HashMap详解

最新推荐文章于 2025-06-12 14:41:04 发布

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最新推荐文章于 2025-06-12 14:41:04 发布 · 564 阅读

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#数据结构 #链表 #java

HashMap详解

讲解步骤

基础知识
工作原理
关键代码
核心方法

基础知识

数组结构

数组接口,在查询数据方面,具备优势

链表结构

链表结构,在增删数据方面,具备优势

红黑树结构

红黑树结构,在查询数据方面,数据量较大的时候,具备一定的优势

什么是散列(哈希)表

散列表,顾名思义,就是将数据分布在不同的列
但是散列表并不是完全将数据分散在不同的列,而是按照某种规则,将具备同样规则的数据存储在同一列。
即具备相同规则的数据存储在同一列,规则不同的数据分布在不同的列。
这种规则最终的产生与哈希值有关。
这里需要注意的事,哈希值只是确定最后存储列的因素,也就是说不同的哈希值可能会存在同一列。

什么是哈希值

哈希值简单的说,就是hashCode方法产生的值。
默认的hashCode方法是由其地址值最终产生一个哈希值。
由于HashMap中的元素是否存储是由键来决定,所以如果自定义的类需要存储在键,且想遵循自己的存储规则,需要重写HashCode方法
又因为Map集合的键是不能重复的,所以需要重写equals方法,定义去重规则。

工作原理

存储结构

HashMap基于散列法,又称哈希法：数组+链表+红黑树。

HashMap需要同时存储一对键和值。
Map集合中提供了put(key, value)方法,所有的键和值会被封装到一个Entry实现类(Node)对象,存储到集合中。
在存储的过程中,会先通过hashCode()方法获取一个哈希值,并通过这个哈希值,与数组的长度进行一定的运算,得到一个索引值(存储的列)
在通过equals方法来判断这个元素是否已存在,不存在则存储在该列,若存储,则保留原来的数据。
存储在一列的数据,将以链表的形式,前后关联,这样有利于将来进行删除的时候提高效率。
但是如果一列的桶结构数据过多,就会导致查询的效率降低。
为了优化桶结构带来的问题,HashMap中会去检查,当一列的桶结构数据达到8个以上,就降这一列树化(转变为树结构)

名词理解

所有的数据都是以Node节点为单位。
hash值:哈希值,该方法内部提供了一个扰动函数------int hashCode()
	   扰动函数:用于产生哈希值,前16位与后16位做异或运算,提高低位随机性。------h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)
路由寻址:由数组长度与哈希值产进行与操作,产生最终的存储列(索引位置):(table.length-1)&node.hash
Hash碰撞：哈希值如果相同，就会存储到相同的列。
链化：哈希值相同，就会存储在同系列，产生桶状结构，桶结构过长，查询数据低效。
红黑树：jdk8引入,类似于二叉树,可以避免过长的桶状结构

扩容原理

扩容:增加数组长度。目的在于解决数据过多，链化严重，默认以两倍的长度扩容。
①一列添加第8+个元素，且数组长度小于64，会优先扩容。
②一列添加第8+个元素，且数组长度达到64个，会优先树化。
③添加元素后,若哈希表中元素总个数超过阈值(一个指定的值)，会进行扩容。
④扩容后，会重新根据数组长度和哈希值计算存储位置。

关键代码

核心字段

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;  	默认数组大小
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 	数组最大长度
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 	默认负载因子
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;		树化阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; 	树降级阈值
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;		树化阈值
transient Node<K,V>[] table; 	哈希表
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; 	键值对对象集合
transient int size;		元素长度
transient int modCount; 	增删元素次数
int threshold;扩容阈值     扩容阈值=loadFactor*capacity
final float loadFactor;    负载因子

核心方法

在这里插入图片描述

put–>putVal(存储数据)

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
   
   
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    	//判断表是否为空或长度为0,若满足条件,则初始化表(体现了延迟加载)
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
    	//判断要添加的元素对应的列是否为空,若满足条件,则直接插入
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
   
   
            Node<K,V> e; K k;
            //判断元素的哈希值与要存储列的键相同,则替换键对应的值
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (