Java 当我知道元素的最终数量时，Hashmap的创建性能

如果我知道HashMap中元素的最终大小，那么从性能角度来看，构建它的最佳方法是什么？基于JavaDoc，为了避免重新灰化，可以执行以下操作：

int TOTAL_ELEMENTS_TO_BE_STORED = 10;
... = new HashMap<T, Q>( TOTAL_ELEMENTS_TO_BE_STORED + 1, 1.0f );

int TOTAL_ELEMENTS_TO_BE_storage=10；
... = 新的HashMap（存储的元素总数+1，1.0f）；

而且：

... = new HashMap<T, Q>( Math.ceil(TOTAL_ELEMENTS_TO_BE_STORED * 1.333) + 1 );

…=新的HashMap（Math.ceil（要存储的元素总数*1.333）+1）；

我从HashMap javadoc中读到：

较高的值会减少空间开销，但会增加查找成本（反映在HashMap类的大多数操作中，包括get和put）

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查找成本是否会更高？在这种情况下，通常建议使用默认的0.75负载系数，而不是提供更大的容量，还是相反？

是的，查找成本会更高

选择取决于您的需求

• 您需要能够快速查找元素，并且您的数据足够小-保留0.75的负载系数
• 你有大量的数据，你不想节省大量的内存-使用1.0作为负载系数

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顺便说一句，负载系数不在[0.75,1]范围内-您可以选择任何正值。值越大，所需的内存越少，但查找的时间越长。

如果问题是关于性能，并且您事先知道元素的数量，那么最好选择一个具有（自写或从某个库中）的哈希表，而不是标准的

哈希映射

由于元素数量较少，简单的
ArrayList
可能比任何哈希表数据结构都要快。你需要做一些基准测试
 最昂贵的是用于存储的内部阵列的调整大小阶段。此时的条目需要重新散列，并可能移动到不同的存储桶。同时，由于其他一些原因，也可能发生重新调整规模的情况；避免明显的错误是一个很好的选择

如果您知道将有多少个条目，只需将该数字加上33%，并保留默认的
load\u系数
0.75

例如，当您有16个存储桶时，在调整大小之前只能放置12个条目

此外，阵列的大小是下一个
二次幂
——即使您没有提供。所以如果你有100个条目；125是
+33%
；虽然内部大小将是
128
微基准标记：-）我们通常采用第一种方法，而且速度足够快。在我们的环境中，
Math
包中的方法有时会出现一些奇怪的性能问题。如果您的总大小是10，那么您真的不需要关心。只需使用新的HashMap（）。如果这个数字很大，下面是Guava实现它的方式：默认选项是否已经变得太慢了？我认为knuth写道，早期优化是番石榴链接评论中所有问题的根源。当然，10只用于说明。你是说+33%？然后
（MAX_ELEMENTS*1.33*0.75）=MAX_ELEMENTS
@user1485864是。。。我的错；因此，当您知道将有12个元素时，需要将容量指定为16。