關於Hashmap的我的理解
剛剛看到QQ羣有人吹Hashmap，一想我啥都不懂，就趕快補了一波。下面分享一下我對Hashmap的理解，主要用於我的備忘。若是有不對，請批評。想要解鎖更多新姿式？請訪問http://blog.tengshe789.tech/node
總起算法
Hashmap是散列表，存儲結構是鍵值對形式。根據健的Hashcode值存儲數據，有較快的訪問速度。segmentfault
它的線程是不安全的，在兩個線程同時嘗試擴容HashMap時，可能將一個鏈表造成環形的鏈表，全部的next都不爲空，進入死循環；要想讓它安全，能夠用 Collections的synchronizedMap 方法使 HashMap具備線程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap 。數組
他的鍵值對均可覺得空，映射不是有序的。安全
Hashmap有兩個參數影響性能：初始容量，加載因子。數據結構
Hashmap存儲結構架構
JDK1.8中Hashmap是由鏈表、紅黑樹、數組實現的app
//用來實現數組、鏈表的數據結構
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;//保存節點的Hash
final K key;//保存節點的鍵值
V value;//保存節點的值
Node<K,V> next;//指向鏈表或者紅黑樹的下一個節點
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
Hashmap構造方法函數
HashMap有4個構造方法。性能
代碼：
//方法1.制定初始容量和負載因子
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);
}
//方法2.指定初始容量
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//方法三。無參構造。
HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//方法四。將另外一個 Map 中的映射拷貝一份到本身的存儲結構中來，這個方法不是很經常使用
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
Hashmap變量成員
//未指定容量的時候，數組的初始容量。初始容量是16 //爲何不直接寫16？由於速度快。計算機裏面要轉換二進制。 //必須2的n次冪 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 //負載因子。當hashmap容量超過 容量*負載因子 時，進行擴容操做（resize（）） static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //肯定什麼時候將hash衝突的鏈表轉換成紅黑樹 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //用來確什麼時候將紅黑樹轉換成鏈表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //當鏈表轉換成紅黑樹時，須要判斷數組容量。若數組容量過小致使hash衝突太多，則不進行紅黑樹操做，轉而利用reseize擴容 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
初始容量、負載因子、閾值.
通常狀況下，使用無參構造方法建立 HashMap。但當咱們對時間和空間複雜度有要求的時候，使用默認值有時可能達不到咱們的要求，這個時候咱們就須要手動調參。
在 HashMap 構造方法中，可供咱們調整的參數有兩個，一個是初始容量initialCapacity，另外一個負載因子loadFactor。經過這兩個設定這兩個參數，能夠進一步影響閾值大小。但初始閾值 threshold 僅由initialCapacity 通過移位操做計算得出。
名稱 用途
initialCapacity HashMap 初始容量
loadFactor 負載因子
threshold 當前 HashMap 所能容納鍵值對數量的最大值，超過這個值，則需擴容
默認狀況下，HashMap 初始容量是16，負載因子爲 0.75。 註釋中有說明，閾值可由容量乘上負載因子計算而來 ，即threshold = capacity * loadFactor
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;
}
這段代碼有點難，根據大神的說法，這個方法的意思是，找到大於或等於 cap 的最小2的冪。咱們先來看看 tableSizeFor 方法的圖解 ：
圖中容量是229+1，計算後是230
引用一下啊大神說的：
對於 HashMap 來講，負載因子是一個很重要的參數，該參數反應了 HashMap 桶數組的使用狀況（假設鍵值對節點均勻分佈在桶數組中）。經過調節負載因子，可以使 HashMap 時間和空間複雜度上有不一樣的表現。當咱們調低負載因子時，HashMap 所能容納的鍵值對數量變少。擴容時，從新將鍵值對存儲新的桶數組裏，鍵的鍵之間產生的碰撞會降低，鏈表長度變短。此時，HashMap 的增刪改查等操做的效率將會變高，這裏是典型的拿空間換時間。相反，若是增長負載因子（負載因子能夠大於1），HashMap 所能容納的鍵值對數量變多，空間利用率高，但碰撞率也高。這意味着鏈表長度變長，效率也隨之下降，這種狀況是拿時間換空間。至於負載因子怎麼調節，這個看使用場景了。通常狀況下，咱們用默認值就能夠了。
插入PUT
過程：
- 對Key求hash值，而後計算下標
- 若是沒有碰撞，就放入桶中
- 若是碰撞了，就以鏈表形式放到後面
- 若是鏈表長度超過閾值，就把鏈表轉換成紅黑樹
- 若是鏈表存在則替換舊值
-
若是桶滿了（容量*負載因子），則從新resize
public V put(K key, V value) {
//調用核心方法 return putVal(hash(key), key, value, false, true); }
putVal
核心算法在putVal（）中。要想理解，先要明白桶排序(Bucket Sort)
它是迄今爲止最快的一種排序法，其時間複雜度僅爲Ο(n)，也就是線性複雜度。
桶排序核心思想是：根據數據規模n劃分，m個相同大小的區間 （每一個區間爲一個桶，桶可理解爲容器） 。將n個元素按照規定範圍分佈到各個桶中去 ，再對每一個桶中的元素進行排序，排序方法可根據須要，選擇快速排序，或者歸併排序，或者插入排序 ，而後依次從每一個桶中取出元素，按順序放入到最初的輸出序列中(至關於把全部的桶中的元素合併到一塊兒) 。
下面是代碼：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//n是數組長度
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//判斷桶數組是不是空
