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  • HashMap为了存取高效,要尽量较少碰撞,就是要尽量把数据分配均匀,每个链表长度大致相同,这个实现就在把数据存到哪个链表中的算法; 这个算法实际就是取模,hash%length,计算机中直接求余效率不如位移运算,源码...

    HashMap为了存取高效,要尽量较少碰撞,就是要尽量把数据分配均匀,每个链表长度大致相同,这个实现就在把数据存到哪个链表中的算法;
    这个算法实际就是取模,hash%length,计算机中直接求余效率不如位移运算,源码中做了优化hash&(length-1),
    hash%length==hash&(length-1)的前提是length是2的n次方;
    为什么这样能均匀分布减少碰撞呢?2的n次方实际就是1后面n个0,2的n次方-1 实际就是n个1;
    例如长度为9时候,3&(9-1)=0 2&(9-1)=0 ,都在0上,碰撞了;
    例如长度为8时候,3&(8-1)=3 2&(8-1)=2 ,不同位置上,不碰撞;

    其实就是按位“与”的时候,每一位都能 &1 ,也就是和1111……1111111进行与运算

    在这里插入图片描述
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    当然如果不考虑效率直接求余即可(就不需要要求长度必须是2的n次方了);

    有人怀疑两种运算效率差别到底有多少,我做个测试:

    	/**
    	 * 
    	 * 直接【求余】和【按位】运算的差别验证
    	 */
    public static void main(String[] args) {
    	
    	long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
    	int a=0;
    	int times = 10000*10000;
    	for (long i = 0; i < times; i++) {
    		 a=9999%1024;
    	}
    	long currentTimeMillis2 = System.currentTimeMillis();
    	
    	int b=0;
    	for (long i = 0; i < times; i++) {
    		 b=9999&(1024-1);
    	}
    	
    	long currentTimeMillis3 = System.currentTimeMillis();
    	System.out.println(a+","+b);
    	System.out.println("%: "+(currentTimeMillis2-currentTimeMillis));
    	System.out.println("&: "+(currentTimeMillis3-currentTimeMillis2));
    }
    

    结果:

    783,783
    %: 359
    &: 93

    总结:
    因为在hashMap的length等于2的n次方的时候,才会有hash%length==hash&(length-1);哈希算法的目的是为了加快哈希计算以及减少哈希冲突,所以此时&操作更合适,所以在length等于2的幂次方的时候,可以使用&操作加快操作且减少冲突,所以hashMap长度是2的幂次方

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  • HashMap的最终长度

    2021-06-08 21:13:25
    今天被问到一个有意思的问题,你自己定义的hashmap长度真的有效吗? 要想了解这个问题,我们可以去源码中寻找答案(此博客中使用的是JDK1.8) public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, ...

    今天被问到一个有意思的问题,你自己定义的hashmap长度真的有效吗?

    要想了解这个问题,我们可以去源码中寻找答案(此博客中使用的是JDK1.8)

    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
    

    以上是HashMap源码的单独传长度参的构造函数,通过这里可以看出,此方法没有解决我们的疑问,是加上了默认负载因子后调用了双参数构造方法,有小伙伴会问,这个负载因子又是啥?不着急我们继续往下看
    在这里插入图片描述

    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }
    

    这是之前方法调用的双参构造方法,乍一看下去就真让人头晕目眩,没事,路要一步一步走,我当时第一眼看下去就想直接关掉电脑,我逐行好好分析一下
    在这里插入图片描述
    第一二行代码都是判断长度是否合法,一个是最小值,一个是最大值,就像是汽水工厂里的质检员一样,你那瓶汽水太多了冒出来了,我就喝几口让他不至于冒出来。我们从第一行可以看出,最小值是0,如果少于0我就觉得你是来捣乱的,不做了,直接抛出异常,至于最大值,这里用MAXIMUM_CAPACITY来表示的,这个值到底是多大呢
    在这里插入图片描述
    1左移30位,这个具体值是
    在这里插入图片描述
    这也说明Hashmap最大长度就是这个值了,就算输入一个亿,那也是这个数

    在这里插入图片描述
    我们接着看代码,第三行是加载因子的判断,我们先引入加载因子的大概定义,是判断HashMap是否要扩容的阈值条件,它也和我们传入的initialCapacity一样,不能<=0,同时还引入了另一个方法,但是我们本次讨论的内容是传入的长度,所以我们暂且将它放在一边,镜头继续拉回到initialCapacity身上,第四和第五个代码是这个构造方法的最后一步了,但是我们的疑问还是没有解决,先看第四步,就是将负载因子直接赋值,但是第五步,这里调用了另一个方法,tableSizeFor敲黑板,重点来了,我们自定义参数的成功与否就在这里了来吧,真相的最后一步

    在这里插入图片描述
    我们先上源代码!

    static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }
    

    这是啥?一眼望去全是右移操作和按位或操作,但是最复杂的操作往往只需要最简单的运算!
    按位或,有一则为一,举个例子,C=A|B,在二进制中,C中的1只会比A多或者一样,对于B也一样,说到这,有些同学可能已经领悟到了一点,这个操作就是将一个数转变为2的N次方数-1(二进制低位置全为1),可能很多同学还是对此保持疑惑,就这几步怎么可能,那么我们再来写一个实例129

    第一步操作129-1=128
    在这里插入图片描述
    我们这里举的例子是一个很极端的例子,只有一个1,但是经过三次右移再进行按位或操作后,变成从最高位开始全1的数,这个数是255,再带入最后一步判断,大于0小于最大值,+1后返回,最终返回值是256
    现在思考一下256与129和255之间有什么联系,我们再看一下二进制
    在这里插入图片描述
    这个操作的核心就是将一个数转换成大于最接近他或者等于它的2的n次方数

    因此可得,我们传入的参数如果不是2的次方数,那么就会经过这个转换后成一个2的次方数,我们的疑问就可以解决了。

    在这里插入图片描述

    本人是一名大三学生,在学习之余写下,如果有不对之处欢迎大家指正哦。

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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:jdk版本为 1.7,初识 HashMap(后续会继续带你拿下 1.8+的HashMap),比较基础,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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