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基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用 null 值和 null 键。(除了非同步和允许使用 null 之外,HashMap 类与 Hashtable 大致相同。)此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。 此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间,可为基本操作(get 和 put)提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”(桶的数量)及其大小(键-值映射关系数)成比例。所以,如果迭代性能很重要,则不要将初始容量设置得太高(或将加载因子设置得太低)。 展开全文
基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用 null 值和 null 键。(除了非同步和允许使用 null 之外,HashMap 类与 Hashtable 大致相同。)此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。 此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间,可为基本操作(get 和 put)提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”(桶的数量)及其大小(键-值映射关系数)成比例。所以,如果迭代性能很重要,则不要将初始容量设置得太高(或将加载因子设置得太低)。
信息
外文名
hashMap
基    于
哈希表的 Map 接口的实现
参    数
初始容量 和加载因子
中文名
哈希映射
同步机制
此实现不是同步的
Hashmap重要参数
HashMap 的实例有两个参数影响其性能:初始容量 和加载因子。容量是哈希表中桶的数量,初始容量只是哈希表在创建时的容量。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。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行 rehash 操作(即重建内部数据结构),从而哈希表将具有大约两倍的桶数。在Java编程语言中,加载因子默认值为0.75,默认哈希表元为101 [1]  。
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  • 10分钟拿下 HashMap

    万次阅读 多人点赞 2018-10-18 11:18:04
    1、什么是 HashMap?什么时候选择HashMap? 2、HashMap 数据结构及其工作原理? 2.1 数据结构 2.2 工作原理 3、HashMap和HashTable 的异同? 4、如何优化 HashMap? 1、什么是 HashMap?什么时候选择HashMap?...

    道阻且长,行则将至。请相信我,你一定会更优秀!

    备注:本文 jdk版本为 1.7,初识 HashMap(后续会继续带你拿下 1.8+的HashMap),主要是为了帮助小白入门的,大佬请绕道。

    目录

    1、什么是 HashMap,什么时候选择 HashMap?

    2、HashMap 数据结构及其工作原理?

    2.1 数据结构

    2.2 工作原理

    3、HashMap和HashTable 的异同?

    4、如何优化 HashMap?


    1、什么是 HashMap,什么时候选择 HashMap?

    说到容器,你肯定会想到 Java中对象存储容器还有ArrayList,LinkedList,HashSet等,HashMap 相对这些容器来说,可以理解为多了一层指向关系,可以用指定Key找到指定Value。

    打个比方

    现在有一个Java Bean 用于存储职员的信息,字段包括(职员姓名,职员年龄,职员身高,职员体重,职员教育程度 ... 等等),我是一名人力资源管理,我需要将员工信息整理好发给老板。

    图示:

    问题:

    这个时候你必须要想到,如果两个人名字一样可咋办,查到的到底是谁的信息呢?前者信息会被覆盖吗?带着问题来学习一下HashMap数据结构及其工作原理。

    2、HashMap 数据结构及其工作原理?

    2.1 数据结构

    HashMap 数据结构为 数组+链表,其中:链表的节点存储的是一个 Entry 对象,每个Entry 对象存储四个属性(hash,key,value,next)

    一张图带你看懂:

    by zhanghaolin

    三句话,说清它的数据结构:

    1. 整体是一个数组;
    2. 数组每个位置是一个链表;
    3. 链表每个节点中的Value即我们存储的Object;

    2.2 工作原理

    首先,初始化 HashMap,提供了有参构造和无参构造,无参构造中,容器默认的数组大小 initialCapacity 为 16,加载因子loadFactor 为0.75。容器的阈(yu)值为 initialCapacity * loadFactor,默认情况下阈值为 16 * 0.75 = 12; 后面会讲到阈值有啥用。

    然后,这里我们拿 PUT 方法来做研究:

