原文链接 http://www.cnblogs.com/xinzhao/p/5644175.html
HashMap和HashTable有什么不同?在面试和被面试的过程中,我问过也被问过这个问题,也见过了不少回答,今天决定写一写自己心目中的理想答案。
代码版本
JDK每一版本都在改进。本文讨论的HashMap和HashTable基于JDK 1.7.0_67。源码见这里
1. 时间
HashTable产生于JDK 1.1,而HashMap产生于JDK 1.2。从时间的维度上来看,HashMap要比HashTable出现得晚一些。
2. 作者
以下是HashTable的作者:
以下代码及注释来自java.util.HashTable
* @author Arthur van Hoff
* @author Josh Bloch
* @author Neal Gafter
以下是HashMap的作者:
以下代码及注释来自java.util.HashMap
* @author Doug Lea
* @author Josh Bloch
* @author Arthur van Hoff
* @author Neal Gafter
可以看到HashMap的作者多了大神Doug Lea。不了解Doug Lea的,可以看这里。
3. 对外的接口(API)
HashMap和HashTable都是基于哈希表来实现键值映射的工具类。讨论他们的不同,我们首先来看一下他们暴露在外的API有什么不同。
3.1 Public Method
下面两张图,我画出了HashMap和HashTable的类继承体系,并列出了这两个类的可供外部调用的公开方法。
从图中可以看出,两个类的继承体系有些不同。虽然都实现了Map、Cloneable、Serializable三个接口。但是HashMap继承自抽象类AbstractMap,而HashTable继承自抽象类Dictionary。其中Dictionary类是一个已经被废弃的类,这一点我们可以从它代码的注释中看到:
以下代码及注释来自java.util.Dictionary
* <strong>NOTE: This class is obsolete. New implementations should
* implement the Map interface, rather than extending thisclass.</strong>
同时我们看到HashTable比HashMap多了两个公开方法。一个是elements,这来自于抽象类Dictionary,鉴于该类已经废弃,所以这个方法也就没什么用处了。另一个多出来的方法是contains,这个多出来的方法也没什么用,因为它跟containsValue方法功能是一样的。代码为证:
以下代码及注释来自java.util.HashTablepublicsynchronizedbooleancontains(Object value) {
if (value == null) {
throw new NullPointerException();
}
Entry tab[] = table;
for (int i = tab.length ; i-- > 0 ;) {
for (Entry<K,V> e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) {
if (e.value.equals(value)) {
return true;
}
}
}
return false;
}
publicbooleancontainsValue(Object value) {
return contains(value);
}
所以从公开的方法上来看,这两个类提供的,是一样的功能。都提供键值映射的服务,可以增、删、查、改键值对,可以对建、值、键值对提供遍历视图。支持浅拷贝,支持序列化。
3.2 Null Key & Null Value
HashMap是支持null键和null值的,而HashTable在遇到null时,会抛出NullPointerException异常。这并不是因为HashTable有什么特殊的实现层面的原因导致不能支持null键和null值,这仅仅是因为HashMap在实现时对null做了特殊处理,将null的hashCode值定为了0,从而将其存放在哈希表的第0个bucket中。我们一put方法为例,看一看代码的细节:
以下代码及注释来自java.util.HashTablepublicsynchronized V put(K key, V value) {
// 如果value为null,抛出NullPointerException
if (value == null) {
throw new NullPointerException();
}
// 如果key为null,在调用key.hashCode()时抛出NullPointerException
// ...
}
以下代码及注释来自java.util.HasMappublic V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 当key为null时,调用putForNullKey特殊处理
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// ...
}
private V putForNullKey(V value) {
// key为null时,放到table[0]也就是第0个bucket中
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
4. 实现原理
本节讨论HashMap和HashTable在数据结构和算法层面,有什么不同。
4.1 数据结构
HashMap和HashTable都使用哈希表来存储键值对。在数据结构上是基本相同的,都创建了一个继承自Map.Entry的私有的内部类Entry,每一个Entry对象表示存储在哈希表中的一个键值对。
Entry对象唯一表示一个键值对,有四个属性:
-K key 键对象
-V value 值对象
-int hash 键对象的hash值
-Entry<k, v="" style="margin: 0px; padding: 0px;"> entry 指向链表中下一个Entry对象,可为null,表示当前Entry对象在链表尾部
可以说,有多少个键值对,就有多少个Entry对象,那么在HashMap和HashTable中是怎么存储这些Entry对象,以方便我们快速查找和修改的呢?请看下图。
上图画出的是一个桶数量为8,存有5个键值对的HashMap/HashTable的内存布局情况。可以看到HashMap/HashTable内部创建有一个Entry类型的引用数组,用来表示哈希表,数组的长度,即是哈希桶的数量。而数组的每一个元素都是一个Entry引用,从Entry对象的属性里,也可以看出其是链表的节点,每一个Entry对象内部又含有另一个Entry对象的引用。
这样就可以得出结论,HashMap/HashTable内部用Entry数组实现哈希表,而对于映射到同一个哈希桶(数组的同一个位置)的键值对,使用Entry链表来存储(解决hash冲突)。
以下代码及注释来自java.util.HashTable
/** * The hash table data. */
private transient Entry<K,V>[] table;
以下代码及注释来自java.util.HashMap
/** * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. */
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
从代码可以看到,对于哈希桶的内部表示,两个类的实现是一致的。
4.2 算法
上一小节已经说了用来表示哈希表的内部数据结构。HashMap/HashTable还需要有算法来将给定的键key,映射到确定的hash桶(数组位置)。需要有算法在哈希桶内的键值对多到一定程度时,扩充哈希表的大小(数组的大小)。本小节比较这两个类在算法层面有哪些不同。
初始容量大小和每次扩充容量大小的不同。先看代码:
以下代码及注释来自java.util.HashTable
// 哈希表默认初始大小为11
public Hashtable() {
this(11, 0.75f);
}
protectedvoidrehash() {
int oldCapacity = table.length;
Entry<K,V>[] oldMap = table;
// 每次扩容为原来的2n+1
int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;
// ...
}
以下代码及注释来自java.util.HashMap
// 哈希表默认初始大小为2^4=16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
voidaddEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 每次扩充为原来的2n
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
}
可以看到HashTable默认的初始大小为11,之后每次扩充为原来的2n+1。HashMap默认的初始化大小为16,之后每次扩充为原来的2倍。还有我没列出代码的一点,就是如果在创建时给定了初始化大小,那么HashTable会直接使用你给定的大小,而HashMap会将其扩充为2的幂次方大小。
也就是说HashTable会尽量使用素数、奇数。而HashMap则总是使用2的幂作为哈希表的大小。我们知道当哈希表的大小为素数时,简单的取模哈希的结果会更加均匀(具体证明,见这篇文章),所以单从这一点上看,HashTable的哈希表大小选择,似乎更高明些。但另一方面我们又知道,在取模计算时,如果模数是2的幂,那么我们可以直接使用位运算来得到结果,效率要大大高于做除法。所以从hash计算的效率上,又是HashMap更胜一筹。
所以,事实就是HashMap为了加快hash的速度,将哈希表的大小固定为了2的幂。当然这引入了哈希分布不均匀的问题,所以HashMap为解决这问题,又对hash算法做了一些改动。具体我们来看看,在获取了key对象的hashCode之后,HashTable和HashMap分别是怎样将他们hash到确定的哈希桶(Entry数组位置)中的。
以下代码及注释来自java.util.HashTable
// hash 不能超过Integer.MAX_VALUE 所以要取其最小的31个bit
int hash = hash(key);
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
// 直接计算key.hashCode()
privateinthash(Object k) {
// hashSeed will be zero if alternative hashing is disabled.
return hashSeed ^ k.hashCode();
}
以下代码及注释来自java.util.HashMap
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
// 在计算了key.hashCode()之后,做了一些位运算来减少哈希冲突
finalinthash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
// 取模不再需要做除法
staticintindexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}
正如我们所言,HashMap由于使用了2的幂次方,所以在取模运算时不需要做除法,只需要位的与运算就可以了。但是由于引入的hash冲突加剧问题,HashMap在调用了对象的hashCode方法之后,又做了一些位运算在打散数据。关于这些位计算为什么可以打散数据的问题,本文不再展开了。感兴趣的可以看这里。
如果你有细心读代码,还可以发现一点,就是HashMap和HashTable在计算hash时都用到了一个叫hashSeed的变量。这是因为映射到同一个hash桶内的Entry对象,是以链表的形式存在的,而链表的查询效率比较低,所以HashMap/HashTable的效率对哈希冲突非常敏感,所以可以额外开启一个可选hash(hashSeed),从而减少哈希冲突。因为这是两个类相同的一点,所以本文不再展开了,感兴趣的看这里。事实上,这个优化在JDK 1.8中已经去掉了,因为JDK 1.8中,映射到同一个哈希桶(数组位置)的Entry对象,使用了红黑树来存储,从而大大加速了其查找效率。
5. 线程安全
我们说HashTable是同步的,HashMap不是,也就是说HashTable在多线程使用的情况下,不需要做额外的同步,而HashMap则不行。那么HashTable是怎么做到的呢?
以下代码及注释来自java.util.HashTablepublicsynchronized V get(Object key) {
Entry tab[] = table;
int hash = hash(key);
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
for (Entry<K,V> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) {
if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {
return e.value;
}
}
return null;
}
public Set<K> keySet() {
if (keySet == null)
keySet = Collections.synchronizedSet(new KeySet(), this);
return keySet;
}
可以看到,也比较简单,就是公开的方法比如get都使用了synchronized描述符。而遍历视图比如keySet都使用了Collections.synchronizedXXX进行了同步包装。
6. 代码风格
从我的品位来看,HashMap的代码要比HashTable整洁很多。下面这段HashTable的代码,我就觉着有点混乱,不太能接受这种代码复用的方式。
以下代码及注释来自java.util.HashTable
/** * A hashtable enumerator class. This class implements both the * Enumeration and Iterator interfaces, but individual instances * can be created with the Iterator methods disabled. This is necessary * to avoid unintentionally increasing the capabilities granted a user * by passing an Enumeration. */
private class Enumerator<T> implements Enumeration<T>, Iterator<T> {
Entry[] table = Hashtable.this.table;
int index = table.length;
Entry<K,V> entry = null;
Entry<K,V> lastReturned = null;
int type;
/** * Indicates whether this Enumerator is serving as an Iterator * or an Enumeration. (true -> Iterator). */
boolean iterator;
/** * The modCount value that the iterator believes that the backing * Hashtable should have. If this expectation is violated, the iterator * has detected concurrent modification. */
protected int expectedModCount = modCount;
Enumerator(int type, boolean iterator) {
this.type = type;
this.iterator = iterator;
}
//...
}
7. HashTable已经被淘汰了,不要在代码中再使用它。
以下描述来自于HashTable的类注释:
If a thread-safe implementation is not needed, it is recommended to use HashMap in place of Hashtable. If a thread-safe highly-concurrent implementation is desired, then it is recommended to use java.util.concurrent.ConcurrentHashMap in place of Hashtable.
简单来说就是,如果你不需要线程安全,那么使用HashMap,如果需要线程安全,那么使用ConcurrentHashMap。HashTable已经被淘汰了,不要在新的代码中再使用它。
8. 持续优化
虽然HashMap和HashTable的公开接口应该不会改变,或者说改变不频繁。但每一版本的JDK,都会对HashMap和HashTable的内部实现做优化,比如上文曾提到的JDK 1.8的红黑树优化。所以,尽可能的使用新版本的JDK吧,除了那些炫酷的新功能,普通的API也会有性能上有提升。
为什么HashTable已经淘汰了,还要优化它?因为有老的代码还在使用它,所以优化了它之后,这些老的代码也能获得性能提升。
相关推荐
基于Maxwell设计的经典280W 4025RPM高效率科尔摩根12极39槽TBM无框力矩电机:生产与学习双重应用案例,基于Maxwell设计的经典280W高转速科尔摩根TBM无框力矩电机:7615系列案例解析与应用实践,基于maxwwell设计的经典280W,4025RPM 内转子 科尔摩根 12极39槽 TBM无框力矩电机,7615系列。 该案例可用于生产,或者学习用,(157) ,maxwell设计; 280W; 4025RPM内转子; 科尔摩根; 12极39槽TBM无框力矩电机; 7615系列; 生产/学习用。,基于Maxwell设计,高功率280W 12极39槽TBM无框力矩电机:生产与学习双用途案例
基于碳交易的微网优化模型的Matlab设计与实现策略分析,基于碳交易的微网优化模型的Matlab设计与实现探讨,考虑碳交易的微网优化模型matlab ,考虑碳交易; 微网优化模型; MATLAB;,基于Matlab的碳交易微网优化模型研究
二级2025模拟试题(答案版)
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,它提供了多种工具和算法来处理图像和视频数据。在C++中,OpenCV可以用于实现基础的人脸识别功能,包括从摄像头、图片和视频中识别人脸,以及通过PCA(主成分分析)提取图像轮廓。以下是对本资源大体的介绍: 1. 从摄像头中识别人脸:通过使用OpenCV的Haar特征分类器,我们可以实时从摄像头捕获的视频流中检测人脸。这个过程涉及到将视频帧转换为灰度图像,然后使用预训练的Haar级联分类器来识别人脸区域。 2. 从视频中识别出所有人脸和人眼:在视频流中,除了检测人脸,我们还可以进一步识别人眼。这通常涉及到使用额外的Haar级联分类器来定位人眼区域,从而实现对人脸特征的更细致分析。 3. 从图片中检测出人脸:对于静态图片,OpenCV同样能够检测人脸。通过加载图片,转换为灰度图,然后应用Haar级联分类器,我们可以在图片中标记出人脸的位置。 4. PCA提取图像轮廓:PCA是一种统计方法,用于分析和解释数据中的模式。在图像处理中,PCA可以用来提取图像的主要轮廓特征,这对于人脸识别技术中的面部特征提取尤
麻雀搜索算法(SSA)自适应t分布改进版:卓越性能与优化代码注释,适合深度学习。,自适应t分布改进麻雀搜索算法(TSSA)——卓越的学习样本,优化效果出众,麻雀搜索算法(SSA)改进——采用自适应t分布改进麻雀位置(TSSA),优化后明显要优于基础SSA(代码基本每一步都有注释,代码质量极高,非常适合学习) ,TSSA(自适应t分布麻雀位置算法);注释详尽;高质量代码;适合学习;算法改进结果优异;TSSA相比基础SSA。,自适应T分布优化麻雀搜索算法:代码详解与学习首选(TSSA改进版)
锂电池主动均衡Simulink仿真研究:多种均衡策略与电路架构的深度探讨,锂电池主动均衡与多种均衡策略的Simulink仿真研究:buckboost拓扑及多层次电路分析,锂电池主动均衡simulink仿真 四节电池 基于buckboost(升降压)拓扑 (还有传统电感均衡+开关电容均衡+双向反激均衡+双层准谐振均衡+环形均衡器+cuk+耦合电感)被动均衡电阻式均衡 、分层架构式均衡以及分层式电路均衡,多层次电路,充放电。 ,核心关键词: 锂电池; 主动均衡; Simulink仿真; 四节电池; BuckBoost拓扑; 传统电感均衡; 开关电容均衡; 双向反激均衡; 双层准谐振均衡; 环形均衡器; CUK均衡; 耦合电感均衡; 被动均衡; 电阻式均衡; 分层架构式均衡; 多层次电路; 充放电。,锂电池均衡策略研究:Simulink仿真下的多拓扑主动与被动均衡技术
S7-1500和分布式外围系统ET200MP模块数据
内置式永磁同步电机无位置传感器模型:基于滑膜观测器和MTPA技术的深度探究,内置式永磁同步电机基于滑膜观测器和MTPA的无位置传感器模型研究,基于滑膜观测器和MTPA的内置式永磁同步电机无位置传感器模型 ,基于滑膜观测器;MTPA;内置式永磁同步电机;无位置传感器模型,基于滑膜观测与MTPA算法的永磁同步电机无位置传感器模型
centos7操作系统下安装docker,及docker常用命令、在docker中运行nginx示例,包括 1.设置yum的仓库 2.安装 Docker Engine-Community 3.docker使用 4.查看docker进程是否启动成功 5.docker常用命令及nginx示例 6.常见问题
给曙光服务器安装windows2012r2时候找不到磁盘,问厂家工程师要的raid卡驱动,内含主流大多数品牌raid卡驱动
数学建模相关主题资源2
西门子四轴卧式加工中心后处理系统:828D至840D支持,四轴联动制造解决方案,图档处理与试看程序一应俱全。,西门子四轴卧加后处理系统:支持828D至840D系统,四轴联动高精度制造解决方案,西门子四轴卧加后处理,支持828D~840D系统,支持四轴联动,可制制,看清楚联系,可提供图档处理试看程序 ,核心关键词:西门子四轴卧加后处理; 828D~840D系统支持; 四轴联动; 制程; 联系; 图档处理试看程序。,西门子四轴卧加后处理程序,支持多种系统与四轴联动
MATLAB下基于列约束生成法CCG的两阶段鲁棒优化问题求解入门指南:算法验证与经典文献参考,MATLAB下基于列约束生成法CCG的两阶段鲁棒优化问题求解入门指南:算法验证与文献参考,MATLAB代码:基于列约束生成法CCG的两阶段问题求解 关键词:两阶段鲁棒 列约束生成法 CCG算法 参考文档:《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generation method》 仿真平台:MATLAB YALMIP+CPLEX 主要内容:代码构建了两阶段鲁棒优化模型,并用文档中的相对简单的算例,进行CCG算法的验证,此篇文献是CCG算法或者列约束生成算法的入门级文献,其经典程度不言而喻,几乎每个搞CCG的两阶段鲁棒的人都绕不过此篇文献 ,两阶段鲁棒;列约束生成法;CCG算法;MATLAB;YALMIP+CPLEX;入门级文献。,MATLAB代码实现:基于两阶段鲁棒与列约束生成法CCG的算法验证研究
“生热研究的全面解读:探究参数已配置的Comsol模型中的18650圆柱锂电池表现”,探究已配置参数的COMSOL模型下的锂电池生热现象:18650圆柱锂电池模拟分析,出一个18650圆柱锂电池comsol模型 参数已配置,生热研究 ,出模型; 18650圆柱锂电池; comsol模型; 参数配置; 生热研究,构建18650电池的COMSOL热研究模型
移动端多端运行的知识付费管理系统源码,TP6+Layui+MySQL后端支持,功能丰富,涵盖直播、点播、管理全功能及礼物互动,基于UniApp跨平台开发的移动端知识付费管理系统源码:多端互通、全功能齐备、后端采用TP6与PHP及Layui前端,搭载MySQL数据库与直播、点播、管理、礼物等功能的强大整合。,知识付费管理系统源码,移动端uniApp开发,app h5 小程序一套代码多端运行,后端php(tp6)+layui+MySQL,功能齐全,直播,点播,管理,礼物等等功能应有尽有 ,知识付费;管理系统源码;移动端uniApp开发;多端运行;后端php(tp6);layui;MySQL;直播点播;管理功能;礼物功能,知识付费管理平台:全功能多端运行系统源码(PHP+Layui+MySQL)
基于Python+Django+MySQL的个性化图书推荐系统:协同过滤推荐,智能部署,用户定制功能,基于Python+Django+MySQL的个性化图书推荐系统:协同过滤推荐,智能部署,用户定制功能,Python+Django+Mysql个性化图书推荐系统 图书在线推荐系统 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法。 帮远程安装部署 一、项目简介 1、开发工具和实现技术 Python3.8,Django4,mysql8,navicat数据库管理工具,html页面,javascript脚本,jquery脚本,bootstrap前端框架,layer弹窗组件、webuploader文件上传组件等。 2、项目功能 前台用户包含:注册、登录、注销、浏览图书、搜索图书、信息修改、密码修改、兴趣喜好标签、图书评分、图书收藏、图书评论、热点推荐、个性化推荐图书等功能; 后台管理员包含:用户管理、图书管理、图书类型管理、评分管理、收藏管理、评论管理、兴趣喜好标签管理、权限管理等。 个性化推荐功能: 无论是否登录,在前台首页展示热点推荐(根据图书被收藏数量降序推荐)。 登录用户,在前台首页展示个性化推荐
STM32企业级锅炉控制器源码分享:真实项目经验,带注释完整源码助你快速掌握实战经验,STM32企业级锅炉控制器源码:真实项目经验,完整注释,助力初学者快速上手,stm32真实企业项目源码 项目要求与网上搜的那些开发板的例程完全不在一个级别,也不是那些凑合性质的项目可以比拟的。 项目是企业级产品的要求开发的,能够让初学者了解真实的企业项目是怎么样的,增加工作经验 企业真实项目网上稀缺,完整源码带注释,适合没有参与工作或者刚学stm32的增加工作经验, 这是一个锅炉的控制器,有流程图和程序协议的介绍。 ,stm32源码;企业级项目;工作经验;锅炉控制器;流程图;程序协议,基于STM32的真实企业级锅炉控制器项目源码
整车性能目标书:涵盖燃油车、混动车及纯电动车型的十六个性能模块目标定义模板与集成开发指南,整车性能目标书:涵盖燃油车、混动车及纯电动车型的十六个性能模块目标定义模板与集成开发指南,整车性能目标书,汽车性能目标书,十六个性能模块目标定义模板,包含燃油车、混动车型及纯电动车型。 对于整车性能的集成开发具有较高的参考价值 ,整车性能目标书;汽车性能目标书;性能模块目标定义模板;燃油车;混动车型;纯电动车型;集成开发;参考价值,《汽车性能模块化目标书:燃油车、混动车及纯电动车的集成开发参考》
SNMP协议测试工具,解压:000000
基于MATLAB与YALMIP的含分布式与储能的微网优化调度模型:精准采集与高效求解,利用MATLAB和YALMIP构建含分布式与储能的微网优化模型,实现精准调度与约束管理,微网优化调度matlab 采用matlab+yalmip编制含分布式和储能的微网优化模型,程序采用15分钟为采集节点,利用cplex求解,程序考虑发电机的启停约束,程序运行可靠 ,微网优化调度; MATLAB编程; YALMIP; 分布式储能; 优化模型; CPLX求解; 节点采集; 发电机约束。,Matlab下的微网优化调度模型:分布式储能协同Cplex求解程序