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HashMap底層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法

 漢無為 2019-06-23
工作日早晨7點半,準(zhǔn)點開車打卡

作者:阿進的寫字臺

主頁:www.cnblogs.com/homejim

一、HashMap在JAVA中的怎么工作的?

基于Hash的原理

二、什么是哈希?

最簡單形式的 hash,是一種在對任何變量/對象的屬性應(yīng)用任何公式/算法后, 為其分配唯一代碼的方法。

一個真正的hash方法必須遵循下面的原則

哈希函數(shù)每次在相同或相等的對象上應(yīng)用哈希函數(shù)時, 應(yīng)每次返回相同的哈希碼。換句話說, 兩個相等的對象必須一致地生成相同的哈希碼。

Java 中所有的對象都有 Hash 方法。

Java中的所有對象都繼承 Object 類中定義的 hashCode() 函數(shù)的默認(rèn)實現(xiàn)。 此函數(shù)通常通過將對象的內(nèi)部地址轉(zhuǎn)換為整數(shù)來生成哈希碼,從而為所有不同的對象生成不同的哈希碼。

三、HashMap 中的 Node 類

Map的定義是: 將鍵映射到值的對象。

因此,HashMap 中必須有一些機制來存儲這個鍵值對。 答案是肯的。 HashMap 有一個內(nèi)部類 Node,如下所示:

    static class Node<K,Vimplements Map.Entry<K,V{
        final int hash;// 記錄hash值, 以便重hash時不需要再重新計算
        final K key; 
        V value;
        Node<K,V> next;
        ...// 其余的代碼
    }

當(dāng)然,Node 類具有存儲為屬性的鍵和值的映射。 key 已被標(biāo)記為 final,另外還有兩個字段:next 和 hash。

在下面中, 我們將會理解這些屬性的必須性。

四、鍵值對在 HashMap中是如何存儲的

鍵值對在 HashMap 中是以 Node 內(nèi)部類的數(shù)組存放的,如下所示:

transient Node<K,V>[] table;

哈希碼計算出來之后, 會轉(zhuǎn)換成該數(shù)組的下標(biāo), 在該下標(biāo)中存儲對應(yīng)哈希碼的鍵值對, 在此先不詳細(xì)講解hash碰撞的情況。

該數(shù)組的長度始終是2的次冪, 通過以下的函數(shù)實現(xiàn)該過程

static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;// 如果不做該操作, 則如傳入的 cap 是 2 的整數(shù)冪, 則返回值是預(yù)想的 2 倍
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

其原理是將傳入?yún)?shù) (cap) 的低二進制全部變?yōu)?,最后加1即可獲得對應(yīng)的大于 cap 的 2 的次冪作為數(shù)組長度。

為什么要使用2的次冪作為數(shù)組的容量呢?

在此有涉及到 HashMap 的 hash 函數(shù)及數(shù)組下標(biāo)的計算, 鍵(key)所計算出來的哈希碼有可能是大于數(shù)組的容量的,那怎么辦? 可以通過簡單的求余運算來獲得,但此方法效率太低。HashMap中通過以下的方法保證 hash 的值計算后都小于數(shù)組的容量。

(n - 1) & hash

這也正好解釋了為什么需要2的次冪作為數(shù)組的容量。由于n是2的次冪,因此,n-1類似于一個低位掩碼。通過與操作,高位的hash值全部歸零,保證低位才有效 從而保證獲得的值都小于n。

同時,在下一次 resize() 操作時, 重新計算每個 Node 的數(shù)組下標(biāo)將會因此變得很簡單,具體的后文講解。以默認(rèn)的初始值16為例

   01010011 00100101 01010100 00100101
&   00000000 00000000 00000000 00001111
----------------------------------
    00000000 00000000 00000000 00000101    //高位全部歸零,只保留末四位
    // 保證了計算出的值小于數(shù)組的長度 n