    第一步:通过 HashMap 自己提供的hash 算法算出当前 key 的hash 值

    第二步:通过计算出的hash 值去调用 indexFor 方法计算当前对象应该存储在数组的几号位置

    第三步:判断size 是否已经达到了当前阈值,如果没有,继续;如果已经达到阈值,则先进行数组扩容,将数组长度扩容为原来的2倍。

    > 请注意size 是当前容器中已有 Entry 的数量,不是数组长度。

    第四步:将当前对应的 hash,key,value封装成一个 Entry,去数组中查找当前位置有没有元素,如果没有,放在这个位置上;如果此位置上已经存在链表,那么遍历链表,如果链表上某个节点的 key 与当前key 进行 equals 比较后结果为 true,则把原来节点上的value 返回,将当前新的 value替换掉原来的value,如果遍历完链表,没有找到key 与当前 key equals为 true的,就把刚才封装的新的 Entry中next 指向当前链表的始节点,也就是说当前节点现在在链表的第一个位置,简单来说即,先来的往后退

    OK!现在,我们已经将当前的 key-value 存储到了容器中。

    为什么我选择聊 PUT 方法?

    因为 PUT 是操作HashMap的最基础操作,了解了 PUT 的机制后,再去看 API其他方法源码的时候你会有所眉目,你可以带着这种初知去探究 HashMap 的其他方法,你一定会豁然开朗。

    扩容机制:

    HashMap 使用 “懒扩容” ,只会在 PUT 的时候才进行判断,然后进行扩容。

    1. 将数组长度扩容为原来的2 倍
    2. 将原来数组中的元素进行重新放到新数组中

    需要注意的是,每次扩容之后,都要重新计算原来的 Entry 在新数组中的位置,为什么数组扩容了,Entry 在数组中的位置发生变化了呢?所以我们会想到计算位置的 indexFor 方法,为什么呢,我摘出了该方法的源码如下:

     static int indexFor(int h, int length) { // h 为key 的 hash值;length 是数组长度
            return h & (length-1);  
     }

    由源码得知,元素所在位置是和数组长度是有关系的,既然扩容后数组长度发生了变化,那么元素位置肯定是要发生变化了。HashMap 计算元素位置采用的是 &运算,不了解此运算的我在这里给个简单的例子:

    高能:为什么 HashMap使用这种方式计算在数组中位置呢?

    按照我们的潜意识,取模就可以了。hashMap 用与运算主要是提升计算性能。这又带来一个新问题,为什么与运算要用 length -1 呢,回看 hashmap初始化的时候,数组长度 length必须是2的整次幂(如果手动传参数组长度为奇数n,hashMap会自动转换长度为距离n最近的2的整次幂数),只有这样, h & (length-1) 的值才会和 h % length 计算的结果是一样的。这就是它的原因所在。另外,当length是2的整次幂的时候,length-1的结果都是低位全部是1,为后面的扩容做了很好的准备,这里先不扯这个,先理解一下这个意思。

    我们来写个单元测试验证下:

    public static void main(String[] args) {
    	
    	/**
    	 * 定义数组长度为2的整次幂,2^4
    	 */
    	int	length  = 16; 
    	
    	/**
    	 * 定义key,并计算k的hash值
    	 */
    	String k = "China";
    	int h = k.hashCode();
    	
    	/**
    	 * 分别使用两种方式计算在数组中的位置
    	 */
    	int index1 = h % length;
    	int index2 = h & (length - 1);
    	
    	/**
    	 * 验证结果
    	 */
    	System.out.println(index1 == index2);
    	
            /**
             * 结果为 true
             */
    }
    public static void main(String[] args) {
    	
    	/**
    	 * 假设数组长度不是2的整次幂,2^4-1
    	 */
    	int	length  = 15; 
    	
    	/**
    	 * 定义key,并计算k的hash值
    	 */
    	String k = "China";
    	int h = k.hashCode();
    	
