HashMap原理分析

1. HashMap的数据结构

数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储,但这两者基本上是两个极端。

      数组

数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1);数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;

链表

链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N)。链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易。

哈希表

那么我们能不能综合两者的特性,做出一种寻址容易,插入删除也容易的数据结构?答案是肯定的,这就是我们要提起的哈希表。哈希表((Hash table)既满足了数据的查找方便,同时不占用太多的内容空间,使用也十分方便。

  哈希表有多种不同的实现方法,我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法,我们可以理解为“链表的数组” ,如图:




  从上图我们可以发现哈希表是由数组+链表组成的,一个长度为16的数组中,每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得,也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中,12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。

  HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解,一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢?这里HashMap有做一些处理。

  首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry,其重要的属性有 key , value, next,从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean,我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组,这个数组就是Entry[],Map里面的内容都保存在Entry[]里面。

    /**
     * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
     */

    transient Entry[] table;

2. HashMap的存取实现

     既然是线性数组,为什么能随机存取?这里HashMap用了一个小算法,大致是这样实现:

// 存储时:
int hash = key.hashCode(); // 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值
int index = hash % Entry[].length;
Entry[index] = value;

// 取值时:
int hash = key.hashCode();
int index = hash % Entry[].length;
return Entry[index];

 

1)put

 
疑问:如果两个key通过hash%Entry[].length得到的index相同,会不会有覆盖的危险?

  这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性,作用是指向下一个Entry。打个比方, 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。一会后又进来一个键值对B,通过计算其index也等于0,现在怎么办?HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C;这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止,HashMap的大致实现,我们应该已经清楚了。

 public V put(K key, V value) {
        if (key == null)
            return putForNullKey(value); //null总是放在数组的第一个链表中
        int hash = hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length);
        //遍历链表
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            //如果key在链表中已存在,则替换为新value
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;

    }

 

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //参数e, 是Entry.next
    //如果size超过threshold,则扩充table大小。再散列
    if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);
}

  当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现,这里也说一下。比如:Entry[]的长度一定后,随着map里面数据的越来越长,这样同一个index的链就会很长,会不会影响性能?HashMap里面设置一个因子,随着map的size越来越大,Entry[]会以一定的规则加长长度。

2)get

 public V get(Object key) {
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        int hash = hash(key.hashCode());
        //先定位到数组元素,再遍历该元素处的链表
        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;
}

 

3)null key的存取

null key总是存放在Entry[]数组的第一个元素。

   private V putForNullKey(V value) {
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(0, null, value, 0);
        return null;
    }
 
    private V getForNullKey() {
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null)
                return e.value;
        }
        return null;
    }
 
 
 
 

4)确定数组index:hashcode % table.length取模

HashMap存取时,都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素,即计算数组下标;算法如下:

   /**
     * Returns index for hash code h.
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }
 
按位取并,作用上相当于取模mod或者取余%。
这意味着数组下标相同,并不表示hashCode相同。
 

5)table初始大小

 
  public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        …..
        // Find a power of 2 >= initialCapacity
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;
        this.loadFactor = loadFactor;
        threshold = (int)(capacity * loadFactor);
        table = new Entry[capacity];
        init();
    }
 

注意table初始大小并不是构造函数中的initialCapacity!!

而是 >= initialCapacity的2的n次幂!!!!

————为什么这么设计呢?——

3. 解决hash冲突的办法

  1. 开放定址法(线性探测再散列,二次探测再散列,伪随机探测再散列)
  2. 再哈希法
  3. 链地址法
  4. 建立一个公共溢出区

Java中hashmap的解决办法就是采用的链地址法。

 

4. 再散列rehash过程

当哈希表的容量超过默认容量时,必须调整table的大小。当容量已经达到最大可能值时,那么该方法就将容量调整到Integer.MAX_VALUE返回,这时,需要创建一张新表,将原表的映射到新表中。

   /**
     * Rehashes the contents of this map into a new array with a
     * larger capacity.  This method is called automatically when the
     * number of keys in this map reaches its threshold.
     *
     * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
     * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
     * This has the effect of preventing future calls.
     *
     * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
     *        must be greater than current capacity unless current
     *        capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
     *        is irrelevant).
     */
    void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        transfer(newTable);
        table = newTable;
        threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);

    }

 

    /**
     * Transfers all entries from current table to newTable.
     */
    void transfer(Entry[] newTable) {
        Entry[] src = table;
        int newCapacity = newTable.length;
        for (int j = 0; j < src.length; j++) {
            Entry<K,V> e = src[j];
            if (e != null) {
                src[j] = null;
                do {
                    Entry<K,V> next = e.next;
                    //重新计算index
                    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                    e.next = newTable[i];
                    newTable[i] = e;
                    e = next;
                } while (e != null);
            }
        }

