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有没有理由在Java Hashmap中使用8 on TREEIFY_阈值？

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有没有理由在Java Hashmap中使用8 on TREEIFY_阈值？,java,hashmap,Java,Hashmap,从Java8开始，hashMap稍作修改，如果同一个bucket上的项目超过8个（TREEIFY_THRESHOLD=8），则使用平衡树而不是linkedlist。有什么理由选择8吗 如果是9，它会影响性能吗？使用平衡树而不是链表是一种折衷。对于列表，必须执行线性扫描以在bucket中执行查找，而树允许日志时间访问。当列表很小时，查找速度很快，使用树实际上并没有带来好处，而大约8个元素的列表中查找的成本变得足够大，以至于树提供了一个加速 我怀疑使用树是为了特殊情况，即密钥散列被灾难性破坏（例如，

从Java8开始，hashMap稍作修改，如果同一个bucket上的项目超过8个（TREEIFY_THRESHOLD=8），则使用平衡树而不是linkedlist。有什么理由选择8吗

如果是9，它会影响性能吗？

使用平衡树而不是链表是一种折衷。对于列表，必须执行线性扫描以在bucket中执行查找，而树允许日志时间访问。当列表很小时，查找速度很快，使用树实际上并没有带来好处，而大约8个元素的列表中查找的成本变得足够大，以至于树提供了一个加速

我怀疑使用树是为了特殊情况，即密钥散列被灾难性破坏（例如，许多密钥冲突）；虽然线性查找会导致性能严重下降，但使用树可以缓解这一问题 如果关键点具有直接可比性，则性能会有所下降

因此，8个条目的确切阈值可能不太重要：假设密钥分布良好，则树库的概率为0.00000006，因此在这种情况下，显然很少使用树库。当散列算法灾难性地失败时，bucket中的密钥数无论如何都远远大于8

由于树节点必须包含额外的引用，因此这会带来空间损失：除了
LinkedHashMap.Entry
（请参阅）的字段外，还必须包含四个对树节点的引用和一个布尔值

从：

因为树节点的大小大约是常规节点的两倍，所以我们 仅当容器包含足够的节点以保证使用时才使用它们 （参见树型阈值）。当它们变得太小时（由于 移除或调整大小）它们被转换回普通垃圾箱。在里面 使用分布良好的用户哈希代码、树状容器 很少使用。理想情况下，在随机哈希码下 箱中的节点遵循泊松分布 （）带着 默认调整大小的参数平均约为0.5 阈值为0.75，但由于 调整粒度。忽略方差，则为预期值 列表大小k的出现次数为（exp（-0.5）*pow（0.5，k）/ 阶乘（k））

使用平衡树而不是链表是一种折衷。对于列表，必须执行线性扫描以在bucket中执行查找，而树允许日志时间访问。当列表很小时，查找速度很快，使用树实际上并没有带来好处，而大约8个元素的列表中查找的成本变得足够大，以至于树提供了一个加速

我怀疑使用树是为了特殊情况，即密钥散列被灾难性破坏（例如，许多密钥冲突）；虽然线性查找会导致性能严重下降，但使用树可以缓解这一问题 如果关键点具有直接可比性，则性能会有所下降

因此，8个条目的确切阈值可能不太重要：假设密钥分布良好，则树库的概率为0.00000006，因此在这种情况下，显然很少使用树库。当散列算法灾难性地失败时，bucket中的密钥数无论如何都远远大于8

由于树节点必须包含额外的引用，因此这会带来空间损失：除了
LinkedHashMap.Entry
（请参阅）的字段外，还必须包含四个对树节点的引用和一个布尔值

从：

因为树节点的大小大约是常规节点的两倍，所以我们 仅当容器包含足够的节点以保证使用时才使用它们 （参见树型阈值）。当它们变得太小时（由于 移除或调整大小）它们被转换回普通垃圾箱。在里面 使用分布良好的用户哈希代码、树状容器 很少使用。理想情况下，在随机哈希码下 箱中的节点遵循泊松分布 （）带着 默认调整大小的参数平均约为0.5 阈值为0.75，但由于 调整粒度。忽略方差，则为预期值 列表大小k的出现次数为（exp（-0.5）*pow（0.5，k）/ 阶乘（k））

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