    	/**
    	 * 分别使用两种方式计算在数组中的位置
    	 */
    	int index1 = h % length;
    	int index2 = h & (length - 1);
    	
    	/**
    	 * 验证结果
    	 */
    	System.out.println(index1 == index2);
    	
    	/**
    	 * 打印结果:false
    	 */
    	
    }

    带大家复习一下与运算,一个可视化的计算过程,让你以后对每种二进制运算符都一清二楚。

    计算 8 & 6 = 0的过程如下:

        1 0 0 0    // 8的二进制数
    &   0 1 1 0    // 6的二进制数
    ___________    // 运算规则:该位置上有一个是0 结果就是0
        0 0 0 0    // 二进制数计算结果

    还记得我们(1)中提到的问题了吗?知道答案了吗?

    答:HashMap 中equals 相同的两个key, 容器中只会保留后进来的key 的value。进入问题中即:我先存储了 Lucy的信息,后来又有一个 Lucy,这个时候再存储 Lucy,容器中保留的是第二个 Lucy 的信息,这种情况,我们可以考虑使用 List<T> 作为 value,把相同名字的职员信息存在 list 中;或者给相同名字的职员编号,使得每个key 都是唯一的。

    3、HashMap和HashTable 的异同?

    1. 二者的存储结构和解决冲突的方法都是相同的。
    2. HashTable在不指定容量的情况下的默认容量为11,而HashMap为16,Hashtable不要求底层数组的容量一定要为2的整数次幂,而HashMap则要求一定为2的整数次幂。
    3. HashTable 中 key和 value都不允许为 null,而HashMap中key和value都允许为 null(key只能有一个为null,而value则可以有多个为 null)。但是如果在 Hashtable中有类似 put( null, null)的操作,编译同样可以通过,因为 key和 value都是Object类型,但运行时会抛出 NullPointerException异常。
    4. Hashtable扩容时,将容量变为原来的2倍+1,而HashMap扩容时,将容量变为原来的2倍
    5. Hashtable计算hash值,直接用key的hashCode(),而HashMap重新计算了key的hash值,Hashtable在计算hash值对应的位置索引时,用 %运算,而 HashMap在求位置索引时,则用 &运算。

    4、如何优化 HashMap?

    初始化 HashMap 的时候,我们可以自定义数组容量加载因子的大小。所以,优化 HashMap 从这两个属性入手,但是,如果你不能准确的判别你的业务所需的大小,请使用默认值,否则,一旦手动配置的不合适,效果将适得其反。

    threshold = (int)( capacity * loadFactor );

    阈值 = 容量 X 负载因子

    初始容量默认为16,负载因子(loadFactor)默认是0.75; map扩容后,要重新计算阈值;当元素个数 大于新的阈值时,map再自动扩容;以默认值为例,阈值=16*0.75=12,当元素个数大于12时就要扩容;那剩下的4个数组位置还没有放置对象就要扩容,造成空间浪费,所以要进行时间和空间的折中考虑;

    loadFactor过大时,map内的数组使用率高了,内部极有可能形成Entry链,影响查找速度;

    loadFactor过小时,map内的数组使用率较低,不过内部不会生成Entry链,或者生成的Entry链很短,由此提高了查找速度,不过会占用更多的内存;所以可以根据实际硬件环境和程序的运行状态来调节loadFactor;

    所以,务必合理的初始化 HashMap

     努力改变自己和身边人的生活。

    特别希望本文可以对你有所帮助,原创不易,感谢你留个赞和关注,道阻且长,我们并肩前行!

    转载请注明出处。感谢大家留言讨论交流。

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  • hashMap实现原理

    万次阅读 多人点赞 2019-07-31 18:35:50
    1. HashMap概述:  HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现(Hashtable跟HashMap很像,唯一的区别是Hashtalbe中的方法是线程安全的,也就是同步的)。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键...

