Java 如何以及何时在HashMap中进行重新灰化

我对散列和重新散列有些困惑。下面是我的理解，如果我错了，请纠正我

如图所示，bucket实际上是Entry类的数组，它以链表的形式存储元素。每个新的键值对（其键具有条目数组bucket的相同hashcode）将作为存储该hashcode元素的bucket中的条目对象存储。如果密钥具有当前不在条目数组bucket中的新hashcode，则将使用相应的hashcode添加一个新bucket

现在的问题是，实际上什么时候会发生再灰化

案例1：假设我有一个条目数组，在条目数组bucket达到12时添加了新元素，hashcode为1,2,3，但一旦出现一个hashcode为13的新元素（假设我在hashcode 1和2的序列中添加元素，以此类推），一个条目bucket的新映射/数组（请说明是哪一个）将被创建，新的容量将是32，现在条目数组可以容纳不同的32个存储桶

案例2：bucket dosent matter的数量，HashMap 16的默认容量意味着它可以在其中存储16个元素，dosent matter在单个bucket中或以任何方式存储。由于负载系数为.75，一旦添加了第13个元素，就会创建一个新的bucket数组，其中包含32个，即现在所有链接列表中的总入口节点可以是32个

---

我认为案例2是正确的。请规划重新散列过程，最好使用此图表。

重新散列会根据当前存储在

散列图中的条目数增加可用存储桶的数量

当
HashMap
实现确定应增加存储桶的数量以保持预期的
O（1）
查找和插入性能时，会发生此错误

关于.75默认加载因子以及它在添加第13个条目时如何使
HashMap
重新灰化，您是正确的

然而，HashMap 16的默认容量意味着它可以在其中存储16个元素，这是不正确的。任何bucket都可以存储多个条目。但是，为了保持所需的性能，每个bucket的平均条目数应该很小。这就是我们有加载因子的原因，也是我们应该使用适当的
hashCode（）
将键尽可能均匀地分布在存储桶上的原因。
重新灰化是重新计算已存储项（键值对）的hashCode的过程，当达到负载因子阈值时，将它们移动到另一个更大的hashmap

当map中的项数超过负载因子限制时，hashmap将其容量加倍，并重新计算已存储元素的hashcode，以便在新存储桶中均匀分布键值对

为什么需要重新灰化

容量翻倍后，如何处理存储桶中已经存在的键值对

如果我们保持现有的键值对不变，那么将容量加倍可能没有帮助，
因为O（1）复杂性只有在项目均匀分布在所有存储桶中时才能实现

因此，对于每个现有的键值对，hashcode将使用增加的hashmap容量作为参数再次计算，这将导致将项目放置在同一个bucket中或不同的bucket中

重新灰化是为了在新的长度hashmap中分布项，以便get和put操作时间复杂性保持O（1）

注意：

Hashmap在向Hashmap中插入数据和从Hashmap中获取数据时保持O（1）的复杂性，但对于第13个键值对，put请求将不再是O（1），因为一旦map意识到第13个元素进入，即75%的map被填充

它将首先将存储桶（阵列）容量增加一倍，然后再进行重新存储。
重新分级需要重新计算已经放置的12个键值对的哈希代码，并将它们放在新索引中，这需要时间

你应该读一下这篇文章，它可能会有所帮助

如果我错了，请纠正我，你是说重新灰化取决于桶的数量，而不是元素的数量。问题-如果我输入10000。。。。元素，但所有元素的键的哈希代码都是相同的，即它将放在同一个桶中。不管我将输入多少个相同哈希代码的元素，都不会发生重新灰化。@shrikant.sharma这取决于存储桶的数量和条目的数量。在您的场景中肯定会发生重新格式化，但不会有多大好处，因为即使在重新格式化之后，由于相同的哈希代码，所有条目都将进入同一个存储桶。