HashMap实现原理解析

2022-02-09 11:54:09 浏览数 (1)

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,特别是他不保证顺序的恒久不变。

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 “链表散列” 的数据结构,即数组和链表的结合体。

HashMap底层就是一个数组结构,数组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。

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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。

对于HashMap,HashSet来说,他们采用hash 算法来决定 Map中 key的存储,并通过hash算法来增加key 集合 的大小。 hash表中可以存储元素的位置被称为 “桶(bucket)”,在通常情况下,单个“桶”里存储一个元素,此时有最好的性能;hash 算法可以根据 hashCode 值计算出"桶"的存储位置(hashCode()的具体解释请看我篇博客),接着从桶中取出元素。但hash 表的状态是 open的:在发生 “hash” 冲突的情况下,单个桶 会存储多个元素,这些元素以链表形式存储,如下图。

其中的参数

  • Capacity(容量):Capacity 就是 bucket的大小,指的也就是HashMap集合初始化的时候自身的容量。可以在构造方法中指定;如果不指定的话,总容量默认值为16.需要注意的是初始容量必须是2的幂次方。
  • loadfactor(负载因子):Load factor就是bucket填满程度的最大比例。负责因子可以通过构造方法中指定,当 HashMap的总容量到达一定值的时候,HashMap会实施扩容,,默认值为0.75.也就是说,比如你现在有一个 HashMap 的初始容量为10,那么扩容的阈值就是0.75*10=7.5,也就是说,在你打算存入第8个值得时候,HashMap 会先执行扩容。
  • threshold: 扩容阈值,即扩容阈值=HashMap 总容量*负载因子,当前 HashMao 的容量大于或等于扩容阈值的时候就会去执行扩容。扩容的容量为当前 HashMap 总容量的两倍。
  • size(尺寸):当前 hash 表中记录的数量
  • initial capacity(初始化容量):创建hash表时桶的数量,可以在构造器中指定初始化容量。

我们先看看它的 put 方法

  1. 对key的hashCode() 做hash,然后在计算index
  2. 如果没有冲突,则则直接放到bucket(桶)里,
  3. 如果冲突了,以链表的形式存在buckets后
  4. 如果冲突添加后导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD),就把链表转换成红黑树
  5. 如果节点已经存在就替换 old value(保证key的唯一性)
  6. 如果bucket满了(超过 负载因子),就要resize(扩容)
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    public V put(K key, V value) {
       //对key的hashCode() 做hash
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
 
  final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    //tab为空则创建
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    //计算index,并对null做处理
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        //判断如果节点存在
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        //该链为树
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        //该链为链表
        else {
            for (int binCount = 0; ;   binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        //写入
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
      modCount;
    //超过 load factor*current capacity(负载因子*hashmap容量),resize
    if (  size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}
 

接着来看它的get()方法

bucket里的第一个节点,直接命中 如果有冲突,则通过 key.equals(k) 去查找对应的 entry

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public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
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final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        //直接命中
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        //未命中
        if ((e = first.next) != null) {
            //在树中找
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            //在链表中找
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

在获取 HashMap 的元素时,基本分两步:

  1. 首先根据hashCode()做hash,然后确定 bucket 的 index
  2. 如果bucket 的节点的key 不是我们需要的,则通过key.equals()在链中找。在Java8 之前的实现中是用链表解决冲突的,在产生碰撞的情况下,进行get时,两步的时间复杂度是 O(1) O(n).因此,当碰撞很厉害的时候,n很大,O(n)的速度显示是影响速度的。因此在Java8中,利用红黑树替换链表,这样复杂符就变成了了 O(1) O(logn)了,这样在n很大的时候,能够比较理想的解决这个问题。

接下来对一些问题进行总结:

1. 什么时候会使用HashMap?他有什么特点? 是基于Map接口的实现,存储键值对时,它可以接收null的键值,是非同步的,HashMap存储着Entry(hash, key, value, next)对象。 2. 你知道HashMap的工作原理吗? 通过hash的方法,通过put和get存储和获取对象。存储对象时,我们将K/V传给put方法时,它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置,进一步存储,HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时,我们将K传给get,它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置,并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候,Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来,在Java 8中,如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8),则使用红黑树来替换链表,从而提高速度。 3. 你知道get和put的原理吗?equals()和hashCode()的都有什么作用? 通过对key的hashCode()进行hashing,并计算下标( (n-1) & hash),从而获得buckets的位置。如果产生碰撞,则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点 4. 你知道hash的实现吗?为什么要这样实现? 在Java 1.8的实现中,是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的:(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16),主要是从速度、功效、质量来考虑的,这么做可以在bucket的n比较小的时候,也能保证考虑到高低bit都参与到hash的计算中,同时不会有太大的开销。 5. 如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量,怎么办? 如果超过了负载因子(默认0.75),则会重新resize一个原来长度两倍的HashMap,并且重新调用hash方法

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