    1. HashMap概述:

      HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现(Hashtable跟HashMap很像,唯一的区别是Hashtalbe中的方法是线程安全的,也就是同步的)。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。

    2. HashMap的数据结构:

      在java编程语言中,最基本的结构就是两种,一个是数组,另外一个是模拟指针(引用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的,HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表的数组”的数据结构,每个元素存放链表头结点的数组,即数组和链表的结合体。

      从上图中可以看出,HashMap底层就是一个数组结构,数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候,就会初始化一个数组。源码如下:

    /**
     * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
     */
    transient Entry[] table;
    
    static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;
        final int hash;
        ……
    }

      可以看出,Entry就是数组中的元素,每个 Map.Entry 其实就是一个key-value对,它持有一个指向下一个元素的引用,这就构成了链表。

    3.    HashMap的存取实现:

      1) 存储:

    public V put(K key, V value) {

        // HashMap允许存放null键和null值。
        // 当key为null时,调用putForNullKey方法,将value放置在数组第一个位置。
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        // 根据key的hashCode重新计算hash值。
        int hash = hash(key.hashCode());
        // 搜索指定hash值所对应table中的索引。
        int i = indexFor(hash, table.length);
        // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null,通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        // 如果i索引处的Entry为null,表明此处还没有Entry。
        // modCount记录HashMap中修改结构的次数
        modCount++;
        // 将key、value添加到i索引处。
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

      从上面的源代码中可以看出:当我们往HashMap中put元素的时候,先根据key的hashCode重新计算hash值,根据hash值得到这个元素在数组中的位置(即下标),如果数组该位置上已经存放有其他元素了,那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放,新加入的放在链头,最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素,就直接将该元素放到此数组中的该位置上。

      addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的hash值,将key-value对放在数组table的 i 索引处。addEntry 是HashMap 提供的一个包访问权限的方法(就是没有public,protected,private这三个访问权限修饰词修饰,为默认的访问权限,用default表示,但在代码中没有这个default),代码如下:

    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {

        // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry 
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        // 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向原来的 Entry
        table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
        // 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限
        if (size++ >= threshold)
        // 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。
            resize(2 * table.length);
    }

      当系统决定存储HashMap中的key-value对时,完全没有考虑Entry中的value,仅仅只是根据key来计算并决定每个Entry的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属,当系统决定了 key 的存储位置之后,value 随之保存在那里即可。

      hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算,防止低位不变,高位变化时,造成的hash冲突。

    static int hash(int h) {

        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

      我们可以看到在HashMap中要找到某个元素,需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合,所以我们当然希望这个HashMap里面的 元素位置尽量的分布均匀些,尽量使得每个位置上的元素数量只有一个,那么当我们用hash算法求得这个位置的时候,马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的,而不用再去遍历链表,这样就大大优化了查询的效率。

      对于任意给定的对象,只要它的 hashCode() 返回值相同,那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算,这样一来,元素的分布相对来说是比较均匀的。但是,“模”运算的消耗还是比较大的,在HashMap中是这样做的:调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下:

    static int indexFor(int h, int length) {

        return h & (length-1);
    }

      这个方法非常巧妙,它通过 h & (table.length -1) 来得到该对象的保存位,而HashMap底层数组的长度总是 2 的n 次方,这是HashMap在速度上的优化。在 HashMap 构造器中有如下代码:

    int capacity = 1;

        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;

      这段代码保证初始化时HashMap的容量总是2的n次方,即底层数组的长度总是为2的n次方。

      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。

      这看上去很简单,其实比较有玄机的,我们举个例子来说明:

