HashMap原理

HashMap 实际上是数组+链表
在这里插入图片描述

hash函数的原理
java中任何对象都有hash值,计算key的hash值, 对key的hashcode进行移位,异或运算(相同为0,不同为1),然后通过hash函数计算的值值找到数组的位置(求模运算 hash % length, hash&length - 1)。流程如下:
**加粗样式
hash函数作用是为了保证最终获取的存储位置尽量分布均匀。

put方法原理
由key得到hash值,根据hash值,得到数组的下标index,找到对应的entry, 判断table[i] 和 entry 的key值和hash值是否相等,相等就用put传入的value替换原value。如果没有找到entry,就创建一个新节点entry (创建节点,new Entry(key, value, hash, entry),这里是因为有可能table[i] 下面已经存在节点或者是链表,这个 时候,创建一个新的entry,将entry的next指针指向第一个节点,并且将新建的节点entry作为table[i]的第一个节点table[i] = new Entry(key, value, hash, entry)。put方法源码实现如下:

public V put(K key, V value) {
        //如果table数组为空数组{},进行数组填充(为table分配实际内存空间),入参为threshold,此时threshold为initialCapacity 默认是1<<4(24=16)
        if (table == EMPTY_TABLE) {
            inflateTable(threshold);
        }
       //如果key为null,存储位置为table[0]或table[0]的冲突链上
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key);//对key的hashcode进一步计算,确保散列均匀
        int i = indexFor(hash, table.length);//获取在table中的实际位置
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        //如果该对应数据已存在,执行覆盖操作。用新value替换旧value,并返回旧value
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;//保证并发访问时,若HashMap内部结构发生变化,快速响应失败
        addEntry(hash, key, value, i);//新增一个entry
        return null;
    }

get原理
key得到hash值,根据hash值,得到数组的下标index,然后遍历对应的链表,比较table[i]与链表的节点hash值是否相等,key是否相等,相等返回链表的值。

public V get(Object key) {
     //如果key为null,则直接去table[0]处去检索即可。
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        Entry<K,V> entry = getEntry(key);
        return null == entry ? null : entry.getValue();
 }

get方法通过key值返回对应value,如果key为null,直接去table[0]处检索。getEntry方法:

final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
            
        if (size == 0) {
            return null;
        }
        //通过key的hashcode值计算hash值
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        //indexFor (hash&length-1) 获取最终数组索引,然后遍历链表,通过equals方法比对找出对应记录
        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 != null && key.equals(k))))
                return e;
        }
        return null;
    }

hash碰撞
不同对象算出来index相同,也就是说,当我们对某个元素进行哈希运算,得到一个存储地址,然后要进行插入的时候,发现已经被其他元素占用了
解决方法:jdk 1.7 单向链表
jdk 1.8 红黑树

<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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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