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HashMap加載因子為什么是0.75

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加載因子是哈希表在其容量自動(dòng)增加之前可以達(dá)到多滿的一種尺度,它衡量的是一個(gè)散列表的空間的使用程度,負(fù)載因子越大表示散列表的裝填程度越高,反之愈小。

HashMap加載因子為什么是0.75

對(duì)于使用鏈表法的散列表來說,查找一個(gè)元素的平均時(shí)間是  O(1+a)。因此如果負(fù)載因子越大,對(duì)空間的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果負(fù)載因子太小,那么散列表的數(shù)據(jù)將過于稀疏,對(duì)空間造成嚴(yán)重浪費(fèi)。

如果你看過源代碼,你會(huì)發(fā)現(xiàn)在初始條件下,HashMap 在時(shí)間和空間兩者間折中選擇了 0.75

/** * The load factor used when none specified in constructor. */  static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

但是為什么一定是 0.75?而不是 0.8,0.6,這里有一個(gè)非常重要的概念:泊松分布。

相信大家都學(xué)過概率論,對(duì)這個(gè)大名鼎鼎的定律感覺應(yīng)該是既熟悉又陌生。本篇文章的重點(diǎn)不是為大家普及概率論知識(shí),這里就簡(jiǎn)單介紹下。

泊松分布是最重要的離散分布之一,它多出現(xiàn)在當(dāng)X表示在一定的時(shí)間或空間內(nèi)出現(xiàn)的事件個(gè)數(shù)這種場(chǎng)合。

HashMap加載因子為什么是0.75

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,假如你一個(gè)老板,新開張了一家酒店,這個(gè)時(shí)候應(yīng)該如何準(zhǔn)備一天所用的食材呢?

準(zhǔn)備的太多,最后賣不掉這么多菜只能浪費(fèi)扔掉;準(zhǔn)備不夠,又接不了生意。但是你有很多同行和朋友,他們會(huì)告訴你很多經(jīng)驗(yàn)。

比如把一天分成幾個(gè)時(shí)間段,上午、下午、晚上每個(gè)時(shí)間段大概會(huì)來多少個(gè)客人,每一桌大概會(huì)點(diǎn)幾個(gè)菜。綜合下來,就可以大致知道在一天的時(shí)間內(nèi),估計(jì)出需要準(zhǔn)備的食材數(shù)量。

我們接下來看看 HashMap 源碼注釋的原話:

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

翻譯過來說的是,在理想情況下,使用隨機(jī)哈希碼,節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的頻率在 hash 桶中遵循泊松分布。

對(duì)照桶中元素個(gè)數(shù)和概率的表,可以看到當(dāng)用 0.75 作為加載因子時(shí),桶中元素到達(dá) 8 個(gè)的時(shí)候,概率已經(jīng)變得非常小,因此每個(gè)碰撞位置的鏈表長(zhǎng)度超過 8  個(gè)是幾乎不可能的,因此在鏈表節(jié)點(diǎn)到達(dá) 8 時(shí)才開始轉(zhuǎn)化為紅黑樹。

到此,相信大家對(duì)“HashMap加載因子為什么是0.75”有了更深的了解,不妨來實(shí)際操作一番吧!這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!


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