      假设数组长度分别为15和16,优化后的hash码分别为8和9,那么&运算后的结果如下:

           h & (table.length-1)     hash    table.length-1       result

           8 & (15-1):              0100   &   1110      =        0100

           9 & (15-1):              0101   &   1110      =        0100

          ---------------------------------------------------------------

           8 & (16-1):              0100   &   1111      =        0100

           9 & (16-1):              0101   &   1111      =        0101

          ---------------------------------------------------------------

      从上面的例子中可以看出:当8、9两个数和(15-1)2=(1110)进行“与运算&”的时候,产生了相同的结果,都为0100,也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去,这就产生了碰撞,8和9会被放到数组中的同一个位置上形成链表,那么查询的时候就需要遍历这个链 表,得到8或者9,这样就降低了查询的效率。同时,我们也可以发现,当数组长度为15的时候,hash值会与(15-1)2=(1110)进行“与运算&”,那么最后一位永远是0,而0001,0011,0101,1001,1011,0111,1101这几个位置永远都不能存放元素了,空间浪费相当大,更糟的是这种情况中,数组可以使用的位置比数组长度小了很多,这意味着进一步增加了碰撞的几率,减慢了查询的效率!

      而当数组长度为16时,即为2的n次方时,2n-1得到的二进制数的每个位上的值都为1(比如(24-1)2=1111),这使得在低位上&时,得到的和原hash的低位相同,加之hash(int h)方法对key的hashCode的进一步优化,加入了高位计算,就使得有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表

      所以说,当数组长度为2的n次幂的时候,不同的key算得得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。

      根据上面 put 方法的源代码可以看出,当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时,程序首先根据该 key的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置:如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同,那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true,新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有Entry 的 value,但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false,新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链,而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。

      2) 读取:

    public V get(Object key) {

        if (key == null)
            return getForNullKey();
        int hash = hash(key.hashCode());
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
            e != null;
            e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
                return e.value;
        }
        return null;
    }

      有了上面存储时的hash算法作为基础,理解起来这段代码就很容易了。从上面的源代码中可以看出:从HashMap中get元素时,首先计算key的hashCode,找到数组中对应位置的某一元素,然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。

      3) 归纳起来简单地说,HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理,这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对,当需要存储一个 Entry 对象时,会根据hash算法来决定其在数组中的存储位置,在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置;当需要取出一个Entry时,也会根据hash算法找到其在数组中的存储位置,再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Entry。

    4. HashMap的resize(rehash):

      当HashMap中的元素越来越多的时候,hash冲突的几率也就越来越高,因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率,就要对HashMap的数组进行扩容,数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中,这是一个常用的操作,而在HashMap数组扩容之后,最消耗性能的点就出现了:原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置,并放进去,这就是resize。

      那么HashMap什么时候进行扩容呢?当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时,就会进行数组扩容,loadFactor的默认值为0.75,这是一个折中的取值。也就是说,默认情况下,数组大小为16,那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12(这个值就是代码中的threshold值,也叫做临界值)的时候,就把数组的大小扩展为 2*16=32,即扩大一倍,然后重新计算每个元素在数组中的位置,而这是一个非常消耗性能的操作,所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数,那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

    HashMap扩容的代码如下所示:

    //HashMap数组扩容
              void resize(int newCapacity) {
                    Entry[] oldTable = table;
                    int oldCapacity = oldTable.length;
                    //如果当前的数组长度已经达到最大值,则不在进行调整
                    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
                        threshold = Integer.MAX_VALUE;
                        return;
                    }
                    //根据传入参数的长度定义新的数组
                    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
                    //按照新的规则,将旧数组中的元素转移到新数组中
                    transfer(newTable);
                    table = newTable;
                    //更新临界值
                    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
                }
    
              //旧数组中元素往新数组中迁移
                void transfer(Entry[] newTable) {
                    //旧数组
                    Entry[] src = table;
                    //新数组长度
                    int newCapacity = newTable.length;
                    //遍历旧数组
                    for (int j = 0; j < src.length; j++) {
                        Entry<K,V> e = src[j];
                        if (e != null) {
                            src[j] = null;
                            do {
                                Entry<K,V> next = e.next;
                                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                                e.next = newTable[i];
                                newTable[i] = e;
                                e = next;
                            } while (e != null);
                        }
                    }
                }

