阿里面試官：HashMap數據結構之道

 

 

問題1：HashMap的數據結構是什麼樣的？

同窗1：嗯...數組+鏈表

同窗2：數組+鏈表...

同窗3：數組+鏈表...

同窗4：數組+鏈表+紅黑樹...

同窗n：.....

爲何答案會有兩種？難道你們學習的HashMap有兩個版本？我忽然想起馬克思哲學裏面的一句話，真理是相對的，不是絕對的，變化纔是惟一的真理。

不錯，對於Java這種語言排行榜常常排於榜首的高級語言，變化也是它的生存之道。Java在推出新版本的同時，不斷的完善重要class的數據結構，提高它的性能，穩固它的安全性。HashMap就是其中之一。

HashMap在Java1.7裏使用的是數組+鏈表的數據結構，在Java1.8裏使用的是數組+鏈表+紅黑樹。

問題2：HashMap爲何在1.8的版本，對它的數據結構進行了修改？

同窗1：嗯，有bug（標準的程序員思惟）

同窗2：有漏洞...(有黑客思惟的同窗)

同窗3：沒事，無聊，寂寞，想搞事情...(有創業者思惟的同窗)

同窗4：提高性能...(有架構師思惟的同窗)

......

Java在維護它全球頂級語言，近趨於霸主地位的時候，固然要從細節入手，從源碼入手，完善它的性能，修復它的漏洞。Java如此，其餘語言也是如此。

問題3：HashMap在1.7和1.8，性能上究竟有了多大的提高，咱們上代碼，看看速度如何？

 

 

測試結果以下：

 

 

 

 

咱們能夠清楚的看見HashMap在1.8的版本，數據量很是大（10萬條）的時候，查詢的總時間明顯比較低，也就是說HashMap在1.8的版本查找速度很快，插入或者是刪除相對較慢。那麼爲何會這樣？

思考題：爲何HashMap在1.8的版本，查找速度有了大幅提高？

接下來，我將逐一帶你們進行全面剖析HashMap的數據結構。

一. 數據結構不一樣

1. HashMap在1.7的版本數據結構以下：

數組+鏈表（單向鏈表）

 

 

1.1 從數據結構咱們來分析HashMap的put過程

插入元素的數據結構以下代碼：

 

 

第一步：計算key對應數組的index（索引），是經過hashcode & （length-1），就是hashcode值和（數組長度-1）的與運算。

第二步：將插入的元素放入數組index的位置，將next指針指向以前的元素。

圖解過程：

 

1.2 HashMap在1.7的版本的get過程

第一步：計算key對應數組的index（索引）,找到數組的頭結點

第二步：從頭結點逐個向下遍歷，直到key的hash值與節點的hash值碰撞相等，而後取出value值。

思考一下：get過程的時間複雜度應該是O(n)，試着想一下，若是咱們在插入的過程當中對節點進行一些變換，例如將單向鏈表變成二叉樹，或者是平衡二叉樹，是否是下次在查找的過程，就能減小遍歷的時間複雜度呢？

下面，咱們引入HashMap在Java1.8裏的數據結構

2. HashMap在1.8的版本數據結構以下：

 

從源碼中分析：

 

 

咱們來翻譯這句話：

HashMap處理「碰撞」增長了紅黑樹這種數據結構，當碰撞結點較少時，採用鏈表存儲，當較大時（>8個），採用紅黑樹（特色是查詢時間是O（logn））存儲（有一個閥值控制，大於閥值(8個)，將鏈表存儲轉換成紅黑樹存儲。

可能此時，對於數據結構，你會有知識斷層，那麼不要緊，我來爲你一一介紹這些數據結構。

1. 數組，帶有索引的容器，固定長度(ArrayList中數據結構，自動擴容)

 

 

 

2. 雙向鏈表，以下圖（LinkedList）

 

 

 

3. 單向鏈表

 

 

 

4. 紅黑樹

 

 

 

特色：

1）每一個節點非紅即黑

2）根節點是黑的;

3）每一個葉節點（葉節點即樹尾端NULL指針或NULL節點）都是黑的;

4）如圖所示，若是一個節點是紅的，那麼它的兩兒子都是黑的;

5）對於任意節點而言，其到葉子點樹NULL指針的每條路徑都包含相同數目的黑節點;

6）每條路徑都包含相同的黑節點;

2.1 此時，咱們分析一下HashMap在1.8版本里面的put過程

插入元素包含以下

1）單向鏈表，代碼如上面對應的1.7版本

2）紅黑樹

 

 

分析put過程

第一步：計算key對應數組的index（索引），是經過hashcode & （length-1），就是hashcode值和（數組長度-1）的與運算。

第二步：當前索引所對應的單向鏈表長度<=8時，將插入的元素放入數組index的位置，將next指針指向以前的元素。反之，則把當前索引全部的元素轉化爲紅黑樹。

2.2 HashMap在1.8的版本的get過程

第一步：計算key對應數組的index（索引）,找到數組的頭結點

第二步：若是頭節點是單向鏈表結構，則從頭結點逐個向下遍歷，知道key的hash值與節點的hash值碰撞相等，而後取出value值。若是是紅黑樹，則用紅黑樹的遍歷，碰撞hash值，而後取出value值。

二. HashMap的擴容

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。

總結：

一. HashMap在Java1.7的版本是數組+單向鏈表存儲，在1.8的版本是數組+單向鏈表+紅黑樹（若是當前索引對應的單向鏈表長度小於等於8，則用單向鏈表，若是大於8，則轉化爲紅黑樹）

二. HashMap在1.8的版本中，大數據量的查找，性能有了提高，是由於在put的過程當中，增長了紅黑樹的轉化，犧牲了put的時間和空間複雜度

三. HashMap的擴容過程，是個很是消耗性能的，擴容後的HashMap，須要從新計算以前數組各個索引對應的頭結點（根節點）在新數組中對應的索引。