解为“链表的数组” ,如图:

二叉树:

   对一棵相对平衡的有序二叉树,对其进行插入,查找,删除等操作,平均复杂度均为O(logn)。

 

HashMap的数据结构:

HashMap是数组+链表+红黑树(JDK1.8增加了红黑树部分)实现的即哈希表和红黑树。

 

结构组成:

首先有一个每个元素都是链表(可能表述不准确)的数组,当添加一个元素(key-value)时,就首先计算元素key的hash值,以此确定插入数组中的位置,但是可能存在同一hash值的元素已经被放在数组同一位置了,这时就添加到同一hash值的元素的后面,他们在数组的同一位置,但是形成了链表,同一各链表上的Hash值是相同的,所以说数组存放的是链表。而当链表长度太长时,链表就转换为红黑树,这样大大提高了查找的效率

当链表数组的容量超过初始容量的0.75时,再散列将链表数组扩大2倍,把原链表数组的搬移到新的数组中

 

HashMap的数据结构

 

参考:

https://www.cnblogs.com/holyshengjie/p/6500463.html

https://blog.csdn.net/tuke_tuke/article/details/51588156

 

 

 

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