[Java数据结构]从源码分析HashMap

Java中的常见五种map容器源码分析总结(HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap、LinkedHashMap、TreeMap)   断断续续写了半个月,今天终于把TreeMap容器中的红黑树搞定了,现在来水一篇又快又短的Java Map容器总结博客 ????????。 注明:本篇博客不会涉及容器的源码什么的,主要是总结各个map容器的底层实现特点、主要运用场景。如果你需要详细了解更多关于Java中的map容器实现的细节,文末会提供我前面写的源码分析的博客链接,欢迎阅读。 Java中的常见五种map容器源码分析总结目录一、`Java`中... 阅读详情

HashMap


HashMap和Hashtable的区别:

  1. Hashtable的大部分方法做了同步,HashMap没有,因此,HashMap不是线程安全的。
  2. Hashtable不允许key或者value使用null值,而HashMap可以。
  3. 在内部算法上,它们对key的hash算法和hash值到内存索引的映射算法不同。

HashMap的实现原理

简单说,HashMap就是将key做hash算法,然后将hash所对应的数据映射到内存地址,直接取得key所对应的数据。在HashMap中。底层数据结构使用的是数组,所谓的内存地址即数组的下标索引。HashMap的高性能需要保证以下几点:

  • hash算法必须高效
  • hash值到内存地址(数组索引)的算法是快速的
  • 根据内存地址(数组索引)可以直接取得对应的值

如何保证hash算法高效,hash算法有关的代码如下:

int hash = hash(key.hashCode());
public native int hashCode();
static int hash(int h){
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

第一行代码是HashMap用于计算key的hash值,它前后调用了Object类的hashCode()方法和HashMap的内部函数hash()。Object类的hashCode()方法默认是native的实现,可以认为不存在性能问题。而hash()函数的实现全部基于位运算,因此,也是高效的。

当取得key的hash值后,需要通过hash值得到内存地址:

int i = indexFor(hash, table.length);
static int indexFor(int h, int length){
    return h & (length - 1);
}

indexFor()函数通过将hash值和数组长度按位与直接得到数组索引。
最后由indexFor()函数返回的数组索引直接通过数组下标便可取得对应的值,直接的内存访问速度也是相当的快,因此,可认为HashMap是高性能的。

Hash冲突

如图3.11所示,需要存放到HashMap中的两个元素1和2,通过hash计算后,发现对应在内存中的同一个地址,如何处理?
其实HashMap的底层实现使用的是数组,但是数组内的元素并不是简单的值。而是一个Entry类的对象。因此,对HashMap结构贴切描述如图3.12所示。

这里写图片描述

可以看到,HashMap的内部维护着一个Entry数组,每一个Entry表项包括key、value、next和hash几项。next部分指向另外一个Entry。进一步阅读HashMap的put()方法源码,可以看到当put()操作有冲突时,新的Entry依然会被安放在对应的索引下标内,并替换原有的值。同时为了保证旧值不丢失,会将新的Entry的next指向旧值。这便实现了在一个数组索引空间内存放多个值项。因此,如图3.12所示,HashMap实际上是一个链表的数组。

public V put(K key, V value){
    if(key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key.hashCode());
    int i = indexFor(hash, table.length);
    for(Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next){
        Object k;
        //如果当前的key已经存在于HashMap中
        if(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
        {
            V oldValue = e.value;    //取得旧值
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;     //返回旧值
        }
    }
    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);    //添加当前的表项到i位置
    return null;
}

addEntry()方法的实现如下:

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex){
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    //将新增元素放到i的位置,并让它的next指向旧的元素
    table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
    if(size++ >= threshold){
        resize(2 * table.length);
    }
}

基于HashMap的这种实现机制,只要hashCode和hash()方法实现的足够好,能够尽可能的减少冲突的产生,那么对HashMap的操作几乎等价于对数组的随机访问操作,具有很好的性能。但是,如果hashCode()或者hash()方法实现较差,在大量冲突产生的情况下,HashMap事实上就退化为几个链表,对HashMap的操作等价于遍历链表,此时性能很差。

容量参数

除hashCode()的实现外,影响HashMap性能的还有它的容量参数。和ArrayList和Vector一样,这种基于数组的结构,不可避免的需要在数组空间不足时,进行扩展。而数组的重组相对而言较为耗时,因此对其作一定了解有助于优化HashMap的性能。

HashMap提供了两个可以指定初始化大小的构造函数:

public HashMap(int initialCapacity)
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)

其中initialCapacity指定了HashMap的初始容量,loadFactor指定了其负载因子。初始容量即数组的大小,HashMap会使用大于等于initialCapacity并且是2的指数次幂的最小的整数作为内置数组的大小。负载因子又叫填充比,它是介于0和1之间的浮点数,它决定了HashMap在扩容之前,其内部数组的填充度。默认情况下,HashMap初始大小为16,负载因子为0.75。

负载因子 = 元素个数/内部数组总大小

在实际使用中,负载因子也可以设置为大于1的数,但如果这样做,HashMap将必然产生大量冲突,因为这无疑是在尝试往只有10个口袋的包里放15件物品,必然有几只口袋要大于一个物件。因此,通常不会这么使用。

在HashMap内部,还维护了一个threshold变量,它始终被定义为当前数组总容量和负载因子的乘积,它表示HashMap的阈值。当HashMap的实际容量超过阈值时,HashMap便会进行扩容。因此,HashMap的实际容量超过阈值时,HashMap便会进行扩容。因此,HashMap的实际填充率不会超过负载因子。

HashMap扩容的代码如下:

void resize(int newCapacity){
    Entry[] oldTable = table;
    int oldCapacity= oldTable.length;
    if(oldCapacity == MAXMUM_CAPACITY){
        threhold = Integer.MAX_VALUE;
        return;
    }
    //建立新的数组
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    //将原有数组转到新的数组中
    transfer(newTable);
    table = newTable;
    //重新设置阈值,为新的容量和负载因子的乘积
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactory);
}

其中,数组迁移逻辑主要在transfer()函数中实现,该函数实现和注释如下:

void transfer(Entry[] newTable){
    Entry[] src = table;
    int newCapacity = newTable.length;
    //遍历数组内所有表项
    for(int j = 0; j < src.length; j++){
        Entry<K,V> e = src[j];
        //当该表项索引有值存在时,则进行迁移
        if(e != null){
            src[j] = null;
            do{
                //进行数据迁移
                Entry<K,V> next = e.next;
                //计算该表现在新数组内的索引,并放置到新的数组中
                //建立新的链表关系
                int i = indexFor(e,hash, newCapacity);
                e.next = newTable[i];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }while(e != null)
        }
    }
}

很明显,HashMap的扩容操作会遍历整个HashMap,应该尽量避免该操作发生,设置合理的初始大小和负载因子,可以有效的减少HashMap扩容的次数。

参考书籍:《Java程序性能优化》

java数据结构源码 java实现数据结构,数组,链表,二叉树,图以及各种高级排序 立即下载

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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1.简介 HashMap 根据键的 hashCode 值存储数据,大多数情况下可以直接定位到它的值,因而具有很快的访问速度,但遍历顺序却是不确定的。 HashMap 最多只允许一条记录的key为 null,允许多条value的值为 null。 HashMap 非线程安全,即任一时刻可以有多个线程同时写 HashMap,可能会导致数据的不一致。(如果需要满足线程安全,可以用 Collectio...

我家有个小喵咪 287

理解HashMap(结合源码分析数据结构)

参考内容: https://snailclimb.gitee.io/javaguide/#/docs/java/collection/HashMap(JDK1.8)%E6%BA%90%E7%A0%81+%E5%BA%95%E5%B1%82%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%88%86%E6%9E%90 https://blog....

weixin_44490757的博客 147

e语言通用进销存源码_JDK1.8 源码分析之HashMap

一、前言在分析jdk1.8后的HashMap源码时,发现网上好多分析都是基于之前的jdk,而Java8的HashMap对之前做了较大的优化,其中最重要的一个优化就是桶中的元素不再唯一按照链表组合,也可以使用红黑树进行存储,总之,目标只有一个,那就是在安全和功能性完备的情况下让其速度更快,提升性能。好~下面就开始分析源码。二、HashMap数据结构说明:上图很形象的展示了HashMap的数据结构(数...

weixin_29964507的博客 376
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陶程
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