HashMap的加载因子为什么是0.75？

我会带着你远行 2024-02-21 12:02 32阅读 0赞

##### 前言 #####

有很多东西之前在学的时候没怎么注意，笔者也是在重温HashMap的时候发现有很多可以去细究的问题，最终是会回归于数学的，如HashMap的加载因子为什么是0.75？

本文主要对以下内容进行介绍：

*  为什么HashMap需要加载因子？
 *  解决冲突有什么方法？
 *  为什么加载因子一定是0.75？而不是0.8，0.6？

（若文章有不正之处，或难以理解的地方，请多多谅解，欢迎指正）

##### 为什么HashMap需要加载因子？ #####

HashMap的底层是哈希表，是存储键值对的结构类型，它需要通过一定的计算才可以确定数据在哈希表中的存储位置：

static final int hash(Object key) {
        
            int h;
            return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
        }
    
    //AbstractMap
    public int hashCode() {
        
            int h = 0;
            Iterator<Entry<K,V>> i = entrySet().iterator();
            while (i.hasNext())
                h += i.next().hashCode();
            return h;
        }

一般的数据结构，不是查询快就是插入快，HashMap就是一个插入慢、查询快的数据结构。但这种数据结构容易产生两种问题：① 如果空间利用率高，那么经过的哈希算法计算存储位置的时候，会发现很多存储位置已经有数据了（**哈希冲突**）；② 如果为了避免发生哈希冲突，增大数组容量，就会导致空间利用率不高。

而**加载因子就是表示Hash表中元素的填满程度**。

> 加载因子 = 填入表中的元素个数 / 散列表的长度

加载因子越大，填满的元素越多，空间利用率越高，但发生冲突的机会变大了；

加载因子越小，填满的元素越少，冲突发生的机会减小，但空间浪费了更多了，而且还会提高扩容rehash操作的次数。

冲突的机会越大，说明需要查找的数据还需要通过另一个途径查找，这样查找的成本就越高。因此，必须在“冲突的机会”与“空间利用率”之间，寻找一种平衡与折衷。

所以我们也能知道，影响查找效率的因素主要有这几种：

*  散列函数是否可以将哈希表中的数据均匀地散列？
 *  怎么处理冲突？
 *  哈希表的加载因子怎么选择？

本文主要对后两个问题进行介绍。

##### 解决冲突有什么方法？ #####

###### 1. 开放定址法 ######

Hi = (H(key) + di) MOD m，其中i=1,2,...,k(k<=m-1)

H(key)为哈希函数，m为哈希表表长，di为增量序列，i为已发生冲突的次数。其中，开放定址法根据步长不同可以分为3种：

###### 1.1 线性探查法（Linear Probing）：di = 1,2,3,…,m-1 ######

简单地说，就是以当前冲突位置为起点，步长为1循环查找，直到找到一个空的位置，如果循环完了都占不到位置，就说明容器已经满了。举个栗子，就像你在饭点去街上吃饭，挨家去看是否有位置一样。

###### 1.2 平方探测法（Quadratic Probing）：di = ±12, ±22，±32，…，±k2（k≤m/2） ######

相对于线性探查法，这就相当于的步长为di = i2来循环查找，直到找到空的位置。以上面那个例子来看，现在你不是挨家去看有没有位置了，而是拿手机算去第i2家店，然后去问这家店有没有位置。

###### 1.3 伪随机探测法：di = 伪随机数序列 ######

这个就是取随机数来作为步长。还是用上面的例子，这次就是完全按心情去选一家店问有没有位置了。

但开放定址法有这些**缺点**：

*  这种方法建立起来的哈希表，当冲突多的时候数据容易堆集在一起，这时候对查找不友好；
 *  删除结点的时候不能简单将结点的空间置空，否则将截断在它填入散列表之后的同义词结点查找路径。因此如果要删除结点，只能在被删结点上添加删除标记，而不能真正删除结点；
 *  如果哈希表的空间已经满了，还需要建立一个溢出表，来存入多出来的元素。

###### 2. 再哈希法 ######

Hi = RHi(key), 其中i=1,2,...,k

RHi()函数是不同于H()的哈希函数，**用于同义词发生地址冲突时，计算出另一个哈希函数地址**，直到不发生冲突位置。这种方法不容易产生堆集，但是会增加计算时间。

所以再哈希法的**缺点**是：

*  增加了计算时间。

###### 3. 建立一个公共溢出区 ######

假设哈希函数的值域为\[0, m-1\]，设向量HashTable\[0,…,m-1\]为基本表，每个分量存放一个记录，另外还设置了向量OverTable\[0,…,v\]为溢出表。基本表中存储的是关键字的记录，**一旦发生冲突，不管他们哈希函数得到的哈希地址是什么，都填入溢出表**。

但这个方法的**缺点**在于：

*  查找冲突数据的时候，需要遍历溢出表才能得到数据。

###### 4. 链地址法（拉链法） ######

将冲突位置的元素构造成链表。在添加数据的时候，如果哈希地址与哈希表上的元素冲突，就放在这个位置的链表上。

拉链法的**优点**：

*  处理冲突的方式简单，且无堆集现象，非同义词绝不会发生冲突，因此平均查找长度较短；
 *  由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，所以它更适合造表前无法确定表长的情况；
 *  删除结点操作易于实现，只要简单地删除链表上的相应的结点即可。

