我们在看HashMap源码时,知道HashMap默认的负载因子是0.75。那这个0.75是怎么来的呢?
通常,加载因子需要在时间和空间成本上寻求一种折中。
加载因子过高:例如为1,虽然减少了空间开销,提高了空间利用率,但同时也增加了查询时间成本。
加载因子过低:例如0.5,虽然可以减少查询时间成本,但是空间利用率很低,同时提高了rehash操作的次数。
在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子,以便最大限度地减少rehash操作次数,所以一般在使用HashMap时建议根据预估值设置初始容量,减少扩容操作。
选择0.75作为默认的加载因子,完全是时间和空间成本上寻求的一种折中选择
HashMap源码中有段注释,如下:
翻译如下:通常,默认加载因子 (.75) 在时间和空间成本上寻求一种折中。加载因子过高虽然减少了空间开销,但同时也增加了查询成本(在大多数 HashMap 类的操作中,包括 get 和 put 操作,都反映了这一点)。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子,以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子,则不会发生 rehash 操作。
有人说负载因子0.75和泊松分布有关系,那是什么关系呢?
在HashMap的源码中有这样一段注释:
泊松分布公式:
0.75作为加载因子,忽略方差,即X = λt,P(λt = k),其中t=1,λ=0.5,λt = 0.5,带入后:
k=0,1,2…可以得出下表:
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
加载因子是0.75,决定了桶中元素到达 8 个的时候概率很小,进而转为红黑树;而不是到达 8 个的时候概率很小所以加载因子是0.75。
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