    }

转载 :http://blog.youkuaiyun.com/vking_wang/article/details/14166593

<think>好的,我现在需要详细解释哈希映射(HashMap)的数据结构原理。首先,我得回想一下自己对HashMap的理解,并确保覆盖所有关键点。用户提供的引用内容中提到了哈希表作为底层结构、哈希函数、冲突处理等,这些都是需要涵盖的。 首先,HashMap的基本结构是什么?它基于哈希表,使用数组来存储键值对。哈希函数将键转换为数组的索引,这样可以直接访问对应位置的数据。这里要解释哈希函数的作用,比如将任意大小的数据映射到固定大小的值,作为数组下标。 接下来,哈希冲突是不可避免的,因为不同的键可能生成相同的哈希值。如何处理冲突?常见的方法有开放寻址法和链地址法。根据引用中的内容,用户可能已经提到过链地址法,即每个数组位置是一个链表,存放所有哈希冲突的键值对。需要详细说明这个过程,比如当发生冲突时,将新元素添加到链表中。 然后,需要讨论哈希函数的设计。好的哈希函数应该均匀分布键,以减少冲突。可能提到取模运算,比如用键的哈希值对数组长度取模得到索引。但数组的长度通常选择质数,以减少重复,比如引用中可能提到的。 扩容机制也是一个关键点。当元素数量超过负载因子(比如0.75)时,数组需要扩容,通常翻倍,并重新哈希所有元素到新的数组中。这会影响到性能,但能保持低冲突率。需要解释负载因子的作用和扩容的过程。 另外,时间复杂度方面,理想情况下,插入、删除、查找都是O(1),但最坏情况下(比如所有键冲突)退化为O(n)。所以强调良好的哈希函数和扩容策略的重要性。 可能还需要提到HashMap的应用场景,比如缓存、字典实现等,但用户主要问的是原理,这部分可以简要带过或者放在相关问题里。 现在检查是否有遗漏的部分。引用1提到C语言实现,引用2讲工作原理,引用3提到哈希表和HashMap的实现方法。所以需要综合这些信息,确保覆盖哈希表结构、哈希函数、冲突处理、扩容机制。 需要确保使用正确的中文术语,比如“链地址法”而不是“链表法”。另外,按照系统级指令,行内数学表达式用$...$,比如哈希函数h(key) = key % capacity,这里的公式需要用符号表示,可能需要用LaTeX格式。 在解释过程中,要自然引用提供的引用内容,比如在提到哈希表作为底层结构时引用[^1],在解释哈希函数时引用[^2],在冲突处理时引用[^3]。 最后,生成相关问题,这些问题应该与HashMap原理相关,比如哈希函数设计、冲突处理比较、扩容机制的影响、线程安全等,确保问题有针对性,帮助用户进一步学习。 总结思考步骤: 1. 定义和基本结构:哈希表、键值对存储。 2. 哈希函数的作用和设计。 3. 冲突处理方法,特别是链地址法。 4. 扩容机制和负载因子。 5. 时间复杂度分析。 6. 引用相关文献。 7. 生成相关问题。 现在将这些点组织成连贯的解释,确保符合用户的要求,结构清晰,分点说明,并正确使用格式。</think>### 哈希映射(HashMap数据结构原理分步解释 #### 1. **基本结构** 哈希映射的核心是**哈希表**,它是一个数组结构,每个位置称为一个“桶”(Bucket)。每个桶存储键值对(Key-Value Pair)的集合。例如,一个容量为10的数组,索引为$0$到$9$,每个索引对应一个桶。 #### 2. **哈希函数** 哈希函数将键(Key)转换为数组索引,公式为: $$ \text{index} = h(\text{key}) \% \text{capacity} $$ 其中$h(\text{key})$是键的哈希值,$\text{capacity}$是数组容量。例如,若键为`"apple"`,哈希值为$1234$,容量为$10$,则索引为$1234 \% 10 = 4$。 **设计要求**: - **均匀分布**:减少冲突概率。 - **高效计算**:时间复杂度为$O(1)$。 #### 3. **冲突处理** 不同键可能产生相同的索引(冲突),常用**链地址法**解决: - 每个桶维护一个链表(或红黑树)。 - 冲突时,新键值对追加到链表末尾。 例如,键`"apple"`和`"banana"`同时映射到索引$4$,则链表存储这两个键值对[^3]。 #### 4. **扩容机制** 当元素数量与容量的比值(负载因子,默认$0.75$)超过阈值时,触发扩容: 1. 新建一个容量翻倍的数组。 2. 重新计算所有键的哈希值并分配到新桶。 此过程保证桶的负载降低,维持$O(1)$操作效率[^3]。 #### 5. **时间复杂度** - **理想情况**:插入、查找、删除均为$O(1)$(无冲突)。 - **最坏情况**:所有键冲突,退化为链表遍历$O(n)$。 优化手段包括使用红黑树(Java 8+)将链表操作优化至$O(\log n)$。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值