通过将 Key 的 hash 值与 length-1 进行 & 运算,实现了当前 Key 的定位,2 的幂次方可以减少冲突(碰撞)的次数,提高 HashMap 查询效率; 如果length 为 2 的次幂 则 length-1 转化为二进制必定是 11111……的形式,在于 h 的二进制与操作效率会非常的快,而且空间不浪费; 如果length 不是 2 的次幂,比如 ...
HashMap的长度是2的幂次方并不直接影响其内存对齐或空间效率,但是保持数据结构的对齐和紧凑性有助于提高内存访问的效率。此外,使用2的幂次方作为长度还可以简化内存分配和释放的过程,因为计算机系统通常使用2的幂次方大小的块来分配和释放内存。 05 历史与兼容性 最后,HashMap的长度选择为2的幂次方也受到了历史和兼容...
” 并且 采用二进制位操作 &，相对于%能够提高运算效率，这就解释了 HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方。为什么取余(%)操作中如果除数是 2 的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作？我们知道，2的幂次在使用二进制表示时，第一位总是1，而剩下的都为0，如：4-->100 8-->1000 16-->10000 按位与...
在HashMap中这个下标的取值算法是:(n - 1) & hashn是哈希表的长度。 取模运算中如果除数是2的幂次方则等价于 其与除数减一的&操作,就是:hash % length == hash & (length - 1) 采用二进制位操作&相对于%能够提高运算效率,这也就解释了为啥HashMap的长度需要为2的幂次方 2. HashMap怎么实现的 先看...
HashMap 的长度设计为 2 的幂次方的原因主要有以下几个: 高效索引计算: 在HashMap 中,当插入一个键值对时,需要根据 key 的哈希码计算出该元素在数组中的存储位置。计算方式是使用(n - 1) & hash来获取对应的数组下标,其中n是数组的长度,hash是经过哈希函数计算后的结果。如果数组长度n是 2 的幂次方,那么...
在HashMap的有参构造中,就规定了创建出的数组长度都必须是2的幂次方 而其原因在于: 首先,在存储寻找数组位置时,本来应该用hashcode%数组长度 但是为了增加运算效率,此处使用的是hashcode &(length-1) 而为了使hashcode &(length-1)的值等于hashcode%数组长度,length必须要是2的幂次方...
我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是,重点来了。 取余操作中如果除数是2的幂次则等价于其除数减一的与操作,也就是说hash%length=hash&(length-1),但前提是length是2的n次方,并且采用&运算比%运算效率高,这也就解释了HashMap的长度为什么是2的幂次方。
HashMap的长度是2的幂次方并不直接影响其内存对齐或空间效率,但是保持数据结构的对齐和紧凑性有助于提高内存访问的效率。此外,使用2的幂次方作为长度还可以简化内存分配和释放的过程,因为计算机系统通常使用2的幂次方大小的块来分配和释放内存。 05 历史与兼容性 ...
并且 采用二进制位操作 &,相对于%能够提高运算效率,这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。 那为什么是两次扰动呢? 这样就是加大哈希值低位的随机性,使得分布更均匀,从而提高对应数组存储下标位置的随机性&均匀性,最终减少Hash冲突,两次就够了,已经达到了高位低位同时参与运算的目的;...
但是,重点来了:“取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作(也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是2的 n 次方;)。” 并且 采用二进制位操作 &,相对于%能够提高运算效率,这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。