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HashMap加载因子为什么是0.75?转化红黑树阈值为8?

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-08-21 09:18 出处:51CTO 作者:小几斤
正文加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度,它衡量的是一个散列表的空间的使用程度,负载因子越大表示散列表的装填程度越高,反之愈小。对于使用链表法的散列表来说,查找一个元素的平均时间是O(1+a)。因此如果负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果负载因子太小,那么散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。如果你看过源代码,你会发现在初始条件下,HashM

HashMap加载因子为什么是0.75?转化红黑树阈值为8?

正文

加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度,它衡量的是一个散列表的空间的使用程度,负载因子越大表示散列表的装填程度越高,反之愈小。

HashMap加载因子为什么是0.75?转化红黑树阈值为8?

对于使用链表法的散列表来说,查找一个元素的平均时间是 O(1+a)。因此如果负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果负载因子太小,那么散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。

如果你看过源代码,你会发现在初始条件下,HashMap 在时间和空间两者间折中选择了 0.75

/** 
* The load factor used when none specified in constructor. 
*/ 

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 

但是为什么一定是 0.75?而不是 0.8,0.6,这里有一个非常重要的概念:泊松分布。

相信大家都学过概率论,对这个大名鼎鼎的定律感觉应该是既熟悉又陌生。本篇文章的重点不是为大家普及概率论知识,这里就简单介绍下。

泊松分布是最重要的离散分布之一,它多出现在当X表示在一定的时间或空间内出现的事件个数这种场合。

HashMap加载因子为什么是0.75?转化红黑树阈值为8?

举个简单的例子,假如你一个老板,新开张了一家酒店,这个时候应该如何准备一天所用的食材呢?

准备的太多,最后卖不掉这么多菜只能浪费扔掉;准备不够,又接不了生意。但是你有很多同行和朋友,他们会告诉你很多经验。

比如把一天分成几个时间段,上午、下午、晚上每个时间段大概会来多少个客人,每一桌大概会点几个菜。综合下来,就可以大致知道在一天的时间内,估计出需要准备的食材数量。

我们接下来看看 HashMap 源码注释的原话:

Ideally, under random hashCodes, the frequency of nodes in bins follows a Poisson distribution with a parameter of about 0.5 on average for the default resizing threshold of 0.75, although with a large variance because of resizing granularity. Ignoring variance, the expected occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) /factorial(k)).

0: 0.60653066
1: 0.30326533
2: 0.07581633
3: 0.01263606
4: 0.00157952
5: 0.0001579

6: 0.00001316

7: 0.00000094

8: 0.00000006    

more: less than 1 in ten million

翻译过来说的是,在理想情况下,使用随机哈希码,节点出现的频率在 hash 桶中遵循泊松分布。

对照桶中元素个数和概率的表,可以看到当用 0.75 作为加载因子时,桶中元素到达 8 个的时候,概率已经变得非常小,因此每个碰撞位置的链表长度超过 8 个是几乎不可能的,因此在链表节点到达 8 时才开始转化为红黑树。

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HashMap加载因子为什么是0.75?转化红黑树阈值为8?

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【责任编辑:武晓燕 TEL:(010)68476606】

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