拉链法的**缺点**：

需要额外的存储空间。

从HashMap的底层结构中我们可以看到，HashMap采用是数组+链表/红黑树的组合来作为底层结构，也就是开放地址法+链地址法的方式来实现HashMap。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L05ZZm9yMjAxNw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
至于为什么在JDK1.8的时候要运用到红黑树，下篇文章会介绍。

##### 为什么HashMap加载因子一定是0.75？而不是0.8，0.6？ #####

从上文我们知道，HashMap的底层其实也是哈希表（散列表），而解决冲突的方式是链地址法。HashMap的初始容量大小默认是16，为了减少冲突发生的概率，当HashMap的数组长度到达一个临界值的时候，就会触发扩容，把所有元素rehash之后再放在扩容后的容器中，这是一个相当耗时的操作。

而这个临界值就是由加载因子和当前容器的容量大小来确定的：

> 临界值 = DEFAULT\_INITIAL\_CAPACITY \* DEFAULT\_LOAD\_FACTOR

即默认情况下是16x0.75=12时，就会触发扩容操作。

那么为什么选择了0.75作为HashMap的加载因子呢？  
[HashMap defaultLoadFactor = 0.75和泊松分布没有关系][HashMap defaultLoadFactor _ 0.75]  
**请大家先看看链接的这篇文章，再比对看看笔者以下的叙述是否在理~**  
笔者不才，通过看源码解释和大佬的文章，才知道这个跟一个统计学里很重要的原理——**泊松分布**有关。  
**泊松分布**是统计学和概率学常见的离散概率分布，**适用于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布**。有兴趣的读者可以看看维基百科或者阮一峰老师的这篇文章：[泊松分布和指数分布：10分钟教程][10]  
![在这里插入图片描述][20200411155246722.png_pic_center]  
等号的左边，P 表示概率，N表示某种函数关系，t 表示时间，n 表示数量。等号的右边，λ 表示事件的频率。  
在HashMap的源码中有这么一段注释：

/* Ideally, under random hashCodes, the frequency of
         * nodes in bins follows a Poisson distribution
         * (http://en.wikipedia.org/wiki/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)). The first values are:
         *
         * 0:    0.60653066
         * 1:    0.30326533
         * 2:    0.07581633
         * 3:    0.01263606
         * 4:    0.00157952
         * 5:    0.00015795
         * 6:    0.00001316
         * 7:    0.00000094
         * 8:    0.00000006
         * more: less than 1 in ten million

笔者拙译：在理想情况下，使用随机哈希码，**在扩容阈值（加载因子）为0.75的情况下，节点出现在频率在Hash桶（表）中遵循参数平均为0.5的泊松分布**。忽略方差，即X = λt，P(λt = k)，其中λt = 0.5的情况，按公式：  
![在这里插入图片描述][20200411155231550.png_pic_center]  
计算结果如上述的列表所示，当一个bin中的链表长度达到8个元素的时候，概率为0.00000006，几乎是一个不可能事件。

所以我们可以知道，其实常数0.5是作为参数代入泊松分布来计算的，而**加载因子0.75是作为一个条件**，当HashMap长度为length/size ≥ 0.75时就扩容，在这个条件下，冲突后的拉链长度和概率结果为：

0:    0.60653066
    1:    0.30326533
    2:    0.07581633
    3:    0.01263606
    4:    0.00157952
    5:    0.00015795
    6:    0.00001316
    7:    0.00000094
    8:    0.00000006

###### 那么为什么不可以是0.8或者0.6呢？ ######

HashMap中除了哈希算法之外，有两个参数影响了性能：初始容量和加载因子。初始容量是哈希表在创建时的容量，**加载因子是哈希表在其容量自动扩容之前可以达到多满的一种度量**。

在维基百科来描述加载因子：

> 对于开放定址法，加载因子是特别重要因素，**应严格限制在0.7-0.8以下。超过0.8，查表时的CPU缓存不命中（cache missing）按照指数曲线上升**。因此，一些采用开放定址法的hash库，如Java的系统库限制了加载因子为0.75，超过此值将resize散列表。

**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扩容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，以便减少扩容操作。

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衷选择**。

##### 结语 #####

曾经有一堆高数、线性代数、离散数学摆在我面前，但是我没有珍惜。等到碰到各种数学问题的时候，才后悔莫及。学计算机的时候最痛苦的事，莫过于此。如果老天可以再给我一个，再来一次的机会的话。我会跟当时的我，说三个字——“学数学！”  
数学真的太重要。离开大学之后，该怎么学数学啊，有什么好的建议吗？

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参考资料：

[哈希表][Link 1]

[为什么java Hashmap 中的加载因子是默认为0.75][java Hashmap _0.75]

[泊松分布][Link 2]

[泊松分布和指数分布：10分钟教程][10]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L05ZZm9yMjAxNw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/21/d74667c834bc4c8cab66c88da371d555.png
[HashMap defaultLoadFactor _ 0.75]: https://blog.csdn.net/reliveIT/article/details/82960063
[10]: http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/06/poisson-distribution.html
[20200411155246722.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/21/216493e1f88c42718579e2e77001729f.png
[20200411155231550.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/21/59524425f5ef4d0893fec18928a8d342.png
[Link 1]: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%93%88%E5%B8%8C%E8%A1%A8
[java Hashmap _0.75]: https://www.jianshu.com/p/dff8f4641814
[Link 2]: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B3%8A%E6%9D%BE%E5%88%86%E4%BD%88