java hashmap里明明有一个key却得不到它的value

博客指出在使用HashMap时,明明存在某个key,但使用get方法获取其对应的value却得到null。原因是在接口调试或测试时,该key可能多加了一个空格号。

hashmap里明明有一个key却得不到它的value,get这个key取出来null,原因是接口调试或者测试的时候可能key多加了一个空格号!!!!!!

<think>嗯,用户想自己实现一个简单的HashMap,用Java。首先,我得回忆一下HashMap的基本结构。通常,HashMap是基于数组和链表实现的,处理哈希冲突的时候用链表,Java 8之后还可能用红黑树,但用户可能只需要基础版本,所以先用链表吧。 首先,需要定义一个Entry类来存储对,对吧?每个Entry应该包含keyvalue和next指针,这样链表就能连起来了。然后,HashMap的主体是一个Entry数组,数组的大小一般是初始容量,比如16,然后负载因子默认0.75,当元素数量超过容量乘以负载因子时,就需要扩容。 接下来是put方法。计算key的哈希,确定在数组中的索引位置。如果该位置已经有Entry了,就要遍历链表,看看有没有相同的key,有的话就替换value,没有的话就添加到链表头部或者尾部。这可能需要处理覆盖的情况,比如相同的key应该更新value。还有,当链表过长时,可能需要考虑扩容,过用户可能暂时需要红黑树的优化,所以先简单处理。 然后是get方法,同样根据key的哈希找到数组索引,然后遍历链表查找对应的key,找到就返回value,否则返回null。 remove方法的话,也是找到索引,遍历链表,找到对应的节点,然后从链表中移除。这需要注意维护链表的结构,可能需要记录前一个节点,以便于删除操作。 扩容机制需要实现。当size超过阈时,数组扩容两倍,然后重新哈希所有的Entry到新的数组中。这要注意重新计算索引,因为数组长度变了,哈希计算的位置也会变。重新哈希的过程可能会比较耗时,但这是必须的步骤。 哈希函数方面,可能需要自己实现一个,或者使用Java对象的hashCode方法,但要注意处理负数的情况,比如取绝对,或者用哈希与数组长度取模。过,在Java中,通常是用位运算代替取模,比如hash & (length-1),但前提是数组长度是2的幂次方。所以初始化的时候,可能需要确保数组长度是2的幂,比如用户给的初始容量是的话,可以调整到最近的2的幂次方。 测试的时候,可能需要覆盖各种情况,比如插入、删除、冲突处理、扩容等。用户可能需要示例代码来演示如何使用这个自定义的HashMap。 另外,参考用户提供的引用中,有提到LinkedHashMapHashMap的构造函数,比如初始容量,所以可能在自定义HashMap中也需要类似的构造方法,允许指定初始容量和负载因子。 可能的问题点包括:处理哈希冲突的正确性,扩容时的性能,以及线程安全的问题。过用户只需要基本功能,线程安全可能需要考虑,所以暂时忽略。 总结一下步骤: 1. 定义Entry类,包含keyvalue、next。 2. 初始化Entry数组,设置容量和负载因子。 3. 实现put方法,处理哈希冲突,扩容。 4. 实现get方法,遍历链表查找。 5. 实现remove方法,维护链表结构。 6. 实现扩容方法,重新哈希所有Entry。 现在把这些思路转化成代码结构,确保每个步骤都正确,比如哈希计算、索引确定、链表操作等。同时,注意代码的可读性和正确性,比如处理null的情况,可能需要特别处理,但根据JavaHashMap,null是允许的,放在索引0的位置?或者根据哈希函数处理。过用户可能需要这么复杂,暂时假设key为null,简化处理。 最后,测试代码,确保各个方法正常工作,比如插入几个对,get是否正确,删除后是否还能正确获取等等。</think>### 手写HashMap实现步骤分析 #### 一、基础结构设计 1. **定义对节点类** 使用`Entry<K,V>`类存储对,包含`key`、`value`和`next`指针(用于处理哈希冲突的链表结构): ```java static class Entry<K, V> { K key; V value; Entry<K, V> next; public Entry(K key, V value, Entry<K, V> next) { this.key = key; this.value = value; this.next = next; } } ``` 2. **初始化参数** - `Entry[] table`:存储链表的数组 - `float loadFactor`:负载因子(默认0.75) - `int threshold`:扩容阈(容量*负载因子) - `int size`:当前元素数量 ```java public class MyHashMap<K, V> { private Entry<K, V>[] table; private int capacity = 16; private float loadFactor = 0.75f; private int threshold = (int)(capacity * loadFactor); private int size = 0; public MyHashMap() { table = new Entry[capacity]; } } ``` #### 二、核心方法实现 ##### 1. `put(K key, V value)` - **步骤**: 1. 计算哈希`hash`和索引`index = hash % capacity` 2. 遍历链表: - 若`key`已存在,更新`value`并返回旧 - 若存在,插入新节点到链表头部 3. 检查是否触发扩容 ```java public V put(K key, V value) { int hash = key.hashCode(); int index = hash % capacity; Entry<K, V> current = table[index]; // 遍历链表检查是否存在重复key while (current != null) { if (current.key.equals(key)) { V oldValue = current.value; current.value = value; return oldValue; } current = current.next; } // 插入新节点到链表头部 Entry<K, V> newEntry = new Entry<>(key, value, table[index]); table[index] = newEntry; size++; // 检查扩容 if (size >= threshold) { resize(); } return null; } ``` ##### 2. `get(K key)` - **步骤**: 1. 计算`hash`和`index` 2. 遍历链表查找对应`key` ```java public V get(K key) { int hash = key.hashCode(); int index = hash % capacity; Entry<K, V> current = table[index]; while (current != null) { if (current.key.equals(key)) { return current.value; } current = current.next; } return null; } ``` ##### 3. `remove(K key)` - **步骤**: 1. 计算`hash`和`index` 2. 遍历链表,维护`prev`指针以处理删除操作 ```java public V remove(K key) { int hash = key.hashCode(); int index = hash % capacity; Entry<K, V> current = table[index]; Entry<K, V> prev = null; while (current != null) { if (current.key.equals(key)) { if (prev == null) { table[index] = current.next; } else { prev.next = current.next; } size--; return current.value; } prev = current; current = current.next; } return null; } ``` #### 三、扩容机制 当元素数量超过阈时,将容量翻倍并重新哈希所有元素: ```java private void resize() { capacity *= 2; threshold = (int)(capacity * loadFactor); Entry<K, V>[] newTable = new Entry[capacity]; for (Entry<K, V> entry : table) { Entry<K, V> current = entry; while (current != null) { int newIndex = current.key.hashCode() % capacity; Entry<K, V> next = current.next; current.next = newTable[newIndex]; newTable[newIndex] = current; current = next; } } table = newTable; } ``` #### 四、测试示例 ```java public static void main(String[] args) { MyHashMap<String, Integer> map = new MyHashMap<>(); map.put("a", 1); map.put("b", 2); System.out.println(map.get("a")); // 输出1 map.remove("b"); System.out.println(map.get("b")); // 输出null } ``` ### 关设计要点 1. **哈希冲突处理**:通过链表法解决冲突(时间复杂度$O(n)$)[^2] 2. **动态扩容**:保持负载因子以平衡空间和时间效率[^3] 3. **链表操作**:插入新节点到链表头部,时间复杂度$O(1)$[^5]
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