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  • Redis 数据结构哈希表 超实战追 - 女生技术 抠: .x. Redis 的字典底层使用哈希表实现说到哈希表大家应该能联想到 HashMap 或者是 Hashtable 也应该能联想到 key value 的存储形式 以及哈希表扩容哈希算法等知识点...
  • 哈希表存储数据结构原理

    千次阅读 2018-03-31 20:59:48
    哈希表底层使用的也是数组机制,数组中也存放对象,而这些对象往数组中存放时的位置比较特殊,当需要把这些对象给数组中存放时,那么会根据这些对象的特有数据结合相应的算法,计算出这个对象在数组中的位置,然后把...
    哈希表底层使用的也是数组机制,数组中也存放对象,而这些对象往数组中存放时的位置比较特殊,当需要把这些对象给数组中存放时,那么会根据这些对象的特有数据结合相应的算法,计算出这个对象在数组中的位置,然后把这个对象存放在数组中。而这样的数组就称为哈希数组,即就是哈希表。


    1.2 哈希表存储数据结构原理


    当向哈希表中存放元素时,需要根据元素的特有数据结合相应的算法,这个算法其实就是Object类中的hashCode方法。由于任何对象都是Object类的子类,所以任何对象也拥有这个方法。即就是在给哈希表中存放对象时,会调用对象的hashCode方法,算出对象在表中的存放位置,这里需要注意,如果两个对象hashCode方法算出结果一样,这样现象称为哈希冲突,这时会调用对象的equals方法,比较这两个对象是不是同一个对象,如果equals方法返回的是true,那么就不会把第二个对象存放在哈希表中,如果返回的是false,就会把这个值存放在哈希表中。


    1.3 哈希表存储数据结构原理图


    image


    2. hash
    hash是散列的意思,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。关于散列值,有以下几个关键结论:


    如果散列表中存在和散列原始输入K相等的记录,那么K必定在f(K)的存储位置上


    不同关键字经过散列算法变换后可能得到同一个散列地址,这种现象称为碰撞


    如果两个hash值不同(前提是同一hash算法),那么这两个hash值对应的原始输入必定不同


    3. hashCode
    hashCode的存在主要是为了查找的快捷性,hashCode是用来在散列存储结构中确定对象的存储地址的


    如果两个对象equals相等,那么这两个对象的hashCode一定也相同


    如果对象的equals方法被重写,那么对象的hashCode方法也尽量重写


    如果两个对象的hashCode相同,不代表两个对象就相同,只能说明这两个对象在散列存储结构中,存放于同一个位置


    如果根据equals方法,两个对象不相等,那么对这两个对象中的任一对象上调用 hashCode 方法不一定生成不同的整数结果。但是,程序员应该意识到,为不相等的对象生成不同整数结果可以提高哈希表的性能。


    4. hashCode作用
    我们知道Set里面的元素是不可以重复的,那么如何做到?


    Set是根据equals()方法来判断两个元素是否相等的。比方说Set里面已经有1000个元素了,那么第1001个元素进来的时候,最多可能调用1000次equals方法,如果equals方法写得复杂,对比的东西特别多,那么效率会大大降低。使用HashCode就不一样了,比方说HashSet,底层是基于HashMap实现的,先通过HashCode取一个模,这样一下子就固定到某个位置了,如果这个位置上没有元素,那么就可以肯定HashSet中必定没有和新添加的元素equals的元素,就可以直接存放了,都不需要比较;如果这个位置上有元素了,逐一比较,比较的时候先比较HashCode,HashCode都不同接下去都不用比了,肯定不一样,HashCode相等,再equals比较,没有相同的元素就存,有相同的元素就不存。如果原来的Set里面有相同的元素,只要HashCode的生成方式定义得好(不重复),不管Set里面原来有多少元素,只需要执行一次的equals就可以了。这样一来,实际调用equals方法的次数大大降低,提高了效率。


    5. HashSet存储JavaAPI中的类型元素
    给HashSet中存储JavaAPI中提供的类型元素时,不需要重写元素的hashCode和equals方法,因为这两个方法,在JavaAPI的每个类中已经重写完毕,如String类、Integer类等。


