HashMap 的底層原理

HashMap 的底層原理

1. HashMap的數據結構

• 數組

  數組存儲區間是連續的，佔用內存嚴重，故空間複雜的很大。但數組的二分查找時間複雜度小，爲O(1)；數組的特色是：尋址容易，插入和刪除困難；

• 鏈表

  鏈表存儲區間離散，佔用內存比較寬鬆，故空間複雜度很小，但時間複雜度很大，達O（N）。鏈表的特色是：尋址困難，插入和刪除容易。

• 哈希表

  哈希表（(Hash table）既知足了數據的查找方便，同時不佔用太多的內容空間，使用也十分方便。哈希表是由數組+鏈表組成的。例如：一個長度爲16的數組中，每一個元素存儲的是一個鏈表的頭結點。那麼這些元素是按照什麼樣的規則存儲到數組中呢。通常狀況是經過hash(key)%len得到，也就是元素的key的哈希值對數組長度取模獲得。好比哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。因此十二、2八、108以及140都存儲在數組下標爲12的位置。

HashMap其實也是一個線性的數組實現的,因此能夠理解爲其存儲數據的容器就是一個線性數組。這可能讓咱們很不解，一個線性的數組怎麼實現按鍵值對來存取數據呢？這裏HashMap有作一些處理。

首先HashMap裏面實現一個靜態內部類Entry，其重要的屬性有 key , value, next，從屬性key,value咱們就能很明顯的看出來Entry就是HashMap鍵值對實現的一個基礎bean，咱們上面說到HashMap的基礎就是一個線性數組，這個數組就是Entry[]，Map裏面的內容都保存在Entry[]裏面。

2. HashMap的存取實現

// 存儲時:
int hash = key.hashCode(); // 這個hashCode方法這裏不詳述,只要理解每一個key的hash是一個固定的int值
int index = hash % Entry[].length;
Entry[index] = value;

// 取值時:
int hash = key.hashCode();
int index = hash % Entry[].length;
return Entry[index];

1.put

若是兩個key經過hash%Entry[].length獲得的index相同，會不會有覆蓋的危險？

這裏HashMap裏面用到鏈式數據結構的一個概念。上面咱們提到過Entry類裏面有一個next屬性，做用是指向下一個Entry。打個比方， 第一個鍵值對A進來，經過計算其key的hash獲得的index=0，記作:Entry[0] = A。一會後又進來一個鍵值對B，經過計算其index也等於0，如今怎麼辦？HashMap會這樣作:B.next = A,Entry[0] = B,若是又進來C,index也等於0,那麼C.next = B,Entry[0] = C；這樣咱們發現index=0的地方其實存取了A,B,C三個鍵值對,他們經過next這個屬性連接在一塊兒。因此疑問不用擔憂。也就是說數組中存儲的是最後插入的元素。到這裏爲止，HashMap的大體實現，咱們應該已經清楚了。

public V put(K key, V value) {
        if (key == null)
            return putForNullKey(value); //null老是放在數組的第一個鏈表中
        int hash = hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length);
        //遍歷鏈表
        for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            //若是key在鏈表中已存在，則替換爲新value
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }

        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }


    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        Entry<K, V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e); //參數e, 是Entry.next
        //若是size超過threshold，則擴充table大小。再散列
        if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);
    }

固然HashMap裏面也包含一些優化方面的實現，這裏也說一下。好比：Entry[]的長度必定後，隨着map裏面數據的愈來愈長，這樣同一個index的鏈就會很長，會不會影響性能？HashMap裏面設置一個因子，隨着map的size愈來愈大，Entry[]會以必定的規則加長長度。

2.get

public V get(Object key) {
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        int hash = hash(key.hashCode());
        //先定位到數組元素，再遍歷該元素處的鏈表
        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;
    }

3.null key的存取

private V putForNullKey(V value) {
        for (Entry<K, V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(0, null, value, 0);
        return null;
    }

    private V getForNullKey() {
        for (Entry<K, V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null)
                return e.value;
        }
        return null;
    }

null key老是存放在Entry[]數組的第一個元素。

4.肯定數組index：hashcode % table.length取模
HashMap存取時，都須要計算當前key應該對應Entry[]數組哪一個元素，即計算數組下標；算法以下：

/**
     * Returns index for hash code h.
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

按位取並，做用上至關於取模mod或者取餘%。
這意味着數組下標相同，並不表示hashCode相同。

5.table初始大小

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        .....

        // Find a power of 2 >= initialCapacity
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;

        this.loadFactor = loadFactor;
        threshold = (int) (capacity * loadFactor);
        table = new Entry[capacity];
        init();
    }

注意table初始大小並非構造函數中的initialCapacity！！

而是 >= initialCapacity的2的n次冪！！！！

3. 解決hash衝突的辦法

1.開放定址法（線性探測再散列，二次探測再散列，僞隨機探測再散列）
2.再哈希法
3.鏈地址法
4.創建一個公共溢出區
Java中hashmap的解決辦法就是採用的鏈地址法。

4. 再散列rehash過程

/**
     * Rehashes the contents of this map into a new array with a
     * larger capacity.  This method is called automatically when the
     * number of keys in this map reaches its threshold.
     * <p>
     * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
     * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
     * This has the effect of preventing future calls.
     *
     * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
     *                    must be greater than current capacity unless current
     *                    capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
     *                    is irrelevant).
     */
    void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        transfer(newTable);
        table = newTable;
        threshold = (int) (newCapacity * loadFactor);
    }


    /**
     * Transfers all entries from current table to newTable.
     */
    void transfer(Entry[] newTable) {
        Entry[] src = table;
        int newCapacity = newTable.length;
        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;
                    //從新計算index
                    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                    e.next = newTable[i];
                    newTable[i] = e;
                    e = next;
                } while (e != null);
            }
        }
    }