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//是就用resize（）初始化
n = (tab = resize()).length;
//根據 hash 值肯定節點在數組中的插入位置
//若此位置沒有元素則進行插入，注意肯定插入位置所用的計算方法爲 (n - 1) & hash,因爲 n 必定是２的冪次，這個操做至關於hash % n
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//將新節點引入桶中
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//臨時變量e進行記錄。若是有值，說明僅僅是值的覆蓋。
Node<K,V> e; K k;
// 若是鍵的值以及節點 hash 等於鏈表中的第一個鍵值對節點時，則將 e 指向該鍵值對
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)// 若是桶中的引用類型爲 TreeNode，則調用紅黑樹的插入方法
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {// 對鏈表進行遍歷，並統計鏈表長度
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 鏈表中不包含要插入的鍵值對節點時，則將該節點接在鏈表的最後
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;
}
}
//臨時變量e不爲空時，說明已經有值進行替換了
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
//返回老值
return oldValue;
}
}
++modCount;
//擴容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
HASH
hash算法，高十六位與低十六進行異或運算，這樣作的好處是使獲得結果會盡量不一樣。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
resize
HashMap 的擴容機制與其餘變長集合的套路不太同樣，HashMap 按當前桶數組長度的2倍進行擴容，閾值也變爲原來的2倍（若是計算過程當中，閾值溢出歸零，則按閾值公式從新計算）。擴容以後，要從新計算鍵值對的位置，並把它們移動到合適的位置上去。
resize總共作了3件事，分別是：
- 計算新桶數組的容量 newCap 和新閾值 newThr
- 根據計算出的 newCap 建立新的桶數組，桶數組 table 也是在這裏進行初始化的
-
將鍵值對節點從新映射到新的桶數組裏。若是節點是 TreeNode 類型，則須要拆分成黑樹。若是是普通節點，則節點按原順序進行分組。
//resize（）函數在size > threshold時被調用
final Node<K,V>[] resize() {Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; //oldCap大於 0 表明原來的 table 非空 if (oldCap > 0) { // 當 table 容量超過容量最大值，則再也不擴容 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //閾值設爲整形最大值 threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; }// 按舊容量和閾值的2倍計算新容量和閾值的大小 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold /* *oldCap 小於等於 0 且 oldThr 大於0，表明用戶建立了一個 HashMap，可是使用的構造函數爲 * HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 或 HashMap(int initialCapacity) * 或 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)，致使 oldTab 爲 null，oldCap 爲0， * oldThr 爲用戶指定的 HashMap的初始容量 */ newCap = oldThr; else { //設置新容量和新閾值大小 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // newThr 爲 0 時，按閾值計算公式進行計算 if (newThr == 0) { //計算新閾值 float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } //準備初始化過程 threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { //遍歷。把 oldTab 中的節點 reHash 到 newTab 中去 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; //判斷老數組是否爲空 if ((e = oldTab[j]) != null) { //不爲空，設成空 oldTab[j] = null; //若節點是單個節點，直接從新分配定位 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //若節點是 TreeNode 節點，要進行 紅黑樹的 rehash 操做 else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); //如果鏈表，進行鏈表的 rehash 操做 else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; // 遍歷鏈表，並將鏈表節點按原順序進行分組 do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; // rehash 後節點新的位置必定爲原來基礎上加上 oldCap newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab;
}
關於HashMap在何時時間複雜度是O（1），何時是O（n），何時又是O（logn）的問題
O（1）：鏈表的長度儘量短，理想狀態下鏈表長度都爲1
O（n）：當 Hash 衝突嚴重時，若是沒有紅黑樹，那麼在桶上造成的鏈表會變的愈來愈長，這樣在查詢時的效率就會愈來愈低；時間複雜度爲O(N)。
O（logn）：採用紅黑樹以後能夠保證查詢效率O(logn)
手寫
/**
* @author tengshe789
*/