    举个栗子:


    public class HashSetDemo {
        public static void main(String[] args) {
            //创建HashSet对象
            HashSet<String> hs = new HashSet<String>();
            //给集合中添加自定义对象
            hs.add("zhangsan");
            hs.add("lisi");
            hs.add("wangwu");
            hs.add("zhangsan");
            //取出集合中的每个元素
            Iterator<String> it = hs.iterator();
            while(it.hasNext()){
                String s = it.next();
                System.out.println(s);
            }
        }
    }
    输出结果:


    wangwu
    lisi
    zhangsan


    6. HashSet存储自定义类型元素
    给HashSet中存放自定义类型元素时,需要重写对象中的hashCode和equals方法,建立自己的比较方式,才能保证HashSet集合中的对象唯一


    举个栗子:


    自定义Student类


    public class Student {
        private String name;
        private int age;
        public Student(String name, int age) {
            super();
            this.name = name;
            this.age = age;
        }
        public String getName(www.douniu178.com ) {
            return name;
        }
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
        public int getAge() {
            return age;
        }
        public void setAge(int age) {
            this.age = age;
        }
        @Override
        public String toString(www.huarenyl.cn) {
            return "Student [name=" + name + ", age=" + age + "]";
        }
        @Override
        public int hashCode() {
            final int prime = 31;
            int result = 1;
            result = prime * result + age;
            result = prime * result + ((name == null) ? 0 : name.hashCode());
            return result;
        }
        @Override
        public boolean equals(Object obj) {
            if (this == obj)
                return true;
            if(!(obj instanceof Student)){
                System.out.println("类型错误");
                return false;
            }
            Student other = (Student) obj;
            return this.age ==  other.age && this.name.equals(other.name);
        }
    }
    创建HashSet集合,存储Student对象


    public class HashSetDemo {
        public static void main(String[] args) {
            //创建HashSet对象
            HashSet<Student> hs = new<Student> HashSet();
            //给集合中添加自定义对象
            hs.add(new Student("zhangsan",21));
            hs.add(new Student("lisi",22));
            hs.add(new Student("wangwu",23));
            hs.add(new Student("zhangsan",21));
            //取出集合中的每个元素
            Iterator it = hs.iterator(www.mhylpt.com);
            while(it.hasNext(www.2636666.cn)){
                Student s = (Student)it.next(www.dashuju178.com);
                System.out.println(s);
            }
        }
    }
    输出结果:


    Student [name=lisi, age=22]
    Student [name=zhangsan, age=21]
    Student [name=wangwu, age=23]


    7. 写在后面
    保证HashSet集合元素的唯一,其实就是根据对象的hashCode和equals方法来决定的。如果我们往集合中存放自定义的对象,那么保证其唯一,就必须重写hashCode和equals方法建立属于当前对象的比较方式。


    ┆ 凉 ┆ 暖 ┆ 降 ┆ 等 ┆ 幸 ┆ 我 ┆ 我 ┆ 里 ┆ 将 ┆   ┆ 可 ┆ 有 ┆ 谦 ┆ 戮 ┆ 那 ┆   ┆ 大 ┆   ┆ 始 ┆ 然 ┆
    ┆ 薄 ┆ 一 ┆ 临 ┆ 你 ┆ 的 ┆ 还 ┆ 没 ┆   ┆ 来 ┆   ┆ 是 ┆ 来 ┆ 逊 ┆ 没 ┆ 些 ┆   ┆ 雁 ┆   ┆ 终 ┆ 而 ┆
    ┆   ┆ 暖 ┆   ┆ 如 ┆ 地 ┆ 站 ┆ 有 ┆   ┆ 也 ┆   ┆ 我 ┆   ┆ 的 ┆ 有 ┆ 精 ┆   ┆ 也 ┆   ┆ 没 ┆ 你 ┆
    ┆   ┆ 这 ┆   ┆ 试 ┆ 方 ┆ 在 ┆ 逃 ┆   ┆ 会 ┆   ┆ 在 ┆   ┆ 清 ┆ 来 ┆ 准 ┆   ┆ 没 ┆   ┆ 有 ┆ 没 ┆
    ┆   ┆ 生 ┆   ┆ 探 ┆   ┆ 最 ┆ 避 ┆   ┆ 在 ┆   ┆ 这 ┆   ┆ 晨 ┆   ┆ 的 ┆   ┆ 有 ┆   ┆ 来 ┆ 有 ┆
    ┆   ┆ 之 ┆   ┆ 般 ┆   ┆ 不 ┆   ┆   ┆ 这 ┆   ┆ 里 ┆   ┆ 没 ┆   ┆ 杀 ┆   ┆ 来 ┆   ┆   ┆ 来 ┆
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  • 哈希表底层使用的也是数组机制,数组中也存放对象,而这些对象往数组中存放时的位置比较特殊,当需要把这些对象给数组中存放时,那么会根据这些对象的特有数据结合相应的算法,计算出这个对象在数组中的位置,然后把...

