C# hashmaps的缺点是什么？

无论我使用哪种语言，我的目标总是使用hashmap的等价物。然而，我正在进行一些实践面试问题，它问我这有什么限制

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我能想到的唯一原因是主内存有限，但这不仅限于hashmaps，还包括ArrayLists等。

还有可能发生冲突。如果冲突避免要求严格，或者如果哈希空间较小，则编写和/或执行哈希函数的成本可能会很高。

为正确的作业使用正确的数据结构。如果不需要钥匙访问，请不要使用

地图

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就HashMap的限制而言，我想如果项目的Hash算法不好，它可能会受到影响，但仅此而已。

HashMap的使用是因地制宜的

如果你的散列键没有被很好地选择，你的散列映射将以相当于一个列表的速度运行，这会增加巨大的内存占用问题

通常，当您要对数据执行迭代任务时，哈希映射是一个错误的选择

链式哈希表也继承了链表的缺点。 存储小键和值时，下一个 每个条目记录中的指针都可能是有效的。额外的 缺点是遍历链表的缓存很差 性能，使处理器缓存无效

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一个（非常重要的）限制是，您不应该将它们用于具有不稳定（可变）哈希代码的类型

这意味着HashMap中不保留元素的顺序。下一个问题是“如何解决这个问题”。答案是：使用LinkedHashMap能够以插入元素的相同顺序获取元素，并使用适当的比较器进行树形映射，以根据您想要的任何标准控制顺序

哈希表的典型替代方法是二叉树。虽然哈希表通常速度更快，但内容的顺序没有任何意义；使用二叉树对内容进行排序。

Java上的hashmap的一个缺点是它不同步。如果多个线程同时访问哈希映射，并且至少有一个线程在结构上修改了该映射，则必须在外部对其进行同步。您必须将其包装在

集合中。synchronizedMap

我可以想到两件事。一个是，在迭代hashmap时，不能保证排序（稳定或其他）。另一个原因是，当您对它们进行迭代时，它们可能会对缓存进行重击

虽然哈希表具有恒定的插入时间，但哈希表偶尔需要扩展其内部结构并重新存储其条目。这是一个成本与哈希表的当前大小成比例的操作。这样做的结果是插入时间并不总是一致的，即插入将是恒定的，

O（1）

，但随着表格的增长，偶尔您会注意到线性延迟，

O（n）

。（这种行为特征导致一些人建议在默认/幼稚的情况下更倾向于树而不是哈希表。）

您需要确保所添加项的哈希算法是正确的。这意味着，对于任意一组元素，生成的哈希代码在哈希代码类型的范围内分布良好（在Java和C中，这是

int

）。如果有许多项具有相同的值（有人吗？），则哈希表将降级为一个复杂的链表，性能将显著降低

您需要确保项目的哈希代码不会随时间变化，并且实现了相等方法（Java的

equals（）

或.NET的

equals（）

）来比较哈希代码使用的相同字段集。（理想情况下，这意味着您添加到表中的对象是不可变的，但您也可以改为确保任何可变字段与哈希代码计算和等于方法无关：这是一种危险的策略。更改哈希代码后，当您稍后来ret时，表将无法找到您已经添加到表中的条目。）把它们拿走

哈希表通常不保留顺序——无论是自然顺序还是插入顺序（通常使用并行结构来保持顺序，或者在迭代时执行相对昂贵的排序）

另见：

映射可能是持久的 我能想到的唯一原因是主内存有限，但这不仅限于hashmaps，还包括ArrayLists等等

地图不需要仅限于内存

有些数据库提供了一个接口，例如Postgres中的hstore或H2数据库引擎中的hstore。第二个数据库使用Java中定义的接口，就像内存中的实现一样

地图也可以分布在计算机网络上，保留地图的一部分。有几种这样的产品可用

注意事项，如并发性、空值和迭代顺序 键值存储的不同实现（通常称为映射或字典）的特征各不相同。您提到了HashMap，但这只是映射的一种方法。有映射，也有映射通过引用（指针）跟踪对象在Java中，

EnumMap

对于基于子类的键进行了高度优化，其中项在内部表示为枚举中定义的所有位置的位图，从而产生非常快的执行速度和占用的内存非常少。某些实现可能是mor根据数据量的不同，例如Java中的

ConcurrentSkipListMap

，e与其他文件相比具有高度并发性

某些映射可能接受或禁止键和/或值中的null。这可能有助于或违反业务规则的需要

在某些情况下，您可能需要