但是,使用了該功能之后,由于只取了低位,因此 hash 碰撞會也會相應(yīng)的變得很嚴(yán)重。這時候就需要使用「擾動函數(shù)」

   static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

該函數(shù)通過將哈希碼的高16位的右移后與原哈希碼進行異或而得到,以上面的例子為例

此方法保證了高16位不變, 低16位根據(jù)異或后的結(jié)果改變。計算后的數(shù)組下標(biāo)將會從原先的5變?yōu)?。

使用了 「擾動函數(shù)」 之后, hash 碰撞的概率將會下降。 有人專門做過類似的測試, 雖然使用該 「擾動函數(shù)」 并沒有獲得最大概率的避免 hash 碰撞,但考慮其計算性能和碰撞的概率, JDK 中使用了該方法,且只hash一次。

五、哈希碰撞及其處理

在理想的情況下, 哈希函數(shù)將每一個 key 都映射到一個唯一的 bucket, 然而, 這是不可能的。哪怕是設(shè)計在良好的哈希函數(shù),也會產(chǎn)生哈希沖突。

前人研究了很多哈希沖突的解決方法,在維基百科中,總結(jié)出了四大類

在 Java 的 HashMap 中, 采用了第一種 Separate chaining 方法(大多數(shù)翻譯為拉鏈法)+鏈表和紅黑樹來解決沖突。

在 HashMap 中, 哈希碰撞之后會通過 Node 類內(nèi)部的成員變量 Node<K,V> next; 來形成一個鏈表(節(jié)點小于8)或紅黑樹(節(jié)點大于8, 在小于6時會從新轉(zhuǎn)換為鏈表), 從而達到解決沖突的目的。

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

六、HashMap 的初始化

 public HashMap();
 public HashMap(int initialCapacity);
 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m);
 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)

HashMap 中有四個構(gòu)造函數(shù), 大多是初始化容量和負(fù)載因子的操作。以 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 為例

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    // 初始化的容量不能小于0
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException('Illegal initial capacity: ' +
                                           initialCapacity);
    // 初始化容量不大于最大容量
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    // 負(fù)載因子不能小于 0
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException('Illegal load factor: ' +
                                           loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

通過該函數(shù)進行了容量和負(fù)載因子的初始化,如果是調(diào)用的其他的構(gòu)造函數(shù), 則相應(yīng)的負(fù)載因子和容量會使用默認(rèn)值(默認(rèn)負(fù)載因子=0.75, 默認(rèn)容量=16)。在此時, 還沒有進行存儲容器 table 的初始化, 該初始化要延遲到第一次使用時進行。

七、HashMap 中哈希表的初始化或動態(tài)擴容

所謂的哈希表, 指的就是下面這個類型為內(nèi)部類Node的 table 變量。

transient Node<K,V>[] table;

作為數(shù)組, 其在初始化時就需要指定長度。在實際使用過程中, 我們存儲的數(shù)量可能會大于該長度,因此 HashMap 中定義了一個閾值參數(shù)(threshold), 在存儲的容量達到指定的閾值時, 需要進行擴容。

我個人認(rèn)為初始化也是動態(tài)擴容的一種, 只不過其擴容是容量從 0 擴展到構(gòu)造函數(shù)中的數(shù)值(默認(rèn)16)。 而且不需要進行元素的重hash.

7.1 擴容發(fā)生的條件

初始化的話只要數(shù)值為空或者數(shù)組長度為 0 就會進行。 而擴容是在元素的數(shù)量大于閾值(threshold)時就會觸發(fā)。

threshold = loadFactor * capacity

比如 HashMap 中默認(rèn)的 loadFactor=0.75, capacity=16, 則

threshold = loadFactor * capacity = 0.75 * 16 = 12

那么在元素數(shù)量大于 12 時, 就會進行擴容。 擴容后的 capacity 和 threshold 也會隨之而改變。

負(fù)載因子影響觸發(fā)的閾值,因此,它的值較小的時候,HashMap 中的 hash 碰撞就很少, 此時存取的性能都很高,對應(yīng)的缺點是需要較多的內(nèi)存;而它的值較大時,HashMap 中的 hash 碰撞就很多,此時存取的性能相對較低,對應(yīng)優(yōu)點是需要較少的內(nèi)存;不建議更改該默認(rèn)值,如果要更改,建議進行相應(yīng)的測試之后確定。

