HashMap实现原理分析

本文详细解析了HashMap的数据结构、存取实现、nullkey处理等核心内容,深入探讨了哈希冲突解决办法及其再散列过程。

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原帖地址:

http://blog.youkuaiyun.com/vking_wang/article/details/14166593

HashMap实现原理分析

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【正文】

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。

/**
 * 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。

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

  1. 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)
  2. 再哈希法
  3. 链地址法
  4. 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。

/**
 * Rehashes the contents of this map into a new array with a
 * larger capacity.  This method is called automatically when the
 * number of keys in this map reaches its threshold.
 *
 * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
 * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
 * This has the effect of preventing future calls.
 *
 * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
 *        must be greater than current capacity unless current
 *        capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
 *        is irrelevant).
 */
 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);
}



/**
 * Transfers all entries from current table to newTable.
 */
void transfer(Entry[] newTable) {
    Entry[] src = table;
    int newCapacity = newTable.length;
    for (int j = 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
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                e.next = newTable[i];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            } while (e != null);
        }
    }
}

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【划重点】

①HashMap原理是什么?

答:底层数据结构为链表数组的结构,即:数组 + 链表

②连环炮1:既然是数组+链表的结构,那么get是如何快速定位的呢?

确定数组index:hashcode % table.length取模

③连环炮2:

如果哈希值冲突了,如何进行存取?


HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 
构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。


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【相关 参考】

http://zhangshixi.iteye.com/blog/672697
深入Java集合学习系列:HashMap的实现原理
http://www.admin10000.com/document/3322.html
HashMap的工作原理
http://www.tuicool.com/articles/2MNzIzm
Map实现之HashMap(结构及原理)
内容概要:本文介绍了奕斯伟科技集团基于RISC-V架构开发的EAM2011芯片及其应用研究。EAM2011是一款高性能实时控制芯片,支持160MHz主频和AI算法,符合汽车电子AEC-Q100 Grade 2和ASIL-B安全标准。文章详细描述了芯片的关键特性、配套软件开发套件(SDK)和集成开发环境(IDE),以及基于该芯片的ESWINEBP3901开发板的硬件资源和接口配置。文中提供了详细的代码示例,涵盖时钟配置、GPIO控制、ADC采样、CAN通信、PWM输出及RTOS任务创建等功能实现。此外,还介绍了硬件申领流程、技术资料获取渠道及开发建议,帮助开发者高效启动基于EAM2011芯片的开发工作。 适合人群:具备嵌入式系统开发经验的研发人员,特别是对RISC-V架构感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:①了解EAM2011芯片的特性和应用场景,如智能汽车、智能家居和工业控制;②掌握基于EAM2011芯片的开发板和芯片的硬件资源和接口配置;③学习如何实现基本的外设驱动,如GPIO、ADC、CAN、PWM等;④通过RTOS任务创建示例,理解多任务处理和实时系统的实现。 其他说明:开发者可以根据实际需求扩展这些基础功能。建议优先掌握《EAM2011参考手册》中的关键外设寄存器配置方法,这对底层驱动开发至关重要。同时,注意硬件申领的时效性和替代方案,确保开发工作的顺利进行。
HashMap是基于hashing的原理实现的。当我们使用put(key, value)方法将对象存储到HashMap中时,首先会对键调用hashCode()方法,计算并返回的hashCode用于找到Map数组的bucket位置来存储Node对象。HashMap使用数组和链表的数据结构,即散列桶,来存储键值对映射。HashMap的工作原理是通过计算键的hashCode来确定存储位置,并使用链表解决哈希冲突。当多个键具有相同的hashCode时,它们会被存储在同一个bucket中的链表中。当我们使用get(key)方法从HashMap中获取对象时,会根据键的hashCode找到对应的bucket,然后遍历链表找到对应的值对象。HashMap实现基于一个线性数组,即Entry\[\],其中保存了键值对的信息。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [java中HashMap原理](https://blog.youkuaiyun.com/songhuanfeng/article/details/93905015)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [HashMap实现原理分析](https://blog.youkuaiyun.com/vking_wang/article/details/14166593)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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