`
Yinny
  • 浏览: 297604 次
  • 性别: Icon_minigender_2
  • 来自: 杭州
社区版块
存档分类
最新评论

HashMap源码解析

阅读更多

一直以来似乎都有一个错觉,认为map跟其他的集合类一样继承自Collection,其实不然,Map和Collection在结构层次上是没有任何关系的,通过查看源码可以发现map所有操作都是基于key-value对,而不是单独的元素。

下面以HashMap为例子,深入对Map的实现机制进行了解,在这个过程中,请打开jdk源码。

Hash算法

HashMap使用Hash算法,所以在解剖HashMap之间,需要先简单的了解Hash算法,Hash算法一般也成为散列算法,通过散列算法将任意的值转化成固定的长度输出,该输出就是散列值,这是一种压缩映射,也就是,散列值的空间远远小于输入的值空间。
简单的说,hash算法的意义在于提供了一种快速存取数据的方法,它用一种算法建立键值与真实值之间的对应关系,(每一个真实值只能有一个键值,但是一个键值可以对应多个真实值),这样可以快速在数组等里面存取数据。

下面我们建立一个HashMap,然后往里面放入12对key-value,这个HashMap的默认数组长度为16,我们的key分别存放在该数组的格子中,每个格子下面存放的元素又是以链表的方式存放元素。

    public static void main(String[] args) {
        Map map = new HashMap();
        map.put("What", "chenyz");
        map.put("You", "chenyz");
        map.put("Don't", "chenyz");
        map.put("Know", "chenyz");
        map.put("About", "chenyz");
        map.put("Geo", "chenyz");
        map.put("APIs", "chenyz");
        map.put("Can't", "chenyz");
        map.put("Hurt", "chenyz");
        map.put("you", "chenyz");
        map.put("google", "chenyz");
        map.put("map", "chenyz");
        map.put("hello", "chenyz");
    }

当我们新添加一个元素时,首先我们通过Hash算法计算出这个元素的Hash值的hashcode,通过这个hashcode的值,我们就可以计算出这个新元素应该存放在这个hash表的哪个格子里面,如果这个格子中已经存在元素,那么就把新的元素加入到已经存在格子元素的链表中。

运行上面的程序,我们对HashMap源码进行一点修改,打印出每个key对象的hash值

What-->hash值:8
You-->hash值:3
Don't-->hash值:7
Know-->hash值:13
About-->hash值:11
Geo-->hash值:12
APIs-->hash值:1
Can't-->hash值:7
Hurt-->hash值:1
you-->hash值:10
google-->hash值:3
map-->hash值:8
hello-->hash值:0

计算出来的Hash值分别代表该key应该存放在Hash表中对应数字的格子中,如果该格子已经有元素存在,那么该key就以链表的方式依次放入格子中



从上表可以看出,Hash表是线性表和链表的综合所得,根据数据结构的定义,可以得出粗劣的结论,Hash算法的存取速度要比数组差一些,但是比起单纯的链表,在查找和存取方面却要好多。

如果要查找一个元素时,同样的方式,通过Hash函数计算出这个元素的Hash值hashcode,然后通过这个hashcode值,直接找到跟这个hash值相对应的线性格子,进如该格子后,对这个格子存放的链表元素逐个进行比较,直到找到对应的hash值。

在简单了解完Hash算法后,我们打开HashMap源码

初始化HashMap

下面我们看看Map map = new HashMap();这段代码究竟做了什么,发生了什么数据结构的变化。

HashMap中几个重要的属性

transient Entry[] table;
用来保存key-value的对象Entry数组,也就是Hash表

transient int size;
返回HashMap的键值对个数

final float loadFactor;
负载因子,用来决定Entry数组是否扩容的因子,HashMap默认是0.75f

int threshold;
重构因子,(capacity * load factor)负载因子与Entry[]数组容积的乘值

public class HashMap<K,V>
    extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
{
    int threshold;   

    final float loadFactor;

    transient Entry[] table;

    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;

    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);

        // 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();
    }
以public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)构造函数为例,另外两个构造函数实际上也是以同种方式来构建HashMap.

