HashMap的工作原理以及存取过程

本文深入解析HashMap的数据结构,包括其组成、存储原理、哈希冲突处理机制及扩容策略。介绍了HashMap如何结合数组和链表实现高效寻址和插入删除操作,以及如何通过哈希函数和解决冲突策略保证数据的正确存储。

组成

HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结合体。

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。

基本存储原理

基本原理:先声明一个下标范围比较大的数组来存储元素。另外设计一个哈希函数(也叫做散列函数)来获得每一个元素的

Key(关键字)的函数值(即数组下标,hash值)相对应,数组存储的元素是一个Entry类,这个类有三个数据域,key、

value(键值对),next(指向下一个Entry)。 

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,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。我们可以将这个地方称为桶。 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“冲

突”,这就需要解决冲突,“直接定址”与“解决冲突”是哈希表的两大特点。

HashMap具体的存取过程

内部的哈希冲突(collision detection)及解决方法

当两个对象的hashcode相同时,它们的bucket位置相同,‘碰撞’会发生。因为HashMap使用LinkedList存储对象,这个Entry(包含

有键值对的Map.Entry对象)会存储在LinkedList中。这两个对象就算hashcode相同,但是它们可能并不相等。 那如何获取这两个

对象的值呢?当我们调用get()方法,HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置,遍历LinkedList直到找到值对象。找到

bucket位置之后,会调用keys.equals()方法去找到LinkedList中正确的节点,最终找到要找的值对象使用不可变的、声明作final的

对象,并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话,将会减少碰撞的发生,提高效率。不可变性使得能够缓存不同的

hashcode,这将提高整个获取对象的速度,使用String,Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。

容量

默认大小为16,扩容因子为0.75,也就是当使用量达到75%时就会自动扩容为原来的两倍

参考:https://blog.youkuaiyun.com/visant/article/details/80045154

 

 

 

 

 

 

