HashMap实现原理

最新推荐文章于 2025-03-12 17:03:48 发布

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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)&(leng-1)获得，也就是元素的key的哈希值和(数组长度-1)进行与操作。比如上述哈希表中，12&15=12,28&15=12,108&15=12,140&15=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。

下面这些的代码还是以hash%length来确定数组位置，但是在jdk8里已经是用hash(key)&(length-1)来确定位置，因为这种计算效率更高

HashMap基本结构

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;    // HashMap初始容量大小(16)
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;           // HashMap最大容量
transient int size;                                                         // The number of key-value mappings contained in this map

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;          // 负载因子

HashMap的容量size乘以负载因子[默认0.75] = threshold; // threshold即为开始扩容的临界值

transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;    // HashMap的基本构成Entry数组

Entry基本构成
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        final int hash;
        Entry<K,V> next;
   ..........
}

　　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。

/**

* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.

transient Entry[] 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:
int hash = 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
int index = hash % Entry[].length;
Entry[index] = value;

// 取值时:
int hash = key.hashCode();
int index = hash % Entry[].length;
return Entry[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。

public V put(K key, V value) {

if (key == null)

return putForNullKey(value); //null总是放在数组的第一个链表中

int hash = hash(key.hashCode());

int i = indexFor(hash, table.length);

//遍历链表

for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {

Object k;

//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))) {

V oldValue = e.value;

e.value = value;

e.recordAccess(this);

return oldValue;

}

modCount++;

addEntry(hash, key, value, i);

return null;

}

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); //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。

因为新进的键值对要被分到数组的哪个元素去的算法是 hashValue % 数组长度,所以当Entry[]加长长度时，新进的键值对自然被分到数组新的元素上去，这样就避免了数组元素内的链表过长。

2）get

public V get(Object key) {

if (key == null)

return getForNullKey();

int hash = 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) {

Object k;

if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))

return e.value;

}

return null;

}

3）null key的存取

null key总是存放在Entry[]数组的第一个元素。

private V putForNullKey(V value) {

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;

}

private V getForNullKey() {

for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {

if (e.key == null)

return e.value;

}

return null;

}

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：

/**

* Returns index for hash code h.

static int indexFor(int h, int length) {

return h & (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

public HashMap(int initialCapacity, float 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();

}

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。

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++) {

// e是原表数组某个元素的链表的第一个节点

Entry<K,V> e = src[j];

if (e != null) {

src[j] = null;

//将原表的数据重新映射到新表中，循环链表，把链表中所有元素都拿出来重新计算，放进新的数组中

do {

Entry<K,V> next = e.next;

//根据hash值和新表长度重新计算index

int i = indexFor(e.hash, newCapacity);

//将链表放进新表这个index处

e.next = newTable[i];

newTable[i] = e;

e = next;

} while (e != null);

}

拉链法主要就是在发生Hash冲突时,将相同hash值的放进同一个链表里,但这样有一个缺点，就是当遇到最坏的情况，所有的元素的hash都冲突，这时所有的元素都会放在一个链表里，这时查找元素的复杂度就变成O(n) JDK8对此用了平衡树的方式进行了优化,复杂度变成O(logN)