    5.HashMap的性能参数:

    HashMap 包含如下几个构造器:

    1.    HashMap():构建一个初始容量为 16,负载因子为 0.75 的 HashMap。
    2.    HashMap(int initialCapacity):构建一个初始容量为 initialCapacity,负载因子为 0.75 的 HashMap。
    3.    HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。
    4.    HashMap的基础构造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)带有两个参数,它们是初始容量initialCapacity和加载因子loadFactor。
    5.    initialCapacity:HashMap的最大容量,即为底层数组的长度。
    6.    loadFactor:负载因子loadFactor定义为:散列表的实际元素数目(n)/ 散列表的容量(m)。

      负载因子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。

      HashMap的实现中,通过threshold字段来判断HashMap的最大容量:

    threshold = (int)(capacity * loadFactor);  

      结合负载因子的定义公式可知,threshold就是在此loadFactor和capacity对应下允许的最大元素数目,超过这个数目就重新resize,以降低实际的负载因子(也就是说虽然数组长度是capacity,但其扩容的临界值确是threshold)。默认的的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时, resize后的HashMap容量是容量的两倍:

    if (size++ >= threshold)   
        resize(2 * table.length); 

    6.Fail-Fast机制:

      我们知道java.util.HashMap不是线程安全的,因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map,那么将抛出ConcurrentModificationException,这就是所谓fail-fast策略。(这个在core java这本书中也有提到。)

      这一策略在源码中的实现是通过modCount域,modCount顾名思义就是修改次数,对HashMap内容的修改都将增加这个值,那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount。

    HashIterator() {
        expectedModCount = modCount;
        if (size > 0) { // advance to first entry
        Entry[] t = table;
        while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
            ;
        }
    }

      在迭代过程中,判断modCount跟expectedModCount是否相等,如果不相等就表示已经有其他线程修改了Map:

      注意到modCount声明为volatile,保证线程之间修改的可见性。(volatile之所以线程安全是因为被volatile修饰的变量不保存缓存,直接在内存中修改,因此能够保证线程之间修改的可见性)。

    final Entry<K,V> nextEntry() {   
        if (modCount != expectedModCount)   
            throw new ConcurrentModificationException();

    在HashMap的API中指出:

      由所有HashMap类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败的:在迭代器创建之后,如果从结构上对映射进行修改,除非通过迭代器本身的 remove 方法,其他任何时间任何方式的修改,迭代器都将抛出ConcurrentModificationException。因此,面对并发的修改,迭代器很快就会完全失败,而不保证在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。

      注意,迭代器的快速失败行为不能得到保证,一般来说,存在非同步的并发修改时,不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此,编写依赖于此异常的程序的做法是错误的,正确做法是:迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。

    7.其他问题

    1.为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键?

    String, Interger这样的wrapper类作为HashMap的键是再适合不过了,而且String最为常用。因为String是不可变的,比如你放进去的key是

    "str1",那就永远是"str1",不会又变成"str2",但如果放进去的是一个对象,那万一这个对象里的属性变了,那不就改变key了。

    2.我们可以使用自定义的对象作为键吗?

    是第一问的扩展,如果这个自定义对象是不可变的,那么它已经满足了作为键的条件,因为当它创建之后就已经不能改变了,那可以作为key,前提就是它会不会变。

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  • HashMap

    千次阅读 2021-10-03 20:20:01
    文章目录前言一、说一下 HashMap 的实现原理?二、HashMap 底层数据结构三、 HashMap 是如何扩容的?四、为什么链表个数大于等于 8 时,链表要转化成红黑树了?五、HashMap 在 put 时,如果数组中已经有了这个 key,...
      
    


    前言

    HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。
    JDK1.8之前HashMap由数组+链表组成的,数组是HashMap的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的(“拉链法”解决冲突)。JDK1.8之后在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。


    一、说一下 HashMap 的实现原理?

