前言:
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正文
加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度,它衡量的是一个散列表的空间的使用程度,负载因子越大表示散列表的装填程度越高,反之愈小。
对于使用链表法的散列表来说,查找一个元素的平均时间是 O(1+a)。因此如果负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果负载因子太小,那么散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。
如果你看过源代码,你会发现在初始条件下,HashMap 在时间和空间两者间折中选择了 0.75
/*** The load factor used when none specified in constructor.*/static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
但是为什么一定是 0.75?而不是 0.8,0.6,这里有一个非常重要的概念:泊松分布。
相信大家都学过概率论,对这个大名鼎鼎的定律感觉应该是既熟悉又陌生。本篇文章的重点不是为大家普及概率论知识,这里就简单介绍下。
泊松分布是最重要的离散分布之一,它多出现在当X表示在一定的时间或空间内出现的事件个数这种场合。
举个简单的例子,假如你一个老板,新开张了一家酒店,这个时候应该如何准备一天所用的食材呢?
准备的太多,最后卖不掉这么多菜只能浪费扔掉;准备不够,又接不了生意。但是你有很多同行和朋友,他们会告诉你很多经验。
比如把一天分成几个时间段,上午、下午、晚上每个时间段大概会来多少个客人,每一桌大概会点几个菜。综合下来,就可以大致知道在一天的时间内,估计出需要准备的食材数量。
我们接下来看看 HashMap 源码注释的原话:
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
翻译过来说的是,在理想情况下,使用随机哈希码,节点出现的频率在 hash 桶中遵循泊松分布。
对照桶中元素个数和概率的表,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,因此每个碰撞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。
Ending
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标签: #散列表的装填因子越小越好吗