当前位置: 移动技术网 > IT编程>开发语言>Java > java 中HashMap实现原理深入理解

java 中HashMap实现原理深入理解

2019年07月22日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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) 再哈希法 链地址法 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);

      }

    }

  }

感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

如对本文有疑问, 点击进行留言回复!!

相关文章:

验证码:
移动技术网