    HashMap的数据结构: 在Java编程语言中, 基本的结构就是两种,一个是数组,另外一个是模拟指针(引用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的,HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结合体。HasMap基于Hash算法实现的。
    1、当我们往HashMap中put元素时,利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标
    2、存储时,如果出现hash值相同的key,此时有两种情况。
    (1)如果key相同,则覆盖原始值;
    (2)如果key不同(出现冲突),则将当前的key-value放入链表中。
    3、获取时,直接找到hash值对应的下标,在进一步判断key是否相同,从而找到对应值。
    4、解了以上过程就不难明白HashMap是如何解决hash冲突的问题,核心就是使用了数组的存储方式,然后将冲突的key的对象放入链表中,一旦发现冲突就在链表中做进一步的对比。
    需要注意Jdk 1.8中对HashMap的实现做了优化,当链表中的节点数据超过八个
    之后,该链表会转为红黑树来提高查询效率,从原来的O(n)到O(logn)

    二、HashMap 底层数据结构

    HashMap 底层是数组 + 链表 + 红黑树的数据结构,数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表的特点是:寻址困难,但插入和删除容易;所以我们将数组和链表结合在一起,发挥两者各自的优势,使用一种叫做链地址法的方式可以解决哈希冲突。数组的主要作用是方便快速查找,时间复杂度是 O(1),默认大小是 16,数组的下标索引是通过 key 的 hashcode 计算出来的,数组元素叫做 Node,当多个 key 的 hashcode 一致,但 key 值不同时,单个 Node 就会转化成链表,链表的查询复杂度是 O(n),当链表的长度大于等于 8 并且数组的大小超过 64 时,链表就会转化成红黑树,红黑树的查询复杂度是 O(log(n)),简单来说,最坏的查询次数相当于红黑树的最大深度。

    三、 HashMap 是如何扩容的?

    1、put 时,发现数组为空,进行初始化扩容,默认扩容大小为 16;
    2、put 成功后,发现现有数组大小大于扩容的门阀值时,进行扩容,扩容为老数组大小的 2 倍;
    扩容的门阀是 threshold,每次扩容时 threshold 都会被重新计算,门阀值等于数组的大小 * 影响因子(0.75)。

    新数组初始化之后,需要将老数组的值拷贝到新数组上,链表和红黑树都有自己拷贝的方法。

    四、为什么链表个数大于等于 8 时,链表要转化成红黑树了?

    当链表个数太多了,遍历可能比较耗时,转化成红黑树,可以使遍历的时间复杂度降低,但转化成红黑树,有空间和转化耗时的成本,我们通过泊松分布公式计算,正常情况下,链表个数出现 8 的概念不到千万分之一,所以说正常情况下,链表都不会转化成红黑树,这样设计的目的,是为了防止非正常情况下,比如 hash 算法出了问题时,导致链表个数轻易大于等于 8 时,仍然能够快速遍历。
    延伸问题:红黑树什么时候转变成链表。

    答:当节点的个数小于等于 6 时,红黑树会自动转化成链表,主要还是考虑红黑树的空间成本问题,当节点个数小于等于 6 时,遍历链表也很快,所以红黑树会重新变成链表。

    五、HashMap 在 put 时,如果数组中已经有了这个 key,我不想把 value 覆盖怎么办?取值时,如果得到的 value 是空时,想返回默认值怎么办?

    如果数组有了 key,但不想覆盖 value ,可以选择 putIfAbsent 方法,这个方法有个内置变量 onlyIfAbsent,内置是 true ,就不会覆盖,我们平时使用的 put 方法,内置 onlyIfAbsent 为 false,是允许覆盖的。

    取值时,如果为空,想返回默认值,可以使用 getOrDefault 方法,方法第一参数为 key,第二个参数为你想返回的默认值,如 map.getOrDefault(“2”,“0”),当 map 中没有 key 为 2 的值时,会默认返回 0,而不是空。

    HashMap是怎么解决哈希冲突的?

