面试题：使用 HashMap 时，有哪些提升性能的技巧？

在使用 HashMap 时，为了提升性能可以采取多种策略和技巧。以下是一些关键点：

1. 初始化容量（Initial Capacity）

• 合理设置初始容量：HashMap 的容量是哈希表的桶数。如果预先知道将要存储多少个元素，可以通过构造函数指定初始容量，以减少扩容操作（resize）的次数。扩容操作涉及重新计算哈希值并分配新的数组，这是一项昂贵的操作。
  • 计算公式：initialCapacity = (int) (numElements / loadFactor) + 1

2. 负载因子（Load Factor）

• 调整负载因子：负载因子决定了 HashMap 在何时进行扩容。默认负载因子为 0.75，意味着当 HashMap 中的元素数量达到容量的 75% 时就会触发扩容。降低负载因子可以减少碰撞概率，但会增加空间开销；增大负载因子则相反。
  • 需要在空间利用和冲突频率之间找到平衡。

3. 使用不可变对象作为键

• 确保键的不可变性：因为 HashMap 依赖于键的 hashCode() 方法来确定元素的位置，所以如果键是可变的，并且其哈希码可能会改变，则可能导致查找失败或更糟的情况。因此，建议使用不可变对象作为键。

4. 自定义键类重写 hashCode() 和 equals()

• 正确实现 hashCode() 和 equals() 方法：如果你使用自定义类作为键，必须确保该类正确地实现了这两个方法。良好的 hashCode() 实现可以帮助减少哈希碰撞，而正确的 equals() 方法保证了键的唯一性和比较的一致性。

5. 尽量避免频繁的插入删除操作

• 减少不必要的修改操作：频繁的插入和删除操作会导致链表的增长或者树化/退化过程，影响性能。对于写密集型的应用场景，考虑其他数据结构如 ConcurrentHashMap 可能更为合适。

6. 利用局部变量缓存

• 缓存常用结果：如果某个键被频繁访问，可以先将其 hashCode() 结果保存到一个局部变量中，避免每次调用 get() 方法时都重新计算哈希值。

7. 并发环境下的选择

• 选择合适的并发集合：在多线程环境下直接使用 HashMap 是不安全的，应该选择 ConcurrentHashMap，它提供了更好的并发支持，允许大多数操作无需锁定即可执行。

通过遵循上述建议，可以在很大程度上提高 HashMap 的性能，特别是在处理大量数据或高并发的情况下。了解你的应用需求，并据此优化 HashMap 的配置和使用方式，是获得最佳性能的关键。