HashMap的小优化

HashMap是我们平日内用的非常多的集合框架，网上介绍有很多的实现原理，在寄存数据数量已知的情况下，我们可以在构建hashmap的时候指定其容量，减少扩大空间时消耗的时间。下面看1个例子:

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import java.util.HashMap; import java.util.Map; /**  * HashMap测试  *   * @author YD  *  */ public class MapTest {     public static void main(String[] args) {         int num = 10000;  //数据容量         Map<Integer, String> map1 = new HashMap<Integer, String>();         Map<Integer, String> map2 = new HashMap<Integer, String>(num);         Map<Integer, String> map3 = new HashMap<Integer, String>(num * 2);         long time1 = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < num; i++)             map1.put(i, "haha");         long time2 = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < num; i++)             map2.put(i, "haha");         long time3 = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < num; i++)             map3.put(i, "haha");         long time4 = System.currentTimeMillis();         System.out.println("map1 time: " + (time2 - time1) + "ms");         System.out.println("map2 time: " + (time3 - time2) + "ms");         System.out.println("map3 time: " + (time4 - time3) + "ms");     } }

在数据量为10000的时候，屡次测试，得出的较多的结果是

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map1 time: 14ms map2 time: 9ms map3 time: 4ms

在数据量为100000的时候，结果以下

1 2 3

map1 time: 31ms map2 time: 16ms map3 time: 9ms

如果数据量更大的时候，升值1000000(1百万)时,结果以下

1 2 3

map1 time: 119ms map2 time: 47ms map3 time: 59ms

数据量再增加10倍后(1千万)，结果以下

1 2 3

map1 time: 7718ms map2 time: 1035ms map3 time: 2156ms

可以看出，当我们预先知道数据量的时候，在构建hashmap的时候指定数据容量，可以在数据量大的时候减少消耗时间。指定数据容量时，不应当过量的分配空间。

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