底层HashMap1.7和1.8有何不同
1.7
底层是数组+链表
1.8
数组+链表+红黑树
为何用红黑树,为何以上来不树华,树化阈值为8,为何会树化,何时退化为链表?
树化意义
- 红黑树用来避免 DoS 攻击,防止链表超长时性能下降,树化应当是偶然情况,是保底策略
- hash 表的查找,更新的时间复杂度是 O(1),而红黑树的查找,更新的时间复杂度是 O(log_2n ),TreeNode 占用空间也比普通 Node 的大,如非必要,尽量还是使用链表
- hash 值如果足够随机,则在 hash 表内按泊松分布,在负载因子 0.75 的情况下,长度超过 8 的链表出现概率是 0.00000006,树化阈值选择 8 就是为了让树化几率足够小
树化规则
- 当链表长度超过树化阈值 8 时,先尝试扩容来减少链表长度,如果数组容量已经 >=64,才会进行树化
退化规则
- 情况1:在扩容时如果拆分树时,树元素个数 <= 6 则会退化链表
- 情况2:remove 树节点时,若 root、root.left、root.right、root.left.left 有一个为 null ,也会退化为链表
索引计算
索引计算方法
- 首先,计算对象的 hashCode()
- 再进行调用 HashMap 的 hash() 方法进行二次哈希
- 二次 hash() 是为了综合高位数据,让哈希分布更为均匀
- 最后 & (capacity – 1) 得到索引
数组容量为何是 2 的 n 次幂
- 计算索引时效率更高:如果是 2 的 n 次幂可以使用位与运算代替取模
- 扩容时重新计算索引效率更高: hash & oldCap == 0 的元素留在原来位置 ,否则新位置 = 旧位置 + oldCap
注意
- 二次 hash 是为了配合 容量是 2 的 n 次幂 这一设计前提,如果 hash 表的容量不是 2 的 n 次幂,则不必二次 hash
- 容量是 2 的 n 次幂 这一设计计算索引效率更好,但 hash 的分散性就不好,需要二次 hash 来作为补偿,没有采用这一设计的典型例子是 Hashtable
put 与扩容
put 流程
- HashMap 是懒惰创建数组的,首次使用才创建数组
- 计算索引(桶下标)
- 如果桶下标还没人占用,创建 Node 占位返回
- 如果桶下标已经有人占用
- 已经是 TreeNode 走红黑树的添加或更新逻辑
- 是普通 Node,走链表的添加或更新逻辑,如果链表长度超过树化阈值,走树化逻辑
- 返回前检查容量是否超过阈值,一旦超过进行扩容
1.7 与 1.8 的区别
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链表插入节点时,1.7 是头插法,1.8 是尾插法
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1.7 是大于等于阈值且没有空位时才扩容,而 1.8 是大于阈值就扩容
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1.8 在扩容计算 Node 索引时,会优化
扩容(加载)因子为何默认是 0.75f
- 在空间占用与查询时间之间取得较好的权衡
- 大于这个值,空间节省了,但链表就会比较长影响性能
- 小于这个值,冲突减少了,但扩容就会更频繁,空间占用也更多