HashMap 是一种基于哈希表的键值对数据结构，它可以在常数时间内完成查找、插入和删除操作。然而，为了提高 HashMap 数组的查找效率，还可以采取以下措施：
优化哈希函数：使用一个高质量的哈希函数可以尽量减少哈希冲突，从而降低查找时间。一个好的哈希函数应该能够将输入数据均匀地分布在哈希表中，减少冲突的概率。
调整负载因子：负载因子是指哈希表中已存储元素数量与哈希表容量之比。当负载因子过大时，哈希冲突的概率会增加，导致查找效率降低。可以通过调整负载因子来控制哈希表的容量，以保持合适的空间利用率和查找效率。
动态扩容：当哈希表中的元素数量达到一定程度时，可以自动扩展哈希表的容量。这样可以避免哈希冲突过多，提高查找效率。同时，在哈希表元素数量减少时，也可以缩小哈希表容量，以节省空间。
使用开放寻址法：当发生哈希冲突时，可以采用开放寻址法（如线性探测、二次探测等）来解决冲突。这种方法可以减少哈希冲突对查找效率的影响。
缓存：对于频繁查找的数据，可以使用缓存技术将其存储在内存中，以减少查找时间。这种方法适用于访问模式具有局部性的场景。
并发优化：在多线程环境下，可以使用并发控制技术（如锁分段、无锁数据结构等）来提高查找效率。这些技术可以减少线程之间的竞争，提高并发性能。
总之，通过优化哈希函数、调整负载因子、动态扩容、使用开放寻址法、缓存和并发优化等方法，可以有效提高 HashMap 数组的查找效率。