hashmap的hash方法出现原因

本文探讨了在HashMap中使用哈希算法的重要性,解释了如何通过哈希函数的处理来避免键值对存储在同一个链表中,从而提高查询效率。通过实例展示了原始与优化后的哈希算法效果对比。

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举个栗子你就清楚了。考虑到你已经读过源码,下面一些术语就不详细解释了。
我们创建一个hashmap,其entry数组为默认大小16。
现在有一个key、value的pair需要存储到hashmap里,该key的hashcode是0ABC0000(8个16进制数,共32位),如果不经过hash函数处理这个hashcode,这个pair过会儿将会被存放在entry数组中下标为0处。下标=ABCD0000 & (16-1) = 0。
然后我们又要存储另外一个pair,其key的hashcode是0DEF0000,得到数组下标依然是0。
想必你已经看出来了,这是个实现得很差的hash算法,因为hashcode的1位全集中在前16位了,导致算出来的数组下标一直是0。于是,明明key相差很大的pair,却存放在了同一个链表里,导致以后查询起来比较慢。
hash函数的通过若干次的移位、异或操作,把hashcode的“1位”变得“松散”,比如,经过hash函数处理后,0ABC0000变为A02188B,0DEF0000变为D2AFC70,他们的数组下标不再是清一色的0了。
hash函数具体的做法很简单,你画个图就知道了,无非是让各数位上的值受到其他数位的值的影响。

没看过圣经《计算机程序设计艺术》,仅仅是个人理解,仅供参考。


作者:匿名用户
链接:http://www.zhihu.com/question/20733617/answer/32513376
来源:知乎
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<think>好的,我现在需要回答用户关于HashMap和散列(hashing)的关系及用法的问题。首先,我得回忆一下HashMap的基本概念和散列在其中的作用。根据用户提供的引用内容,特别是引用[1]提到,散列是通过键生成索引来存储和检索值的技术。而引用[2]和[3]讨论了负载因子和Java中HashMap的具体实现差异,比如JDK1.7和1.8的结构变化。 用户的问题是如何在编程中HashMap使用散列。我需要先解释HashMap的基本结构,它如何利用哈希函数将键转换为数组的索引,处理冲突的方法,比如链表或红黑树。然后,要提到负载因子和扩容机制,这些都与散列效率密切相关。此外,需要结合引用中的内容,比如负载因子过高会导致性能下降,而好的哈希函数能减少冲突。 接下来,要确保按照系统级指令,正确使用行内公式,比如哈希函数的例子用$h(key)$,可能需要提到哈希码的计算,例如使用$h(key) = key \% capacity$这样的公式。同时,独立公式如果需要的话,用$$包围,并单独成段。但在这个问题中,可能不需要复杂的数学公式,重点在于解释过程。 还需要注意使用中文回答,结构清晰,分步骤说明。最后生成相关问题,比如关于冲突解决、性能优化或不同语言中的实现差异。同时,引用标记要自然地添加在引用的内容末尾,比如引用[1]、[2]、[3]对应的内容。 现在,我需要组织这些信息,确保逻辑连贯,覆盖HashMap如何利用散列技术,包括哈希函数的作用、处理冲突的方法、负载因子的影响,以及具体实现的例子,如Java中的HashMap。可能还需要对比不同版本的实现差异,如JDK1.7和1.8,说明红黑树如何优化性能。最后,生成相关问题,帮助用户进一步探索。</think>### HashMap与散列技术的关系及实现原理 HashMap是基于散列表实现的键值对存储结构,其核心逻辑依赖**哈希函数**将键(key)映射到存储桶(bucket)的索引位置[^1]。具体实现分为以下关键步骤: --- #### 1. 哈希函数的核心作用 - **键到索引的转换**:哈希函数$h(key)$将任意类型键转换为固定范围的整数。例如,Java中`Object.hashCode()`生成初始哈希值,再通过模运算确定存储位置: $$h(key) = \text{hashCode}(key) \% \text{capacity}$$ - **减少冲突**:优秀哈希函数需确保键的均匀分布,避免不同键映射到同一索引(即哈希冲突)[^2]。 --- #### 2. 哈希冲突的解决方案 - **链地址法(Separate Chaining)**:每个存储桶维护一个链表(JDK1.7)或红黑树(JDK1.8+),冲突元素追加到同一桶的链表/树中[^3]。 ```java // JDK1.8的节点结构(链表或树节点) static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; // 链表指针 } ``` - **开放寻址法**:其他实现(如Python字典)可能在相邻位置探测空闲桶。 --- #### 3. 负载因子与动态扩容 - **负载因子(Load Factor)**:阈值(默认0.75)触发扩容,公式为: $$\text{扩容条件:}\ \frac{\text{元素数量}}{\text{桶数量}} \geq \text{负载因子}$$ 例如,初始容量16的HashMap在存入第12个元素时触发扩容($16 \times 0.75 = 12$)[^2]。 - **扩容优化**:JDK1.8通过高位异或运算减少重新哈希的计算量。 --- #### 4. 实际应用场景 - **高速查询**:基于$O(1)$平均时间复杂度,适用于缓存系统(如Redis)。 - **键值关联存储**:配置管理、数据库索引优化。 ---
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