首先是要确定hashMap的初始化的长度,这里使用的策略是循环查出一个大于initialCapacity的2的次方的数,例如initialCapacity的值是10,那么大于10的数是2的4次方,也就是16,capacity的值被赋予了16,那么实际上table数组的长度是16,之所以采用这样的策略来构建Hash表的长度,是因为2的次方运算对于计算机来说是有相当的效率。

loadFactor,被称为负载因子,HashMap的默认负载因子是0.75f

threshold,接下来是重构因子,由负载因子和容量的乘机组成,它表示当HashMap元素被存放了多少个之后,需要对HashMap进行重构。

通过这一系列的计算和定义后,初始化Entry[] table;

put(key,value)

接下来看一对key-value是如何被存放到HashMap中:put(key,value)

    public V put(K key, V value) {
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key.hashCode());
       
        int i = indexFor(hash, table.length);
        System.out.println(key+"-->hash值:"+i);//这就是刚才程序打印出来的key对应hash值
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            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;
    }

    static int hash(int h) {
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

这里是整个hash的关键,请打开源码查看一步一步查看。

hash(key.hashCode()) 计算出key的hash码 //对于hash()的算法,这里有一篇分析很透彻的文章<HashMap hash方法分析>
indexFor(hash, table.length) 通过一个与算法计算出来,该key应在存放在Hash表的哪个格子中。
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) 然后再遍历table[i]格中的链表,判断是否已经存在一样的key,如果存在一样的key值,那么就用新的value覆盖旧的value,并把旧的value值返回。
addEntry(hash, key, value, i) 如果经过遍历链表没有发现同样的key,那么进行addEntry函数的操作,增加当前key到hash表中的第i个格子中的链表中

    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);
        if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);
    }

Entry<K,V> e = table[bucketIndex];  创建一个Entry对象来存放键值(ps:Entry对象是一个链表对象)
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); 将Entry对象添加到链表中
if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length); 最后将size进行自增,判断size值是否大于重构因子,如果大于那么就是用resize进行扩容重构。

    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);
    }

这里为什么是否需要扩容重构,其实是涉及到负载因子的性能问题

loadFactor负载因子
上面说过loadFactor是一个hashMap的决定性属性,HashSet和HashMap的默认负载因子都是0.75,它表示,如果哈希表的容量超过3/4时,将自动成倍的增加哈希表的容量,这个值是权衡了时间和空间的成本,如果负载因子较高,虽然会减少对内存空间的需求,但也会增加查找数据的时间开销,无论是put()和get()都涉及到对数据进行查找的动作,所以负载因子是不适宜设置过高



get(key)

接下来看看get(key)做了什么

    public V get(Object key) {
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        int hash = hash(key.hashCode());
        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;
    }

这些动作似乎是跟put(key,value)相识,通过hash算法获取key的hash码,再通过indexFor定位出该key存在于table的哪一个下表,获取该下标然后对下标中的链表进行遍历比对,如果有符合就直接返回该key的value值。

keySet()

这里还涉及另一个问题,上面说了HashMap是跟set没有任何亲属关系,但map也一样实现了keySet接口,下面谱析一下keySet在hashMap中是如何实现的,这里给出部分代码,请结合源码查看

public K next() {
            return nextEntry().getKey();
        }

    final Entry<K,V> nextEntry() {
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();
            Entry<K,V> e = next;
            if (e == null)
                throw new NoSuchElementException();

            if ((next = e.next) == null) {
                Entry[] t = table;
                while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
                    ;
            }
        current = e;
            return e;
        }

代码很简单,就是对每个格子里面的链表进行遍历,也正是这个原因,当我们依次将key值put进hashMap中,但在使用map.entrySet().iterator()进行遍历时候却不是put时候的顺序。

扩容
在前面说到put函数的时候,已经提过了扩容的问题

if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);


