HashMap的实现原理

最新推荐文章于 2025-06-05 11:15:16 发布

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一、概念

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。

二、特点

1.快速存储

2.快速查找(时间复杂度O(1))

3.可伸缩

三、HashMap数据结构

1、数据结构

在java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针引用（链表），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。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。在jdk1.8，hashMap数据结构中加入了红黑树，即链表达到一定的长度就转换为了红黑树。

总结：数组、链表、红黑树(jdk1.8)

从上图中可以看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。

其中Java源码如下：

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final K key;
    V value;
    Entry<K,V> next;
    final int hash;
    ……
}

可以看出，Entry就是数组中的元素，每个 Map.Entry 其实就是一个key-value对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。（注意jdk1.8之后换成了node数组，可能是链表也可能是树，当前key位置的值超过8个用树存储）

2、HashMap实现存储和读取

1）put存储

public V put (K key, V value)
    //HasnMap允许存放null键和nul值。
    //当key为null时，调用putForNullKxey方法，将value放置在数组第一个位置。
    if (key == null)
        return putForNullKey (value) ;
    //根据key的keyCode 重新计算hash值。
    int hash = hasn(key.hashCode())):
    //搜索指定hash值在对应table中的索引。
    int i = indexFor(hash, tab1e.length)
    //如果i索引处的Entry不为null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。
    for (Entry<K,V> e = tab1e[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if(e.hash - hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            //如果发现己有该键值，则存储新的值，并返回原始值
            V oldVa1be = e.valve;
            e.value = value:
            e. recordAccess (this) ;
            return oldValue;
        }
    }
    //如果i索引处的Entry为null, 表明此处还没有Entry。
    modCount++:
    //将key、value添加到1索引处。
    addEntry (hash, key, value, i):
    return null;
}

根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry的 value，但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。通过这种方式就可以高效的解决HashMap的冲突问题。

2）get读取

public V get(Object key) { 
     if (key == null) 
         return getForNullKey(); 
     int hash = hash(key.hashCode()); 
     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;
     }

从HashMap中get元素时，首先计算key的hashCode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。

3）归纳起来简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据hash算法来决定其在数组中的存储位置，在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Entry时，也会根据hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Entry。

四、hash算法

所有的对象都有hashCode(使用key的)

hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的hash冲突。

//重新计算哈希值
static final int hash(Object key) {
    int h;
    //(hashCode) ^ (hashCode >>> 16) 
//key如果是null 新hashcode是0 否则 计算新的hashcode
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

我们可以看到在HashMap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表，这样就大大优化了查询的效率

为什么是16呢？

参考：HashMap中的hash算法总结_晴天-优快云博客_hashmap的hash算法

三、Hash冲突

Hash冲突：

不同的对象算出来数组下标是相同的

单向链表：用于解决Hash冲突的方案，加入一个next记录下一个节点

四、HashMap的扩容（resize）

触发条件：

数组存储比例达到75% --- 0.75

新建容量翻倍的数组，所有数据重新计算哈希值，放入数组

当hashmap中的元素越来越多的时候，碰撞的几率也就越来越高（因为数组的长度是固定的），所以为了提高查询的效率，就要对hashmap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，所以这是一个通用的操作，很多人对它的性能表示过怀疑，不过想想我们的“均摊”原理，就释然了，而在hashmap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。

那么hashmap什么时候进行扩容呢？当hashmap中的元素个数超过数组大小*loadFactor 时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当hashmap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知hashmap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高hashmap的性能。比如说，我们有1000个元素new HashMap(1000), 但是理论上来讲new HashMap(1024)更合适，不过上面已经说过，即使是1000，hashmap也自动会将其设置为1024。但是new HashMap(1024)还不是更合适的，因为0.75*1000 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size > 1000, 我们必须这样new HashMap(2048)才最合适，既考虑了性能的问题，也避免了resize的问题。