HashMap 结构学习

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HashMap通过链地址法(拉链法)解决hash冲突,按照存储结构来讲是数组(散列桶)与链表的组合体。

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。

当我们往HashMap中put元素的时候,先根据key的hashCode重新计算hash值,根据hash值得到这个元素在数组中的位置(即下标),如果数组该位置上已经存放有其他元素了,那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放,新加入的放在链头,最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素,就直接将该元素放到此数组中的该位置上。

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。
 
 HashMap的resize(rehash):
当HashMap中的元素越来越多的时候,hash冲突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,这是一个常用的操作,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,加载因子loadFactor的默认值为0.75,这是一个折中的取值。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。
 
HashMap 的实例有两个参数影响其性能:“初始容量” 和 “加载因子”。
容量 是哈希表中桶的数量,初始容量 只是哈希表在创建时的容量。
加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。loadFactor:加载因子 loadFactor定义为:散列表的实际元素数目(n)/ 散列表的容量(m)。
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JAVA之HashMap详解

HashMap 基于哈希表的 Map 接口实现,是以 key-value 存储形式存在,即主要用来存放键值对。HashMap 的实现不是同步的,这意味着它不是线程安全的。它的 key、value 都可以为 null,此外,HashMap 中的映射不是有序的。jdk1.8 之前 HashMap 由数组 + 链表组成,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突(两个对象调用的 hashCode 方法计算的哈希值经哈希函数算出来的地址被别的元素占用)而存在的(“拉链法”解决冲突)。

励志成为一名优秀的全能型软件开发工程师。 2328

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

HashMap原理

HashMap是基于哈希表的键值对存储结构,采用数组+链表+红黑树解决哈希冲突。核心通过键的hashCode计算哈希值,使用(n-1)&hash确定数组索引位置。默认容量16,负载因子0.75,超过阈值会扩容2倍。Java8优化了哈希扰动函数,将高16位与低16位异或,使分布更均匀。当链表长度超过8且数组容量≥64时,链表转为红黑树;节点数低于6时转回链表。put方法先检查桶是否为空,为空则直接插入;否则处理冲突,匹配则更新,不匹配则链式存储或树化。

猫狗鼠鱼的储物间 1096

HashMap

如果这和个位置上有多个元素,还需要用key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素,通常equals方法一般都会根据实际的业务内容来定义。这里适用位运算,所以上面的capacity要是2的次方,因为2的次方减1得到一个全1的二进制数,做and操作就会保证索引的均匀性,否则加入某一位是0,那么这一位就永远不会在索引中出现。如果key为null,会存放在索引为0的entry,但是这个entry不一定只有key为null的value,所以需要遍历所有的entry,返回key为null的value。

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HashMap 详解

本文深入解析Java中HashMap的核心特性、底层数据结构及哈希冲突处理机制,涵盖自定义类型作为key的处理、手写HashMap实现及Java8后的优化,通过源码分析揭示哈希表扩容与性能优化策略,助你掌握高效数据管理与操作技巧。

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设计一个自定义的HashMap哈希函数:设计一个好的哈希函数,尽量减少哈希冲突。冲突解决:使用链表或红黑树来解决哈希冲突。扩容机制:当元素数量超过一定阈值时,进行扩容。线程安全性:如果需要线程安全,可以使用锁或其他同步机制。

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weitingyu
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