这里一个是否扩容的判断,当数据达到了threshold所谓的重构因子,而不是HashMap的最大容量,就进行扩容。

    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);
    }

    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;
                    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                    e.next = newTable[i];
                    newTable[i] = e;
                    e = next;
                } while (e != null);
            }
        }
    }


transfer方法实际上是将所有的元素重新进行一些hash,这是因为容量变化了,每个元素相对应的hash值也会不一样。

使用HashMap

1.不要再高并发中使用HashMap,HashMap是线程不安全,如果被多个线程共享之后,将可能发生不可预知的问题。
2.如果数据大小事固定的,最好在初始化的时候就给HashMap一个合理的容量值,如果使用new HashMap()默认构造函数,重构因子的值是16*0.75=12,当HashMap的容量超过了12后,就会进行一系列的扩容运算,重建一个原来成倍的数组,并且对原来存在的元素进行重新的hash运算,如果你的数据是有成千上万的,那么你的成千上万的数据也要跟这你的扩容不断的hash,这将产生高额的内存和cpu的大量开销。

当然啦,HashMap的函数还有很多,不过都是基于table的链表进行操作,当然也就是hash算法,Map & hashMap在平时我们的应用非常多,最重要的是我们要对每句代码中每块数据结构变化心中有数
分享到:
评论

相关推荐

    AI从头到脚详解如何创建部署Azure Web App的OpenAI项目源码

    【AI】从头到脚详解如何创建部署Azure Web App的OpenAI项目源码

    人脸识别_卷积神经网络_CNN_ORL数据库_身份验证_1741779511.zip

    人脸识别项目实战

    人工智能-人脸识别代码

    人工智能-人脸识别代码,采用cnn的架构识别代码

    汽车配件制造业企业信息化整体解决方案.pptx

    汽车配件制造业企业信息化整体解决方案

    短期风速预测模型,IDBO-BiTCN-BiGRU-Multihead-Attention IDBO是,网上复现 评价指标:R方、MAE、MAPE、RMSE 附带测试数据集运行(风速数据) 提示:在

    短期风速预测模型,IDBO-BiTCN-BiGRU-Multihead-Attention IDBO是,网上复现 评价指标:R方、MAE、MAPE、RMSE 附带测试数据集运行(风速数据) 提示:在MATLAB2024a上测试正常 ,短期风速预测模型; IDBO-BiTCN-BiGRU-Multihead-Attention; 评价指标: R方、MAE、MAPE、RMSE; 复现; 测试数据集; MATLAB 2024a,短期风速预测模型:IDBO-BiTCN-BiGRU-Attention集成模型

    手势识别_数据融合_运动融合帧_Pytorch实现_1741857761.zip

    手势识别项目实战

    智慧园区IBMS可视化管理系统建设方案PPT(61页).pptx

    在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。

    相亲交友系统源码 V10.5支持婚恋相亲M红娘系统.zip

    相亲交友系统源码 V10.5支持婚恋相亲、媒婆返利、红娘系统、商城系统等等 这款交友系统功能太多了,适合婚恋相亲,还有媒婆婚庆等等支持 PC和 H5还有小程序,可封装红年、APP,里面带安装教程

    单片机也能玩双核之你想不到c技巧系列-嵌入式实战(资料+视频教程)

    本资源《单片机也能玩双核之你想不到的C技巧系列——嵌入式实战》涵盖 双核单片机开发、C语言高级技巧、嵌入式系统优化 等核心内容,结合 实战案例与视频教程,帮助开发者深入理解并掌握高效编程技巧。 适用人群: 适合 嵌入式开发工程师、单片机开发者、电子信息相关专业学生,以及希望提升 C语言编程能力 和 嵌入式项目经验 的技术人员。 能学到什么: 双核单片机开发思路,提高并行处理能力。 C语言高级技巧,提升代码优化与执行效率。 嵌入式系统调试方法,掌握实际项目中的调试策略。 实战案例解析,学习如何在实际工程中应用双核技术。 阅读建议: 建议 先学习基础知识,再结合 示例代码与视频教程 进行实操,重点关注 代码优化、调试技巧与双核应用模式,通过实战演练提高嵌入式开发能力。

    计算机视觉_OpenCV_人脸识别_成本节约检测方案_1741779495.zip

    人脸识别项目源码实战

    `机器学习_深度学习_Keras_教程用途`.zip

    人脸识别项目源码实战

    地铁网络_Dijkstra_最短路径_查询工具_1741862725.zip

    c语言学习

    红外光伏缺陷目标检测模型,YOLOv8模型 基于红外光伏缺陷目标检测数据集训练,做了必要的数据增强处理,以达到缺陷类别间的平衡 可检测大面积热斑,单一热斑,二极管短路和异常低温四类缺陷 测试集指标如

    红外光伏缺陷目标检测模型,YOLOv8模型 基于红外光伏缺陷目标检测数据集训练,做了必要的数据增强处理,以达到缺陷类别间的平衡 可检测大面积热斑,单一热斑,二极管短路和异常低温四类缺陷 测试集指标如图所示 ,核心关键词:红外光伏缺陷目标检测模型; YOLOv8模型; 数据增强处理; 缺陷类别平衡; 大面积热斑; 单一热斑; 二极管短路; 异常低温。,基于YOLOv8的红外光伏缺陷检测模型

    基于PLC的自动浇花控制系统 西门子1200PLC博途仿真,提供HMI画面,接线图,IO分配表,演示视频,简单讲解视频 博图15.1及以上版本均可使用 ,核心关键词: PLC自动浇花控制系统; 西

    基于PLC的自动浇花控制系统 西门子1200PLC博途仿真,提供HMI画面,接线图,IO分配表,演示视频,简单讲解视频 博图15.1及以上版本均可使用 ,核心关键词: PLC自动浇花控制系统; 西门子1200PLC博途仿真; HMI画面; 接线图; IO分配表; 演示视频; 简单讲解视频; 博图15.1及以上版本。,基于PLC的自动浇花系统:西门子1200PLC博途仿真实践教程

    智慧园区标准化综合解决方案PPT(60页).pptx

    在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。

    大型集团用户画像系统化标准化数字化用户主数据管理项目规划方案.pptx

    大型集团用户画像系统化标准化数字化用户主数据管理项目规划方案

    基于STM32的水质 浊度检测仪设计与实现(详细设计说明书+ 10008-基于STM32的水质 浊度检测仪设计与实现(详细设计说明书+原理图PCB工程+源码工程+实物照片) 本次设计是设计一款水质检

    基于STM32的水质 浊度检测仪设计与实现(详细设计说明书+ 10008-基于STM32的水质 浊度检测仪设计与实现(详细设计说明书+原理图PCB工程+源码工程+实物照片) 本次设计是设计一款水质检测设备,实现温度检查、水质检测的功能,将检测到的数据显示到显示器中,并实时记录系统的参数 本次系统需要对温度检测,使用的传感器为DS18B20,通过单总线的方式来完成系统温度检测 使用水质检测模块检查水的质量 通过传感器检测到的数据计算后的值实时刷新到显示器中,主要的功能包括以下几点: ①可以对温度实时检测; ②可以对水质实际值实时检测; ③水质浑浊预警 主要特点: 1.以STM32单片机为核心,配合水质模块; 2.主要完成系统的 功能控制、状态显示、信息检测以及报警硬件组建所单片机和传感器等元器件的选择; 3.完成系统控制的软件设计编程; 4.实现对水质检测、温度检查、预警的功能 内容包含: 1、原理图工程 2、PCB工程 3、源码工程 4、实物照片 5、详细介绍说明书-22531字 6、实物照片 7、浊度传感器资料

    人脸识别_seetaface6_SDK_多功能应用开发工具包_1741771332.zip

    人脸识别项目实战

    华中科技大学计算机科学研究生复试上机测试题.zip

    华中科技大学计算机科学研究生复试上机测试题.zip

    YOLOv8部署到web上(Django+html)

    YOLOv8部署到web上(Django+html)

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics