HashMap原理深入理解

hashing(哈希法)的概念

散列法(Hashing)是一种将字符组成的字符串转换为固定长度(一般是更短长度)的数值或索引值的方法,称为散列法,也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快,这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索,同时还用在各种解密算法中。

对比:Hashtable、HashMap、TreeMap

Hashtable 是早期Java类库提供的一个哈希表实现,本身是同步的,不支持 null 键和值,由于同步导致的性能开销,所以已经很少被推荐使用。

HashMap与 HashTable主要区别在于 HashMap 不是同步的,支持 null 键和值等。通常情况下,HashMap 进行 put 或者 get 操作,可以达到常数时间的性能,所以它是绝大部分利用键值对存取场景的首选。

TreeMap 则是基于红黑树的一种提供顺序访问的 Map,和 HashMap 不同,它的 get、put、remove 之类操作都是 O(log(n))的时间复杂度,具体顺序可以由指定的 Comparator 来决定,或者根据键的自然顺序来判断。

HashMap概念和底层结构

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。HashMap储存的是键值对,HashMap很快。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。

HashMap 内部结构:可以看作是数组和链表结合组成的复合结构,数组被分为一个个桶(bucket),每个桶存储有一个或多个Entry对象,每个Entry对象包含三部分key(键)、value(值),next(指向下一个Entry),通过哈希值决定了Entry对象在这个数组的寻址;哈希值相同的Entry对象(键值对),则以链表形式存储。如果链表大小超过树形转换的阈值(TREEIFY_THRESHOLD= 8),链表就会被改造为树形结构。

hashMap的结构示意图如下:
这里写图片描述
查询时间复杂度:HashMap的本质可以认为是一个数组,数组的每个索引被称为桶,每个桶里放着一个单链表,一个节点连着一个节点。很明显通过下标来检索数组元素时间复杂度为O(1),而且遍历链表的时间复杂度是O(n),所以在链表长度尽可能短的前提下,HashMap的查询复杂度接近O(1)

数组:存储区间连续,占用内存严重,寻址容易,插入删除困难;
链表:存储区间离散,占用内存比较宽松,寻址困难,插入删除容易;
Hashmap综合应用了这两种数据结构,实现了寻址容易,插入删除也容易。

HashMap的工作原理

HashMap的工作原理 :HashMap是基于散列法(又称哈希法)的原理,使用put(key, value)存储对象到HashMap中,使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时,我们先对键调用hashCode()方法,返回的hashCode用于找到bucket(桶)位置来储存Entry对象。HashMap是在bucket中储存键对象和值对象,作为Map.Entry。并不是仅仅只在bucket中存储值。

HashMap具体的存取过程

put存值的方法,过程如下:
这里写图片描述
①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容;

②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果table[i]不为空,转向③;

③.判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,否则转向④,这里的相同指的是hashCode以及equals;

④.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向⑤;

⑤.遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可;

⑥.插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。

get取值的方法,过程如下:

①.指定key 通过hash函数得到key的hash值
int hash=key.hashCode();

②.调用内部方法 getNode(),得到桶号(一般为hash值对桶数求模)
int index =hash%Entry[].length;
jdk1.6版本后使用位运算替代模运算,int index=hash&( Entry[].length - 1);

③.比较桶的内部元素是否与key相等,若都不相等,则没有找到。相等,则取出相等记录的value。

④.如果得到 key 所在的桶的头结点恰好是红黑树节点,就调用红黑树节点的 getTreeNode() 方法,否则就遍历链表节点。getTreeNode 方法使通过调用树形节点的 find()方法进行查找。由于之前添加时已经保证这个树是有序的,因此查找时基本就是折半查找,效率很高。

⑤.如果对比节点的哈希值和要查找的哈希值相等,就会判断 key 是否相等,相等就直接返回;不相等就从子树中递归查找。

如何重新调整HashMap的大小

“如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量,怎么办?”
HashMap的扩容阈值(threshold = capacity* loadFactor 容量范围是16~2的30次方),就是通过它和size进行比较来判断是否需要扩容。默认的负载因子大小为0.75,也就是说,当一个map填满了75%的bucket时候,将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组(jdk1.6,但不超过最大容量),来重新调整map的大小,并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing,因为它调用hash方法找到新的bucket位置。

解决 hash 冲突的常见方法

针对哈希表直接定址可能存在hash冲突,举一个简单的例子,例如:
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。
第二个键值对B,通过计算其index也等于0, HashMap会将B.next =A,Entry[0] =B,
第三个键值对C,通过计算其index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C;
这样我们发现index=0的地方事实上存取了A,B,C三个键值对,它们通过next这个属性链接在一起。 对于不同的元素,可能计算出了相同的函数值,这样就产生了hash 冲突,那要解决冲突,又有哪些方法呢?具体如下:

a. 链地址法:将哈希表的每个单元作为链表的头结点,所有哈希地址为 i 的元素构成一个同义词链表。即发生冲突时就把该关键字链在以该单元为头结点的链表的尾部。

b. 开放定址法:即发生冲突时,去寻找下一个空的哈希地址。只要哈希表足够大,总能找到空的哈希地址。

c. 再哈希法:即发生冲突时,由其他的函数再计算一次哈希值。

d. 建立公共溢出区:将哈希表分为基本表和溢出表,发生冲突时,将冲突的元素放入溢出表。

HashMap采用哪种方法解决冲突的呢?

HashMap 就是使用链地址法来解决冲突的(jdk8中采用平衡树来替代链表存储冲突的元素,但hash() 方法原理相同)。当两个对象的hashcode相同时,它们的bucket位置相同,碰撞就会发生。此时,可以将 put 进来的 K- V 对象插入到链表的尾部。对于储存在同一个bucket位置的链表对象,可通过键对象的equals()方法用来找到键值对。

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