HashMap 学习

HashMap 学习

概念

• 比值
  • 比较 origin 和 target 两个对象的类型
  • 看看 origin 和 target 两个对象 hashCode 的 override 是否有实现，实现了就比较这个。
  • 如果没有实现 hashCode 的 override 就比较 origin 和 target 两个对象的默认 hashCode。
• 负载因子
  • 理论为 0.75
  • 当为 Node 数组时，如果 length >= 16 * 0.75 时还不扩容，可能会 hash 碰撞，因此必须扩容为 16 * 0.75，以此类推。
• Node
  • 单向链表相关
  • 当 Node 数组下某个单向链表的 size >= 8 时，需要变为 TreeNode 相关的红黑树，不然查找性能会有损耗
• TreeNode
  • 红黑树相关
  • 当 TreeNode 节点少于 6 时，变为 Node 数组，如果不变的时候，后续操作会有损耗

put

1. 按照最短路径优先找到叶子节点（既没有左孩子又没有右孩子），将当前 inputValue 放到该放的位置，也就是把 inputValue 变成叶子节点的左孩子或右孩子，并且此时 inputValue 根据红黑树规则必为红色。
2. 检查 inputValue 和它的 parantValue 的颜色是否都为红色，根据红黑树规则不能有两个红色的 TreeNode 相邻，因此需要检查所有节点，进行节点的变色。
3. 每次执行 put 逻辑到上一步之后，都会根据平衡逻辑进行所有节点的平衡，这是为了避免瘸腿的情况出现，导致方法 get 的性能变差，也就是所谓的红黑树变形 ¹。
4. 在上一步的变形后，将真正的根节点再指回 Node 数组的第一个下标。
5. 至此，一个红黑树构建完成。

get

• 查询的时候，就比较简单了，就是根据最短路径优先找到就是了。

总结

首先

你可以理解 HashMap 是个 Node 数组 + 单向链表，咱们每回 put 操作的 <K, V> 在 HashMap 看来应该根据它的算法 ² 进行分门别类为Node节点的存放，例如，<A，“Str1”> 和 <AA，“Str2”> 在它看来可能都会归为 “某A” 这一堆，然后在 "某A"这个 Node节点下面，跟着 <A，“Str1”> 、<AA，“Str2”>。这是因为 “某A” 这一关键字，HashMap 会根据特定算法 ² ，将 K 们计算之后得到的值是相等的，所以都会放到 “某A” 下面。大概如下面这幅图：

“某A”	“某B”
<A，“Str1”>	…
<AA，“Str2”>	…
…	…

请记住 Node [“某A”, “某B”, “…”]，这里的 Node 数组是由图里的第一行组成的，可以认为 在每一个单个链表元素少的情况下 ³ 的 HashMap 是由上图构成的。

之后

在 在某个单个链表元素多的情况下 ⁴ 的 HashMap，可能存在某个链表太长了，导致执行 get 时候的效率低下，需要将 Node 从数组转换逻辑结构为红黑树去解决效率问题，至此，有了上述 put 的相关逻辑。在变为 TreeNode 数组描述的红黑树后，在每个 TreeNode 下面会跟着一个单向链表，每次最短路径优先算法，先找到的是分门别类后的 TreeNode ，再遍历下面的单向链表里面的 <K, V>。

概念修正在这里哦 ~

HashMap 上面说的 Node 数组 + 单向链表 不是十分正确的，后来仔细想了下，它就是个 二位数组 而已。大家想想看，如果有一个二位数组，我们的 key 可以根据上文中说的，会根据某个算法转换为一个数字，把这个数字作为下标，之后我们每回进行查询的时候，就会先直接命中外层数组中的下标，再命中内层数组的下标，可以拿到我们要的 Value 了。

---

1. 左旋、右旋 ↩︎

2. (Node数组.length -1) & 元素 ⁵.hash ↩︎ ↩︎

3. 例如 “某A” 带着的这一堆 <K, V> 元素不大于8 的时候 ↩︎

4. 例如 “某A” 带着的这一堆 <K, V> 元素大于8 的时候 ↩︎

5. 这个位置是具体放入的 <K, V> 里的 K ↩︎