`
duyouhua1214
  • 浏览: 238034 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 深圳
社区版块
存档分类
最新评论

深入理解HashMap(及hash函数的真正巧妙之处)

    博客分类:
  • Java
阅读更多

Hashmap是一种非常常用的、应用广泛的数据类型,最近研究到相关的内容,就正好复习一下。网上关于hashmap的文章很多,但到底是自己学习的总结,就发出来跟大家一起分享,一起讨论。

1、hashmap的数据结构
要知道hashmap是什么,首先要搞清楚它的数据结构,在java编程语言中,最基本的结构就是两种,一个是数组,另外一个是模拟指针(引用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的,hashmap也不例外。Hashmap实际上是一个数组和链表的结合体(在数据结构中,一般称之为“链表散列“),请看下图(横排表示数组,纵排表示数组元素【实际上是一个链表】)。




从图中我们可以看到一个hashmap就是一个数组结构,当新建一个hashmap的时候,就会初始化一个数组。我们来看看java代码:

Java代码 复制代码
  1. /**  
  2.      * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.  
  3.      *  FIXME 这里需要注意这句话,至于原因后面会讲到  
  4.      */  
  5.     transient Entry[] table;  
/**
     * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
     *  FIXME 这里需要注意这句话,至于原因后面会讲到
     */
    transient Entry[] table;

 

Java代码 复制代码
  1. static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {   
  2.         final K key;   
  3.         V value;   
  4.         final int hash;   
  5.         Entry<K,V> next;   
  6. ..........   
  7. }  
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        final int hash;
        Entry<K,V> next;
..........
}



        上面的Entry就是数组中的元素,它持有一个指向下一个元素的引用,这就构成了链表。
         当我们往hashmap中put元素的时候,先根据key的hash值得到这个元素在数组中的位置(即下标),然后就可以把这个元素放到对应的位置中了。如果这个元素所在的位子上已经存放有其他元素了,那么在同一个位子上的元素将以链表的形式存放,新加入的放在链头,最先加入的放在链尾。从hashmap中get元素时,首先计算key的hashcode,找到数组中对应位置的某一元素,然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。从这里我们可以想象得到,如果每个位置上的链表只有一个元素,那么hashmap的get效率将是最高的,但是理想总是美好的,现实总是有困难需要我们去克服,哈哈~

2、hash算法
我们可以看到在hashmap中要找到某个元素,需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过hashmap的数据结构是数组和链表的结合,所以我们当然希望这个hashmap里面的元素位置尽量的分布均匀些,尽量使得每个位置上的元素数量只有一个,那么当我们用hash算法求得这个位置的时候,马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的,而不用再去遍历链表。

所以我们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算,这样一来,元素的分布相对来说是比较均匀的。但是,“模”运算的消耗还是比较大的,能不能找一种更快速,消耗更小的方式那?java中时这样做的,

Java代码 复制代码
  1. static int indexFor(int h, int length) {   
  2.        return h & (length-1);   
  3.    }  
 static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }



首先算得key得hashcode值,然后跟数组的长度-1做一次“与”运算(&)。看上去很简单,其实比较有玄机。比如数组的长度是2的4次方,那么hashcode就会和2的4次方-1做“与”运算。很多人都有这个疑问,为什么hashmap的数组初始化大小都是2的次方大小时,hashmap的效率最高,我以2的4次方举例,来解释一下为什么数组大小为2的幂时hashmap访问的性能最高。

         看下图,左边两组是数组长度为16(2的4次方),右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9,但是很明显,当它们和1110“与”的时候,产生了相同的结果,也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去,这就产生了碰撞,8和9会被放到同一个链表上,那么查询的时候就需要遍历这个链表,得到8或者9,这样就降低了查询的效率。同时,我们也可以发现,当数组长度为15的时候,hashcode的值会与14(1110)进行“与”,那么最后一位永远是0,而0001,0011,0101,1001,1011,0111,1101这几个位置永远都不能存放元素了,空间浪费相当大,更糟的是这种情况中,数组可以使用的位置比数组长度小了很多,这意味着进一步增加了碰撞的几率,减慢了查询的效率!





          所以说,当数组长度为2的n次幂的时候,不同的key算得得index相同的几率较小,那么数据在数组上分布就比较均匀,也就是说碰撞的几率小,相对的,查询的时候就不用遍历某个位置上的链表,这样查询效率也就较高了。
          说到这里,我们再回头看一下hashmap中默认的数组大小是多少,查看源代码可以得知是16,为什么是16,而不是15,也不是20呢,看到上面annegu的解释之后我们就清楚了吧,显然是因为16是2的整数次幂的原因,在小数据量的情况下16比15和20更能减少key之间的碰撞,而加快查询的效率。

所以,在存储大容量数据的时候,最好预先指定hashmap的size为2的整数次幂次方。就算不指定的话,也会以大于且最接近指定值大小的2次幂来初始化的,代码如下(HashMap的构造方法中):

Java代码 复制代码
  1. // Find a power of 2 >= initialCapacity   
  2.         int capacity = 1;   
  3.         while (capacity < initialCapacity)    
  4.             capacity <<= 1;  
// Find a power of 2 >= initialCapacity
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity) 
            capacity <<= 1;





3、hashmap的resize

       当hashmap中的元素越来越多的时候,碰撞的几率也就越来越高(因为数组的长度是固定的),所以为了提高查询的效率,就要对hashmap的数组进行扩容,数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中,所以这是一个通用的操作,很多人对它的性能表示过怀疑,不过想想我们的“均摊”原理,就释然了,而在hashmap数组扩容之后,最消耗性能的点就出现了:原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置,并放进去,这就是resize。

         那么hashmap什么时候进行扩容呢?当hashmap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时,就会进行数组扩容,loadFactor的默认值为0.75,也就是说,默认情况下,数组大小为16,那么当hashmap中元素个数超过16*0.75=12的时候,就把数组的大小扩展为2*16=32,即扩大一倍,然后重新计算每个元素在数组中的位置,而这是一个非常消耗性能的操作,所以如果我们已经预知hashmap中元素的个数,那么预设元素的个数能够有效的提高hashmap的性能。比如说,我们有1000个元素new HashMap(1000), 但是理论上来讲new HashMap(1024)更合适,不过上面annegu已经说过,即使是1000,hashmap也自动会将其设置为1024。 但是new HashMap(1024)还不是更合适的,因为0.75*1000 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size > 1000, 我们必须这样new HashMap(2048)才最合适,既考虑了&的问题,也避免了resize的问题。


4、key的hashcode与equals方法改写
在第一部分hashmap的数据结构中,annegu就写了get方法的过程:首先计算key的hashcode,找到数组中对应位置的某一元素,然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。所以,hashcode与equals方法对于找到对应元素是两个关键方法。

Hashmap的key可以是任何类型的对象,例如User这种对象,为了保证两个具有相同属性的user的hashcode相同,我们就需要改写hashcode方法,比方把hashcode值的计算与User对象的id关联起来,那么只要user对象拥有相同id,那么他们的hashcode也能保持一致了,这样就可以找到在hashmap数组中的位置了。如果这个位置上有多个元素,还需要用key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素,所以只改写了hashcode方法是不够的,equals方法也是需要改写滴~当然啦,按正常思维逻辑,equals方法一般都会根据实际的业务内容来定义,例如根据user对象的id来判断两个user是否相等。
在改写equals方法的时候,需要满足以下三点:
(1) 自反性:就是说a.equals(a)必须为true。
(2) 对称性:就是说a.equals(b)=true的话,b.equals(a)也必须为true。
(3) 传递性:就是说a.equals(b)=true,并且b.equals(c)=true的话,a.equals(c)也必须为true。
通过改写key对象的equals和hashcode方法,我们可以将任意的业务对象作为map的key(前提是你确实有这样的需要)。


总结:
        本文主要描述了HashMap的结构,和hashmap中hash函数的实现,以及该实现的特性,同时描述了hashmap中resize带来性能消耗的根本原因,以及将普通的域模型对象作为key的基本要求。尤其是hash函数的实现,可以说是整个HashMap的精髓所在,只有真正理解了这个hash函数,才可以说对HashMap有了一定的理解。

 

来源:http://www.iteye.com/topic/539465

分享到:
评论

相关推荐

    Hashmap详解

    HashMap 详解 HashMap 是一种常用的数据结构,在 Java 中,它是一个数组和链表的结合...通过深入探讨 HashMap 的数据结构和 put 方法的实现,我们可以更好地理解 HashMap 的工作原理,并更好地使用它来解决实际问题。

    cpp-sparsemap一个高效hashmap和hashset的C实现

    本文将深入探讨一种名为cpp-sparsemap的实现,它是一个高效且轻量级的哈希映射(HashMap)和哈希集合(HashSet)的C++实现,主要由Tessil团队开发,并存储于Tessil-sparse-map-162cc7b版本的代码库中。 cpp-...

    Go-Golang无锁线程安全的HashMap为最快的读取访问进行了优化

    综上所述,构建一个无锁线程安全的HashMap需要理解并发编程的基本原理,熟悉Go的原子操作,以及对数据结构和哈希算法的深入掌握。通过这些知识,我们可以设计出一个为读取访问优化的HashMap,满足高并发场景的需求。

    Java中的哈希表

    深入理解Java中的HashMap,需关注其底层数据结构。HashMap本质上是一个数组与链表的组合,采用链表散列的方式组织数据。当插入数据时,首先计算键的哈希码,接着利用`index = hashcode % size`计算出数组索引,再将...

    B站河北王校长-集合-深度核心面试知识汇总.pdf

    通过上述分析可以看出,`HashMap`的设计非常巧妙地结合了数组和链表/红黑树的优势,以提供高效的数据存储和检索功能。在设计过程中,通过对哈希值的精心处理和合理的扩容策略,有效地避免了哈希冲突的发生,并保证了...

    亿万级数据处理的高效解决方案.docx

    哈希表,如HashMap,利用哈希函数实现快速存取,是处理大量数据的有效手段。Bloom Filter和Bitmap则是节省空间的过滤器,用于判断元素是否存在,适用于空间有限的环境。 3. **排序算法**: 对于需要排序的数据,堆...

    第二周总结1

    在哈希表的设计中,HashMap通过巧妙的哈希算法和数据结构优化,能够有效地处理大量的键值对插入和查找操作。哈希冲突的处理是关键,通过链表和红黑树的结合,HashMap在保持高效率的同时,还能保证数据的合理分布,...

    ConcurrentHashMap源码解析

    通过以上分析,我们可以看到ConcurrentHashMap如何通过锁分段技术来解决HashMap在并发环境下的线程安全问题,并通过巧妙的设计减少线程间锁的竞争,从而提升性能。因此,在设计需要高并发性能的程序时,...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics