1. HashMap的数据结构
数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储,但这两者基本上是两个极端。
数组
数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1);数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;
链表
链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N)。链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易。
哈希表
那么我们能不能综合两者的特性,做出一种寻址容易,插入删除也容易的数据结构?答案是肯定的,这就是我们要提起的哈希表。哈希表((Hash table)既满足了数据的查找方便,同时不占用太多的内容空间,使用也十分方便。
哈希表有多种不同的实现方法,我接下来解释的是最常用的一种方法——拉链法,我们可以理解为“链表的数组”,如图:
从上图我们可以发现哈希表是由数组+链表组成的,一个长度为16的数组中,每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得,也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中,12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。
HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解,一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢?这里HashMap有做一些处理。
首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry,其重要的属性有key , value, next,从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean,我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组,这个数组就是Entry[],Map里面的内容都保存在Entry[]里面。
/**
*Thetable,resizedasnecessary.LengthMUSTAlwaysbeapoweroftwo.
*/
transientEntry[]table;
2. HashMap的存取实现
既然是线性数组,为什么能随机存取?这里HashMap用了一个小算法,大致是这样实现:
// 存储时:
inthash=key.hashCode();// 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值
intindex=hash%Entry[].length;
Entry[index]=value;
// 取值时:
inthash=key.hashCode();
intindex=hash%Entry[].length;
returnEntry[index];
1)put
疑问:如果两个key通过hash%Entry[].length得到的index相同,会不会有覆盖的危险?
这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性,作用是指向下一个Entry。打个比方, 第一个键值对A进来,通过计算其key的hash得到的index=0,记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B,通过计算其index也等于0,现在怎么办?HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C;这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止,HashMap的大致实现,我们应该已经清楚了。
publicVput(Kkey,Vvalue){
if(key==null)
returnputForNullKey(value);//null总是放在数组的第一个链表中
inthash=hash(key.hashCode());
inti=indexFor(hash,table.length);
//遍历链表
for(Entry<K,V>e=table[i];e!=null;e=e.next){
Objectk;
//如果key在链表中已存在,则替换为新value
if(e.hash==hash&&((k=e.key)==key||key.equals(k))){
VoldValue=e.value;
e.value=value;
e.recordAccess(this);
returnoldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash,key,value,i);
returnnull;
}
voidaddEntry(inthash,Kkey,Vvalue,intbucketIndex){
Entry<K,V>e=table[bucketIndex];
table[bucketIndex]=newEntry<K,V>(hash,key,value,e);//参数e, 是Entry.next
//如果size超过threshold,则扩充table大小。再散列
if(size++>=threshold)
resize(2*table.length);
}
当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现,这里也说一下。比如:Entry[]的长度一定后,随着map里面数据的越来越长,这样同一个index的链就会很长,会不会影响性能?HashMap里面设置一个因子,随着map的size越来越大,Entry[]会以一定的规则加长长度。
2)get
publicVget(Objectkey){
if(key==null)
returngetForNullKey();
inthash=hash(key.hashCode());
//先定位到数组元素,再遍历该元素处的链表
for(Entry<K,V>e=table[indexFor(hash,table.length)];
e!=null;
e=e.next){
Objectk;
if(e.hash==hash&&((k=e.key)==key||key.equals(k)))
returne.value;
}
returnnull;
}
3)null key的存取
null key总是存放在Entry[]数组的第一个元素。
privateVputForNullKey(Vvalue){
for(Entry<K,V>e=table[0];e!=null;e=e.next){
if(e.key==null){
VoldValue=e.value;
e.value=value;
e.recordAccess(this);
returnoldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0,null,value,0);
returnnull;
}
privateVgetForNullKey(){
for(Entry<K,V>e=table[0];e!=null;e=e.next){
if(e.key==null)
returne.value;
}
returnnull;
}
4)确定数组index:hashcode % table.length取模
HashMap存取时,都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素,即计算数组下标;算法如下:
/**
*Returnsindexforhashcodeh.
*/
staticintindexFor(inth,intlength){
returnh&(length-1);
}
按位取并,作用上相当于取模mod或者取余%。
这意味着数组下标相同,并不表示hashCode相同。
5)table初始大小
publicHashMap(intinitialCapacity,floatloadFactor){
.....
//Findapowerof2>=initialCapacity
intcapacity=1;
while(capacity<initialCapacity)
capacity<<=1;
this.loadFactor=loadFactor;
threshold=(int)(capacity*loadFactor);
table=newEntry[capacity];
init();
}
注意table初始大小并不是构造函数中的initialCapacity!!
而是 >= initialCapacity的2的n次幂!!!!
————为什么这么设计呢?——
3. 解决hash冲突的办法
- 开放定址法(线性探测再散列,二次探测再散列,伪随机探测再散列)
- 再哈希法
- 链地址法
- 建立一个公共溢出区
Java中hashmap的解决办法就是采用的链地址法。
4.再散列rehash过程
当哈希表的容量超过默认容量时,必须调整table的大小。当容量已经达到最大可能值时,那么该方法就将容量调整到Integer.MAX_VALUE返回,这时,需要创建一张新表,将原表的映射到新表中。
/**
*Rehashesthecontentsofthismapintoanewarraywitha
*largercapacity.Thismethodiscalledautomaticallywhenthe
*numberofkeysinthismapreachesitsthreshold.
*
*IfcurrentcapacityisMAXIMUM_CAPACITY,thismethoddoesnot
*resizethemap,butsetsthresholdtoInteger.MAX_VALUE.
*Thishastheeffectofpreventingfuturecalls.
*
*@paramnewCapacitythenewcapacity,MUSTbeapoweroftwo;
*mustbegreaterthancurrentcapacityunlesscurrent
*capacityisMAXIMUM_CAPACITY(inwhichcasevalue
*isirrelevant).
*/
voidresize(intnewCapacity){
Entry[]oldTable=table;
intoldCapacity=oldTable.length;
if(oldCapacity==MAXIMUM_CAPACITY){
threshold=Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[]newTable=newEntry[newCapacity];
transfer(newTable);
table=newTable;
threshold=(int)(newCapacity*loadFactor);
}
/**
*TransfersallentriesfromcurrenttabletonewTable.
*/
voidtransfer(Entry[]newTable){
Entry[]src=table;
intnewCapacity=newTable.length;
for(intj=0;j<src.length;j++){
Entry<K,V>e=src[j];
if(e!=null){
src[j]=null;
do{
Entry<K,V>next=e.next;
//重新计算index
inti=indexFor(e.hash,newCapacity);
e.next=newTable[i];
newTable[i]=e;
e=next;
}while(e!=null);
}
}
}
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