HashMap扩容中(e.hash & oldCap) == 0

在HashMap扩容时,如果在原表中节点存在链表,在对链表进行尾插法迁移时,会涉及到这句标题代码。

代码

这是HashMap的resize方法,在这方法中我们可能会对HashMap进行了一次扩容,下面我们将提及到在扩容为二倍大小时所进行的rehash行为。

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    // 尾插法赋值
                    do {
                        next = e.next;
                        // 如果Node在新的HashMap中处在同一个buckets
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

Bucket算法

我们先了解一下HashMap将Hash映射到表中的对应位置的方法。

bucketIndex = e.hash & (tab.length - 1)

无论是get或者put操作,我们都可以在代码中找到类似的算法
& 是 位与操作,只有对应位置全为1才返回1
Eg. 101 & 011 = 001
下面先说原因:
当我们对一个数取余,是让一个数拆分成不同部分,将除不尽的部分留下,假如是对2^n取余,我们举例说明
11111 % 1000,即31%8,而11000是能整除1000的,所以余下的111即为结果,
由此我们可以将算式进行简化:
11111 & (1000 - 1) ----》 11111 & 0111
即可将后三位保留, 达到取余的效果。
而Cap在HashMap中设定为2^n次方,所以我们在此处进行 & 操作,其实是对e.hash映射到HashMap中数组的一种取余操作。

公式:n % len == n & (len -1),len 为 2的指数

(e.hash & oldCap) == 0

先说结论:
这句代码的意思是如果当前元素的Hash值映射到数组中与原数组处于同一位置。
我们将从下方两种情况以及示例中来了解这句代码的作用。

等于0

先看例子:

oldCap1000
e.hash0111
oldCap & e.hash0000
oldCap - 10111
bucketIndex0111

如果Cap是一个n位二进制数,那么只有hash二进制数位数小于等于n-1时,位与运算的结果才能为0,这时候我们的newCap = oldCap << 1,继续刚才的例子:

newCap10000
e.hash00111
newCap & e.hash00000
newCap - 101111
bucketIndex00111

我们可以发现一件事情,当e.hash二进制数长与oldCap-1二进制数长度相同的情况下,当我们扩容为两倍容量后,BucketIndex不会受到影响。

不等于0

先看例子:

oldCap1000
e.hash1111
oldCap & e.hash1000
oldCap - 10111
bucketIndex0111
newCap10000
e.hash01111
newCap & e.hash00000
newCap - 101111
bucketIndex01111

我们可以发现一件事情,当e.hash二进制数长与oldCap-1二进制数长度不相同的情况下,当我们扩容为两倍容量后,BucketIndex只会在高位多一个1,而BucketIndex多出来的值,其实就等于oldCap。

最后

if (loTail != null) {
    loTail.next = null;
    newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
    hiTail.next = null;
    newTab[j + oldCap] = hiHead;
}

在最后我们将loHead的值与HiHead的值放入了newTab中,而这一节点的索引由于是扩容两倍的情况,在计算Index时只会产生两种情况,即 j+oldCap / j ,所以在最后只会对这两种情况进行赋值,

参考:https://blog.youkuaiyun.com/u010425839/article/details/106620440/

&lt;think&gt;好的,我现在需要帮助用户了解Java HashMap扩容过程中hash1和hash2的作用或实现细节。首先,我需要回顾一下HashMap的基本结构以及扩容机制。根据提供的引用资料,特别是引用[1]、[3]、[4],HashMap底层由数组和链表(或红黑树)组成,当元素增多时需要进行扩容以维持性能。resize()方法负责扩容,这个过程包括重新分配数组大小并重新哈希所有元素。 用户提到的hash1和hash2可能是指哈希计算中的不同步骤或不同的哈希值。根据引用[2],HashMap的哈希算法将hashCode的高16位与低16位进行异或运算,以增加随机性,减少碰撞。这可能涉及到在扩容时如何重新计算索引。 接下来,我需要深入resize()方法的源码。在扩容时,每个元素需要重新计算在新数组中的位置。旧数组中的每个桶可能被分成两部分:低位桶和高位桶。例如,当容量从16扩容到32时,原来在索引n的元素可能会被分配到n或n+16的位置。这里可能用到了不同的哈希值,比如通过位运算判断高位是否为1,从而决定是留在原位置还是移动到新位置。 hash1和hash2可能指的是旧哈希值和新哈希值,或者在重新计算索引时使用的不同位运算。例如,旧容量为oldCap,新容量为newCap=oldCap&lt;&lt;1。元素的索引在旧数组中是通过hash &amp; (oldCap-1)得到的,而新索引则是hash &amp; (newCap-1),但实际中可能更高效的方式是通过检查hash &amp; oldCap是否为0,来决定元素是留在原位还是移动到原索引+oldCap的位置。这可能涉及到hash的高位信息,即hash1和hash2的区别。 需要确认源码中如何处理这些哈希值。例如,在JDK的HashMap实现中,resize()方法会遍历每个节点,如果是链表,则可能将链表拆分为两个链表:一个保持原索引,另一个移动到原索引+oldCap的位置。这可能使用到hash值的某一位(比如oldCap对应的位)来判断属于哪个链表。 因此,hash1和hash2可能分别对应原索引和新索引的计算,其中hash1是原索引(使用旧容量掩码),而hash2可能是在扩容时通过位运算判断是否需要移动到高位索引。具体来说,当旧容量是2的幂时,比如16(二进制10000),新的容量是32(100000)。在计算新索引时,如果hash值的第五位(对应于旧容量的最高位)是0,则新索引不变;如果是1,则新索引为原索引+16。这可以通过hash &amp; oldCap是否为0来判断,从而避免了重新计算整个hash值,提高了效率。 总结来说,hash1和hash2在resize过程中的作用可能是为了高效地将元素分配到新的数组位置,而无需重新计算完整的哈希值,而是通过位操作快速确定位置。这可能涉及到引用[2]中提到的哈希算法优化,即通过异或高16位和低16位来增加散列性,减少冲突,同时在扩容时利用这些位信息进行快速索引分配。&lt;/think&gt;### Java HashMap扩容中哈希计算的作用与实现细节 在JavaHashMap扩容(`resize()`)过程中,哈希值的高位与低位计算(即用户提到的`hash1`和`hash2`)直接影响元素在新数组中的位置分配。以下是具体实现细节: --- #### 1. **哈希值的计算与作用** - **初始哈希计算**: HashMap通过`hash(key)`方法生成哈希值,核心操作是将`key.hashCode()`的高16位与低16位进行异或运算,以减少低位重复导致的碰撞[^2]: $$ \text{hash} = \text{key.hashCode()} \oplus (\text{key.hashCode()} \gg 16) $$ 这一操作称为**扰动函数**,目的是增加哈希值的随机性。 - **扩容时的索引分配**: 扩容后,数组容量翻倍(如从`oldCap=16`变为`newCap=32`),元素的索引需要重新计算。此时,HashMap不会直接重新计算完整的哈希值,而是通过**位运算快速定位**: - **旧索引**:`index = hash \&amp; (oldCap - 1)` (例如,`hash &amp; 0b1111`) - **新索引**:分为两种情况: - 若`(hash \&amp; oldCap) == 0`,元素保留在**原索引位置**(`index`)。 - 若`(hash \&amp; oldCap) != 0`,元素移动到**原索引 + oldCap**的位置(`index + oldCap`)[^4]。 这一过程利用了哈希值中**高位比特**(对应旧容量的最高位)的信息,快速判断元素是否需要迁移。 --- #### 2. **源码中的实现细节** 在`resize()`方法中,遍历旧数组的每个桶时,链表或红黑树会被拆分为两个子链表: - **低位链表**(`loHead`/`loTail`):哈希值满足`(hash &amp; oldCap) == 0`的元素,保持原索引。 - **高位链表**(`hiHead`/`hiTail`):哈希值满足`(hash &amp; oldCap) != 0`的元素,迁移到新索引。 ```java // JDK源码示例(简化版) Node&lt;K,V&gt; loHead = null, loTail = null; Node&lt;K,V&gt; hiHead = null, hiTail = null; Node&lt;K,V&gt; next; do { next = e.next; if ((e.hash &amp; oldCap) == 0) { // 低位链表 if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { // 高位链表 if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); ``` --- #### 3. **设计思想与优化** - **避免全量哈希计算**:通过`hash &amp; oldCap`直接判断高位比特,省去重新计算`hash &amp; (newCap - 1)`的开销。 - **均匀分布优化**:初始哈希的扰动函数(高/低位异或)确保高位比特包含更多随机性,减少扩容后的碰撞概率。 - **时间复杂度**:扩容的均摊时间复杂度为$O(1)$,但全量迁移操作耗时$O(n)$,因此需尽量避免频繁扩容[^4]。 --- #### &sect; 相关问题 &sect; 1. **HashMap的初始容量和负载因子如何影响扩容频率?** 2. **为什么红黑树在链表长度&ge;8时会被触发?** 3. **HashMap线程不安全的具体表现有哪些?如何解决?** [^1]: HashMap基本结构与扩容机制 : 哈希算法的高低位异或设计 : resize()方法的执行流程与性能影响
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