今天就跟大家聊聊有关Hashtable与HashMap的区别有哪些，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
HashMap和Hashtable的详细比较
前言：
可以直接根据hashcode值判断两个对象是否相等吗？肯定是不可以的，因为不同的对象可能会生成相同的hashcode值。虽然不能根据hashcode值判断两个对象是否相等，但是可以直接根据hashcode值判断两个对象不等，如果两个对象的hashcode值不等，则必定是两个不同的对象。如果要判断两个对象是否真正相等，必须通过equals方法。
也就是说对于两个对象，如果调用equals方法得到的结果为true，则两个对象的hashcode值必定相等；如果equals方法得到的结果为false，则两个对象的hashcode值不一定不同；如果两个对象的hashcode值不等，则equals方法得到的结果必定为false；如果两个对象的hashcode值相等，则equals方法得到的结果未知。
HashMap和Hashtable不保证map的顺序，也不保证顺序不会随着时间不变。
HashMap实例有两个参数影响性能：初始capacity和load factor。capacity是hashtable中桶的数量，初始capacity就是hashtable创建时的capacity。load factor影响hashtable多满时允许自动增加capacity。当hashtable中entry的数量超过load factor和当前capacity的乘积，hashtable会重新哈希（意味着，内部数据结构重建）因此hashtable大约拥有桶数量的两倍。
作为通用规则，默认load factor（0.75）在时间和空间消耗上提供了好的权衡。值越大，空间开销越小，但是遍历成本增加（表现在大多数操作，包括get和put）。当设置初始capacity时，为了最小化重新hash的操作次数，应该考虑map的entry数量和load factor。如果初始容量大于最大entry数量除以load factor，重新hash操作将不会发生。然而，设置初始capacity太大会浪费空间。
如果许多mapping存储在HashMap实例中，创建时使用足够大的capacity将允许mapping存储得更有效率，因为不会随着table的数量增大重新hash。注意使用许多相同hashCode()的key肯定会降低任意hashtable的性能。
二.相同点
DEFAULT_LOAD_FACTOR | 0.75 |
TREEIFY_THRESHOLD | 8 |
UNTREEIFY_THRESHOLD | 6 |
MIN_TREEIFY_CAPACITY 否则resize() | 64 |
size | mapping数量 |
threhold | capacity*load factor |
三.不同点
| Hashtable | |
线程安全 | 不安全 | 安全 |
允许null的键和值 | 允许 | 不允许 |
实现和继承 | 实现Map | 实现Map，继承Dictionary |
遍历方式 | Iterator | Iterator和Enumeration |
计算哈希值 | (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) | (key.hashCode() & 0x7FFFFFFF) |
计算数组下标 | (length - 1) & hash | hash % length |
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY | 16 | 11 |
容量增加方式 | old*2 长度始终为2的幂 | old*2+1 |
构造函数 | threshold=tableSizeFor(initialCapacity) | threhold=initialCapacity*load factor |
resize | 从0-cap 链表顺序不变 | 从cap-0 链表顺序相反 |
计算数组下标：当length总是2的n次方时，h&(length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
容量增加方式：当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得的index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小。相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。导致resize()不同HashMap直接使用之前的数组下表，而Hashtable需要重新计算。
看完上述内容，你们对Hashtable与HashMap的区别有哪些有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注编程网行业资讯频道，感谢大家的支持。
