HashMap的负载因子

一、负载因子的作用

HashMap负载因子，与扩容机制有关；即若当前容器的容量，达到设定最大值，就需要要执行扩容操作

举个例子：当前的容器容量是16，负载因子是0.75；16*0.75=12，也就是说，当容量达到了12的时就会执行扩容操作。

作用很简单，相当于是一个扩容机制的阈值。当超过了这个阈值，就会触发扩容机制。HashMap源码已经为我们默认指定了负载因子是0.75。

截取部分源码，从这里可以看出，系统默认的负载因子值就是0.75，而且我们还可以在构造方法中去指定。下面我们就正式来分析一下为什么是默认的0.75。

二、原因解释

在考虑HashMap时，首先要想到的是HashMap只是一个数据结构，既然是数据结构最主要的就是节省时间和空间。负载因子的作用肯定也是节省时间和空间。为什么节省呢？我们考虑两种极端情况。

1、负载因子是1.0

数据一开始是保存在数组里，当发生了Hash碰撞的时候，就是在这个数据节点上，生出一个链表，当链表长度达到一定长度的时候，就会把链表转化为红黑树。

当负载因子是1.0时，也就意味着，只有当数组的8个值（这个图表示了8个）全部填充了，才会发生扩容。这就带来了很大的问题，因为Hash冲突时避免不了的。

后果：当负载因子是1.0的时候，意味着会出现大量的Hash的冲突，底层的红黑树变得异常复杂。对于查询效率极其不利。这种情况就是牺牲了时间来保证空间的利用率。

因此一句话总结就是负载因子过大，虽然空间利用率上去了，但是时间效率降低了。

2、负载因子是0.5

后果：负载因子是0.5的时候，这也就意味着，当数组中的元素达到了一半就开始扩容，既然填充的元素少了，Hash冲突也会减少，那么底层的链表长度或者是红黑树的高度就会降低。查询效率就会增加。

但是，此时空间利用率就会大大的降低，原本存储1M的数据，现在就意味着需要2M的空间。

总之，就是负载因子太小，虽然时间效率提升了，但是空间利用率降低了。

3、负载因子0.75

时间和空间的权衡，负载因子是0.75的时，空间利用率比较高，而且避免了相当多的Hash冲突，使得底层的链表或者是红黑树的高度比较低，提升了空间效率。