<think>嗯,用户想理解HashMap工作原理和实现机制。这个问题在Java开发中非常核心,涉及数据结构、算法和实际应用优化。 用户可能正在准备面试,或者在实际开发中遇到了性能问题需要优化。从提问方式看,用户应该有一定Java基础,但需要系统性地梳理HashMap的实现细节。需要特别注意用户提到的"工作方式"这个关键词,说明ta不仅想知道静态结构,还想了解动态行为。 先拆解HashMap的核心实现要点: 1. 底层结构:数组+链表/红黑树的桶结构,这是HashMap高效的基础 2. 哈希算法:如何处理哈希冲突很关键,特别是扰动函数的设计 3. 扩容机制:包括触发条件、扩容过程和数据迁移 4. 树化优化:为什么需要红黑树,转换阈值如何设定 注意到引用资料提到几个关键细节: - 初始容量16且总是2的幂次(引用2),这个设计很巧妙 - 负载因子0.75(引用3)是时间和空间的平衡点 - null键处理(引用2)有特殊逻辑 - modCount字段(引用3)说明快速失败机制 用户可能没意识到但很重要的问题: - 为什么重写equals必须重写hashCode? - 多线程下HashMap为什么可能死循环? - JDK8的优化具体带来多少性能提升? 在解释时需要避免源码堆砌,重点说设计思想。比如讲扩容时强调"2倍扩容"和"高位掩码重定位"的关系,树化转换要说明链表查询时间复杂度恶化的场景。 最后考虑补充两个实用建议: 1. 实际开发中如何设置初始容量 2. 为什么String/Integer适合做key 这些虽然不是直接问题,但对用户真正用好HashMap很重要。</think>HashMap 是 Java 中基于**哈希表**实现的键值对存储结构,其核心原理是通过哈希函数将键映射到数组索引,实现高效的数据存取。以下是其核心实现机制和工作原理: --- ### **一、核心数据结构** 1. **数组 + 链表/红黑树** - **桶数组(`Node<K,V>[] table`)**:存储链表的头节点或红黑树的根节点。 - **链表**:解决哈希冲突(不同键映射到同一索引),当链表长度 **≥8** 且桶数组长度 **≥64** 时,链表转为**红黑树**(时间复杂度从 $O(n)$ 降至 $O(\log n)$)。 - **红黑树退化为链表**:当树节点数 **≤6** 时,还原为链表以节省空间[^2][^3]。 2. **关键参数** - **初始容量**:默认 `16`(桶数组大小)。 - **负载因子(`loadFactor`)**:默认 `0.75`,控制扩容时机。 - **阈值(`threshold`)**:`容量 × 负载因子`,触发扩容的临界值[^3]。 --- ### **二、工作流程** #### **1. 插入键值对(`put()`)** ```java public V put(K key, V value) { // 计算键的哈希值(扰动函数) int hash = hash(key); // 根据哈希值定位桶索引 int index = (n - 1) & hash; // 处理冲突(链表遍历或红黑树插入) // ... // 检查扩容 if (++size > threshold) resize(); } ``` - **哈希计算**:调用 `hash(Object key)` 方法,通过 **高16位异或低16位** 减少冲突(扰动函数)[^4]: ```java static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } ``` - **索引定位**:`index = (table.length - 1) & hash`(等价于 `hash % n`,但位运算更快)。 - **冲突处理**: - 若桶为空,直接插入新节点。 - 若桶为链表,遍历并更新值或追加节点。 - 若桶为红黑树,调用树节点的插入方法。 #### **2. 扩容机制(`resize()`)** - **触发条件**:键值对数量 `size > threshold`。 - **过程**: 1. 创建新数组(容量为旧数组的 **2倍**)。 2. 遍历旧数组,重新计算每个节点的索引(`newIndex = e.hash & (newCap - 1)`)。 3. **节点迁移**: - 链表节点:按 `(e.hash & oldCap) == 0` 拆分为低位链和高位链,分别放入新数组的 `原位置` 和 `原位置 + oldCap`[^3]。 - 红黑树节点:拆分后若长度 ≤6,退化为链表。 #### **3. 查询(`get()`)** - 计算键的哈希值 → 定位桶索引 → 遍历链表/红黑树查找匹配节点。 --- ### **三、关键设计** 1. **桶数组长度恒为 2的幂次** - 目的:使 `(n - 1) & hash` 等效于取模运算,且位运算效率更高。 - 扩容时直接翻倍:`newCap = oldCap << 1`。 2. **处理 null 键** - `key == null` 时,哈希值固定为 `0`,存储在索引 `0` 的桶中[^2]。 3. **线程不安全** - 多线程操作可能导致循环链表(扩容时链表倒序引发)或数据覆盖。 --- ### **四、性能影响因子** | 因素 | 影响 | |---------------------|----------------------------------------| | **哈希函数质量** | 冲突越少,链表/红黑树越短,效率越高 | | **负载因子大小** | 值越大,扩容延迟但冲突增多;值小则反之 | | **初始容量设置** | 避免频繁扩容(预估数据量设置初始容量) | > **最佳实践**:预分配足够容量(如 `new HashMap<>(expectedSize / 0.75 + 1)`),减少扩容开销。 --- ### **相关问题** 1. **为什么 HashMap 要求重写 `equals()` 时必须重写 `hashCode()`?** (若两个对象 `equals()` 相等,`hashCode()` 必须相同,否则会导致重复键或查找失败) 2. **HashMap 多线程下如何安全使用?** (替代方案:`ConcurrentHashMap` 或 `Collections.synchronizedMap()`) 3. **JDK 8 引入红黑树解决了什么问题?** (极端情况下链表过长导致查询效率退化至 $O(n)$) 4. **负载因子为何默认是 0.75?** (数学证明:泊松分布下,此值在时间与空间成本间达到平衡[^1]) 5. **哈希冲突的解决方案有哪些?** (开放定址法、链地址法、再哈希法等,HashMap 采用链地址法)
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