    什么是哈希表呢?

    哈希表底层使用的也是数组机制,数组中也存放对象,而这些对象往数组中存放时的位置比较特殊,当需要把这些对象给数组中存放时,那么会根据这些对象的特有数据结合相应的算法,计算出这个对象在数组中的位置,然后把这个对象存放在数组中。而这样的数组就称为哈希数组,即就是哈希表。

     哈希表的数据结构:(图片来自百度词条)

     

        加载因子:表中填入的记录数/哈希表的长度
        
        加载因子是0.75 代表:
          数组中的16个位置,其中存入16*0.75=12个元素

        如果在存入第十三个(>12)元素,导致存储链子过长,会降低哈希表的性能,那么此时会扩充哈希表(在哈希),底层会开辟一个长度为原长度2倍的数组,把老元素拷贝到新数组中,再把新元素添加数组中

        当存入元素数量>哈希表长度*加载因子,就要扩容,因此加载因子决定扩容时机

     

    存储过程:

    1.首先调用本类的hashCode()方法算出哈希值

    2.在容器中找是否与新元素哈希值相同的老元素,
      如果没有直接存入
      如果有转到第三步

    3.新元素会与该索引位置下的老元素利用equals方法一一对比
      一旦新元素.equals(老元素)返回true,停止对比,说明重复,不再存入
      如果与该索引位置下的老元素都通过equals方法对比返回false,说明没有重复,存入

     

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  • 哈希表底层实现

    2021-01-20 13:46:03
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  • 哈希表底层深入

    2017-06-23 09:43:00
    1.哈希表底层结构?Java中的HashSet和HsahMap用的就是哈希表 数据结构决定了数据的检索,维护的效率。数组的检索效率高,增删元素的效率低。而链表的增删元素的效率高,检索元素的效率低。而哈希表结合了他们...

    图片

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    1.哈希表的底层结构?
    Java中的HashSet和HsahMap用的就是哈希表

    数据结构决定了数据的检索,维护的效率。数组的检索效率高,增删元素的效率低。而链表的增删元素的效率高,检索元素的效率低。而哈希表结合了他们的优点。检索与增删效率都高。哈希表的底层结构就是一个数组,数组的长度即哈希表的长度,数组中的每个空间(也叫桶)存放的是一条链表,链表中的每个节点用来存放元素。即一个数组的每个数组元素是一条链表,链表的每个节点存放元素,可以将数组的每个元素看做桶,桶里面可以有多个元素。桶里元素直接的数据结构是链表。


    2.哈希表如何检索元素?

    哈希表首先根据要存放的元素的key得到hash值,将这个hash值经过"特殊计算的"结果,作为数组的下标(定位桶),进而确定将要遍历的链表。就不用遍历所有的链表,所以检索效率高。


    3.哈希表如何增删元素?

