一、當咱們往hashmap中put元素的時候,先根據key的hash值獲得這個元素在 數組中的位置(即下標),而後就能夠把這個元素放到對應的位置中了。若是這個元素所在的位子上已經存放有其餘元素了,那麼在同一個位子上的元素將以鏈表的 形式存放,新加入的放在鏈頭,好比a->b->c,新加入的d放到a的位置前面,最早加入的放在鏈尾,也就是c。最後變成d->a->b->c,從hashmap中get元素時,首先計算key的hashcode,找到數組中對應位置的某一元素, 而後經過key的equals方法在對應位置的鏈表中找到須要的元素。javascript
二、java
在hashmap中要找到 某個元素,須要根據key的hash值來求得對應數組中的位置。如何計算這個位置就是hash算法。前面說過hashmap的數據結構是數組和鏈表的結 合,因此咱們固然但願這個hashmap裏面的元素位置儘可能的分佈均勻些,儘可能使得每一個位置上的元素數量只有一個,那麼當咱們用hash算法求得這個位置 的時候,立刻就能夠知道對應位置的元素就是咱們要的,而不用再去遍歷鏈表。
因此咱們首先想到的就是把hashcode對數組長度取模運算,這樣一來,元素的分佈相對來講是比較均勻的。可是,「模」運算的消耗仍是比較大的,能不能找一種更快速,消耗更小的方式那?java中時這樣作的, 算法
Java代碼數組
首 先算得key得hashcode值,而後跟數組的長度-1作一次「與」運算(&)。看上去很簡單,其實比較有玄機。好比數組的長度是2的4次方, 那麼hashcode就會和2的4次方-1作「與」運算。不少人都有這個疑問,爲何hashmap的數組初始化大小都是2的次方大小時,hashmap 的效率最高,我以2的4次方舉例,來解釋一下爲何數組大小爲2的冪時hashmap訪問的性能最高。
看下圖,左邊兩組是數組長度爲16(2的4次方),右邊兩組是數組長度爲15。兩組的hashcode均爲8和9,可是很明顯,當它們和1110「與」的 時候,產生了相同的結果,也就是說它們會定位到數組中的同一個位置上去,這就產生了碰撞,8和9會被放到同一個鏈表上,那麼查詢的時候就須要遍歷這個鏈 表,獲得8或者9,這樣就下降了查詢的效率。同時,咱們也能夠發現,當數組長度爲15的時候,hashcode的值會與14(1110)進行「與」,那麼 最後一位永遠是0,而0001,0011,0101,1001,1011,0111,1101這幾個位置永遠都不能存放元素了,空間浪費至關大,更糟的是 這種狀況中,數組可使用的位置比數組長度小了不少,這意味着進一步增長了碰撞的概率,減慢了查詢的效率!
因此說,當數組長度爲2的n次冪的時候,不一樣的key算得得index相同的概率較小,那麼數據在數組上分佈就比較均勻,也就是說碰撞的概率小,相對的,查詢的時候就不用遍歷某個位置上的鏈表,這樣查詢效率也就較高了。
說到這裏,咱們再回頭看一下hashmap中默認的數組大小是多少,查看源代碼能夠得知是16,爲何是16,而不是15,也不是20呢,看到上面 annegu的解釋以後咱們就清楚了吧,顯然是由於16是2的整數次冪的緣由,在小數據量的狀況下16比15和20更能減小key之間的碰撞,而加快查詢 的效率。 數據結構
三、app
當hashmap中的元素愈來愈多的時候,碰撞的概率也就愈來愈高(由於數組的長度是固定的),因此爲了提升查詢的效率,就要對hashmap的數組進行 擴容,數組擴容這個操做也會出如今ArrayList中,因此這是一個通用的操做,不少人對它的性能表示過懷疑,不過想一想咱們的「均攤」原理,就釋然了, 而在hashmap數組擴容以後,最消耗性能的點就出現了:原數組中的數據必須從新計算其在新數組中的位置,並放進去,這就是resize。
那麼hashmap何時進行擴容呢?當hashmap中的元素個數超過數組大小*loadFactor時,就會進行數組擴容,loadFactor的 默認值爲0.75,也就是說,默認狀況下,數組大小爲16,那麼當hashmap中元素個數超過16*0.75=12的時候,就把數組的大小擴展爲 2*16=32,即擴大一倍,而後從新計算每一個元素在數組中的位置,而這是一個很是消耗性能的操做,因此若是咱們已經預知hashmap中元素的個數,那 麼預設元素的個數可以有效的提升hashmap的性能。好比說,咱們有1000個元素new HashMap(1000), 可是理論上來說new HashMap(1024)更合適,不過上面annegu已經說過,即便是1000,hashmap也自動會將其設置爲1024。 可是new HashMap(1024)還不是更合適的,由於0.75*1000 < 1000, 也就是說爲了讓0.75 * size > 1000, 咱們必須這樣new HashMap(2048)才最合適,既考慮了&的問題,也避免了resize的問題。 性能