    在解决这个问题之前,我们需要知道什么是哈希冲突,而在了解哈希冲突之前我们还要知道什么时候是哈希才行;什么是哈希?

    Hash,一般翻译为“散列”,也有直接音译为“哈希”的,这就是把任意长度的输入通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值(哈希值);这种转换是一种压缩映射,也就是,散列的空间常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
    所有散列函数都有如下一个基本特性:根据同一散列函数计算出的散列值如果不同,那么输入值肯定也不同。但是,根据同一散列函数计算出来的散列值如果相同,输入值不一定相同。

    什么是哈希冲突

    当两个不同的输入值,根据同一散列函数计算出相同的散列值的现象,我们就把它叫做碰撞(哈希碰撞)。

    HashMap的数据结构

    在java中,保存数据有两种比较简单的数据结构:数组和链表。数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表的特点是:寻址困难,但是插入和删除容易;所以我们将数组和链表结合在一起,发挥两者各自的优势,使用一种叫做链地址法的方式可以解决哈希冲突:
    在这里插入图片描述
    这样我们就可以将拥有相同哈希值的对象组织成一个链表放在hash值所对应的 bucket下,但相比于hashCode返回的int类型,我们HashMap初始的容量大小DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4(即2的四次方16)要远小于int类型的范围,所以我们如果只是单纯的用hashCode取余来获取对应的bucket这将会大大增加哈希碰撞的概率,并且最坏情况下还会将HashMap变成一个单链表,所以我们还需要对hashCode作一定的优化 hash()函数

    上面提到的问题,主要是因为如果使用hashCode取余,那么相当于参与运算的只有hashCode的低位,高位是没有起到任何作用的,所以我们的思路就是让 hashCode取值出的高位也参与运算,进一步降低hash碰撞的概率,使得数据分布更平均,我们把这样的操作称为扰动,在JDK 1.8中的hash()函数如下:

    static final int hash(Object key){
    	int h;
    	return (key=null)?0:(h=key.hashCode())^(h>>>16);//与自己右移16位进行异或运算(高低位异或)
    }
    

    这比jdk1.7中,更为简洁,相比jdk1.7中的4次位运算,5次异或运算(9次扰动),在1.8中,只进行了一次位运算异或运算(2次扰动);

    jdk1.8新增红黑树

    通过上面的链地址法(使用散列表)和扰(img)动函数我们成功让我们的数据分布更平均,哈希碰撞减少,但是当我们的HashMap中存在大量数据时,加入我们某个 bucket下对应的链表有n个元素,那么遍历时间复杂度就为O(n),为了针对这个问题,JDK1.8在HashMap中新增了红黑树的数据结构,进一步使得遍历复杂度降低至O(logn);

    总结

    简单总结一下HashMap是使用了哪些方法来有效解决哈希冲突的:
    1、使用链地址法(使用散列表)来链接拥有相同hash值的数据;
    2、使用2次扰动函数(hash函数)来降低哈希冲突的概率,使得数据分布更加平均;
    3、引入红黑树进一步降低遍历的时间复杂度,使得遍历更快;

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    • HashMap
    1. HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结合体。HashMap的底层结构是一个数组,数组中的每一项是一条链表
    2. HashMap的实例有两个参数影响其性能:“初始容量”和“装填因子”
    3. HashMap实现不同步,线程不安全,HashTable的线程安全
    4. HashMap中的key-value都是存储在Entry中的
    5. HashMap可以存null键和null值,不保证元素的顺序恒久不变,他的底层使用的是数组和链表,通过hashCode()方法和equals方法保证键的唯一性
    6. 解决冲突主要有三种方法:定址法,拉链法,再散列法。HashMap是采用拉链法解决哈希冲突的,
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