    首先一个哈希表的默认初始长度为16,即数组有16个空间(并非指能放16个元素)。默认加载因子为0.75。当向哈希表中添加元素的时候先判断是否要扩容,如果当前元素的总个数大于16*0.75那么要进行扩容,新的容量为原来的2倍。

    在向哈希表中添加元素时首先通过要添加的元素的key的hash值,经过特殊算法计算的值作为下标,确定这个元素要放到数组中的那个桶里,然后遍历这个桶里的链表中的每个元素,与key进行equals判断如果equals返回false说明这个元素在哈希表中不存在则插入。如果返回true则不插入。

    4.如何计算下标值?

    通过要插入的元素的key调用hashcode方法得到哈希值,并与哈希表的长度减一进行与运算得到数组下标。
    公式:hash(key)&table.length-1
    由于哈希表表长一定是2的指数,即table.length-1的结果的二进制一定全部是1(比如16-1)与hash(key)进行与运算,即hash(key)最高位全为0,即求hash(key)与表长的余数,得到的就是下面的公式。
    hash(key)%(table.length)。

    这就可以解释当表长为16,元素个数不超过16*0.75时,插入元素就会根据要插入元素的key的的hashcode值与表长取余得到下标,这样在不超过表长的前提下,元素就会散乱的分布在这16不同的桶里。而决定链表的长度主要由加载因子决定。即使hashcode值不同但与表长进行取余,得到的下标会相同,这样就会散乱的分布在16个桶里

    hash()

    static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }

    hash值找到对应索引

    static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }

    HashMap中则通过h&(length-1)的方法来代替取模,同样实现了均匀的散列,但效率要高很多,这也是HashMap对Hashtable的一个改进。

    length为2的整数次幂的话,h&(length-1)就相当于对length取模,这样便保证了散列的均匀,同时也提升了效率。

    说明:length为2的整数次幂的话,为偶数,这样length-1为奇数,奇数的最后一位是1,这样便保证了h&(length-1)的最后一位可能为0,也可能为1(这取决于h的值),即与后的结果可能为偶数,也可能为奇数,这样便可以保证散列的均匀性,而如果length为奇数的话,很明显length-1为偶数,它的最后一位是0,这样h&(length-1)的最后一位肯定为0,即只能为偶数,这样任何hash值都只会被散列到数组的偶数下标位置上,这便浪费了近一半的空间。



    5.哈希表中的单链表的稀疏程度决定因素?

    单链表的稀疏程度决定检索效率高低,而加载因子可以决定元素的个数,进而决定单链表的稀疏程度,哈希初始初始容量越大,加载因子越小,而实际存放的元素越少,单链表越稀疏越接近于数组。检索效率越高,但是越接近于数组,增钱效率就降低了,所以加载因子的大小一定要根据实际需求。

    6.hashcode怎么写?
    由哈希表在插入元素的时候会调用对象的hashcode方法和equals方法,因此重写十分必要。
    原则:
    两个对象的equals返回true,那么他们的hashcode一定要相等。

    两个对象的hashcode相同,他们的equals不一定返回true。
     

    转载于:https://www.cnblogs.com/chaeyeon/p/7068407.html

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  • 文章目录Redis 学习笔记-哈希桶和底层数据结构1.Redis 基本数据类型2.Redis 底层数据结构类型3.Redis 基本数据类型和底层数据结构关系示意图4.key 是如何查找到哈希桶4.1 哈希表(HashTable)原理图4.2 哈希桶和数据...

    Redis 学习笔记-哈希桶和底层数据结构

    前面文章介绍了 Redis 基本数据类型和这些数据类型对应的一些操作,知道了 Redis 很快的原因是 内存数据结构,这篇文章就围绕 数据结构 来介绍一下 Redis 底层有哪些数据结构,为什么这些数据结构会提升访问速度,学习这些底层数据结构将会加深对 Redis 设计原理的理解。

    1.Redis 基本数据类型

    • String(字符串)
    • Set(集合)
    • Sorted Set(有序集合)
    • List(列表)
    • 散列表(哈希)
    • GEO
    • HyperLogLog
    • Stream(流)

    2.Redis 底层数据结构类型

    • 简单动态字符串
    • 双向链表
    • 压缩列表
    • 哈希表
    • 跳表
    • 整数集合

    3.Redis 基本数据类型和底层数据结构关系示意图

    • String 类型对应 简单动态字符串
    • List 类型对应 双向链表压缩列表
    • Hash 类型对应 压缩列表散列表
    • Sorted Set 类型对应 压缩列表跳表
    • Set 类型对应 散列表整数集合
      在这里插入图片描述

    Tips:GEOHyperLogLogStream 后续文章单独讨论。

    4.key 是如何查找到哈希桶

    首先 key 需要经历 全局哈希表 找到 哈希桶,关于哈希表(HashTable) 的原理可以参考我之前写的文章来了解,哈希表也叫散列表,这里简单介绍一下 哈希表(HashTable) 的原理,每一个 key 可以通过哈希计算变成一个较大的整数,然后通过数学模型取就可以对应到某个数组中的索引,然后通过这个索引值可以快速找到数组中的元素,这个元素可以称为 哈希桶 元素,如下图所示简单展示了哈希表(HashTable)的实现原理:

    4.1 哈希表(HashTable)原理图

    在这里插入图片描述

    Tips:如上图所示的数组可以称为一个哈希桶Redis 中解决哈希冲突时采用拉出一个链表来解决的。

    4.2 哈希桶和数据类型对应原理图

    在这里插入图片描述

    4.3 渐进式 rehash

    上述哈希桶需要考虑一个问题,当 key 的数量比较庞大时,可能导致哈希桶的数量不合理(即哈希取时的素数不合理),从而出现哈希冲突比较多的情况,直接带来的影响是哈希桶中的 entry 链表过长,众所周知,当链表太长的时候查找元素需要遍历(复杂度O(N))才能找到 key 对应的那一个 entry,为了解决这个问题 Redis 设计者采用了 渐进式 rehash,它的目的是重构哈希桶的数量,让哈希桶数量更加合理,使 key 对的 entry 在哈希桶中分布更加均匀,从而从概率角度上减少 entry 链表的长度,具体实现逻辑如下:

    • Redis 设计了 2 个全局哈希表,记作 哈希表A哈希表B,最开始默认使用哈希表A,哈希桶记作是 Ma哈希表B 不分配内存,等待调度。
    • 哈希表A 中的哈希桶冲突比较频繁,且数量比较大(某个阈值)的时候,就会启用 哈希表B,并且哈希表B的哈希桶数量Mb大于Ma(具体要依据数学模型)。
    • 哈希表B 建立好之后就需要考虑将哈希表A 的数据转移到 哈希表B 中,如果有大量的数据迁移可能会导致 Redis 线程阻塞导致业务停摆,这个时候 Redis 采用了 渐进式 rehash
    • 渐进式 rehash 可以简单理解为每次访问 哈希表A 数据的时候顺带带一点数据出来给 哈希表B,整个过程是 渐进 完成的,不会影响业务在正常运行。
    • 数据转移完成之后就会释放 哈希表A 的内存,等待下次同样的情况时,重构哈希桶使用。

    5.底层数据结构

    对于 字符串(String) 来说,找到哈希桶就可以直接对它操作(增删改查等)简单动态字符串,而对于 ListHashSorted SetSet 这些数据类型来说,找到哈希桶之后还需要对应到 双向链表压缩列表哈希表跳表整数集合这些底层数据结构中的,下面简单介绍一下几种数据结构:

    5.1 双向链表示意图

    在这里插入图片描述

    5.2 压缩列表

    压缩列表(ziplist) 实际是一个字节数组,它的设计目的是为了节约内存,和普通数组不同的是在数组头部会有三个字段,分别是 zlbytes(列表长度)zltail(列表尾部偏移量)zllen(entry 的个数),在 压缩列表 的尾部还会有 zlend(结束)字段,示意图如下图:
    在这里插入图片描述

    5.3 跳表

    在这里插入图片描述

    5.4 不同数据结构时间复杂度

    在这里插入图片描述

    6.小结

    Redis 中的数据结构比较丰富,全部熟练地记住所有的操作比较困难,但掌握其底层数据结构原理之后,在如何选择合适的数据类型时能有一个理性地推断,而且也能根据这些原理合理地选择数据类型。

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空空如也

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