public class 手寫HashMap {
public static class Node<K,V>{
K key;
V value;
Node<K,V> next;
public Node(K key, V value, Node<K, V> next) {
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public K getKey() {
return this.key;
}
public V getValue() {
return this.value;
}
public V setValue(V value) {
this.value=value;
return this.value;
}
}
public static class HashMap<K, V>{
/*數據存儲的結構==>數組+鏈表*/
Node<K,V>[] array=null;
/* 哈希桶的長度 */
private static int defaultLength=16;
/*加載因子/擴容因子*/
private static double factor=0.75D;
/*集合中的元素個數*/
private int size;
/*打印函數*/
public void print() {
System.out.println("===============================");
if(array!=null) {
Node<K, V> node=null;
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
node=array[i];
System.out.print("下標["+i+"]");
//遍歷鏈表
while(node!=null) {
System.out.print("["+node.getKey()+":"+node.getValue()+"]");
if(node.next!=null) {
node=node.next;
}else {
//到尾部元素
node=null;
}
}
System.out.println();
}
}
}
//put元素方法
public V put(K k, V v) {
//1.懶加載機制，使用的時候進行分配
if(array==null) {
array=new Node[defaultLength];
}
//2.經過hash算法，計算出具體插入的位置
int index=position(k,defaultLength);
//擴容。判斷是否須要擴容
//擴容的準則，元素的個數 大於 桶的尺寸*加載因子
if(size > defaultLength*factor) {
resize();
}
//3.放入要插入的元素
Node<K, V> node=array[index];
if(node==null) {
array[index]=new Node<K,V>(k,v,null);
size++;
}else {
if(k.equals(node.getKey()) || k==node.getKey()) {
return node.setValue(v);
}else {
array[index]=new Node<K,V>(k,v,node);
size++;
}
}
return null;
}
//擴容，而且從新排列元素
private void resize() {
//翻倍擴容
//1.建立新的array臨時變量,至關於defaultlength*2
Node<K, V>[] temp=new Node[defaultLength << 1];
//2.從新計算散列值，插入到新的array中去。 code=key % defaultLength ==> code=key % defaultLength*2
Node<K, V> node=null;
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
node=array[i];
while(node!=null) {
//從新散列
int index=position(node.getKey(),temp.length);
//插入頭部
Node<K, V> next = node.next;
//3
node.next=temp[index];
//1
temp[index]=node;
//2
node=next;
}
}
//3.替換掉老array
array=temp;
defaultLength=temp.length;
temp=null;
}
private int position(K k,int length) {
int code=k.hashCode();
//取模算法
return code % (length-1);
//求與算法
//return code & (defaultLength-1);
}
public V get(K k) {
if(array!=null) {
int index=position(k,defaultLength);
Node<K, V> node=array[index];
//遍歷鏈表
while(node!=null) {
//若是key值相同返回value
if(node.getKey()==k) {
return node.getValue();
} else
//若是key值不一樣則調到下一個元素
{
node=node.next;
}
}
}
return null;
}
}
public static void main(String[] args) {
HashMap<String, String> map=new HashMap<String, String>();
map.put("001號", "001");
map.put("002號", "002");
map.put("003號", "003");
map.put("004號", "004");
map.put("005號", "005");
map.put("006號", "006");
map.put("007號", "007");
map.put("008號", "008");
map.put("009號", "009");
map.put("010號", "010");
map.put("011號", "011");
map.print();
System.out.println("========>"+map.get("009號"));
}
}
參考資料
coolblog
阿里架構師帶你分析HashMap源碼實現原理
感謝！
如下來自n天后的我：
補充一下看到一個很是好的：點擊連接，值得學習
想要了解更多精彩新姿式？請訪問個人我的博客 本篇爲原創內容，已在我的博客率先發表，隨後CSDN，segmentfault，juejin同步發出。若有雷同，那真是緣分~
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