7.2 再談容量為2的整數(shù)次冪和數(shù)組索引計算

前面說過了數(shù)組的容量為 2 的整次冪, 同時, 數(shù)組的下標(biāo)通過下面的代碼進行計算

index = (table.length - 1) & hash

該方法除了可以很快的計算出數(shù)組的索引之外, 在擴容之后, 進行重 hash 時也會很巧妙的就可以算出新的 hash 值。 由于數(shù)組擴容之后, 容量是現(xiàn)在的 2 倍, 擴容之后 n-1 的有效位會比原來多一位, 而多的這一位與原容量二進制在同一個位置。 示例

這樣就可以很快的計算出新的索引啦

7.3 步驟

  • 先判斷是初始化還是擴容, 兩者在計算newCap和newThr時會不一樣

  • 計算擴容后的容量,臨界值。

  • 將hashMap的臨界值修改為擴容后的臨界值

  • 根據(jù)擴容后的容量新建數(shù)組,然后將hashMap的table的引用指向新數(shù)組。

  • 將舊數(shù)組的元素復(fù)制到table中。在該過程中, 涉及到幾種情況, 需要分開進行處理(只存有一個元素, 一般鏈表, 紅黑樹)

具體的看代碼吧
final Node<K, V>[] resize() {
        //新建oldTab數(shù)組保存擴容前的數(shù)組table
        Node<K, V>[] oldTab = table;
        //獲取原來數(shù)組的長度
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        //原來數(shù)組擴容的臨界值
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        //如果擴容前的容量 > 0
        if (oldCap > 0) {
            //如果原來的數(shù)組長度大于最大值(2^30)
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                //擴容臨界值提高到正無窮
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                //無法進行擴容,返回原來的數(shù)組
                return oldTab;
                //如果現(xiàn)在容量的兩倍小于MAXIMUM_CAPACITY且現(xiàn)在的容量大于DEFAULT_INITIAL_CAPACITY
            } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                    oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                //臨界值變?yōu)樵瓉淼?倍
                newThr = oldThr << 1;
        } else if (oldThr > 0//如果舊容量 <= 0,而且舊臨界值 > 0
            //數(shù)組的新容量設(shè)置為老數(shù)組擴容的臨界值
            newCap = oldThr;
        else { //如果舊容量 <= 0,且舊臨界值 <= 0,新容量擴充為默認(rèn)初始化容量,新臨界值為DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//新數(shù)組初始容量設(shè)置為默認(rèn)值
            newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//計算默認(rèn)容量下的閾值
        }
        // 計算新的resize上限
        if (newThr == 0) {//在當(dāng)上面的條件判斷中,只有是初始化時(oldCap=0, oldThr > 0)時,newThr == 0
            //ft為臨時臨界值,下面會確定這個臨界值是否合法,如果合法,那就是真正的臨界值
            float ft = (float) newCap * loadFactor;
            //當(dāng)新容量< MAXIMUM_CAPACITY且ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY,新的臨界值為ft,否則為Integer.MAX_VALUE
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY ?
                    (int) ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        //將擴容后hashMap的臨界值設(shè)置為newThr
        threshold = newThr;
        //創(chuàng)建新的table,初始化容量為newCap
        @SuppressWarnings({'rawtypes''unchecked'})
        Node<K, V>[] newTab = (Node<K, V>[]) new Node[newCap];
        //修改hashMap的table為新建的newTab
        table = newTab;
        //如果舊table不為空,將舊table中的元素復(fù)制到新的table中
        if (oldTab != null) {
            //遍歷舊哈希表的每個桶,將舊哈希表中的桶復(fù)制到新的哈希表中
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K, V> e;
                //如果舊桶不為null,使用e記錄舊桶
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    //將舊桶置為null
                    oldTab[j] = null;
                    //如果舊桶中只有一個node
                    if (e.next == null)
                        //將e也就是oldTab[j]放入newTab中e.hash & (newCap - 1)的位置
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                        //如果舊桶中的結(jié)構(gòu)為紅黑樹
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        //將樹中的node分離
                        ((TreeNode<K, V>) e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else {  //如果舊桶中的結(jié)構(gòu)為鏈表,鏈表重排,jdk1.8做的一系列優(yōu)化
                        Node<K, V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K, V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K, V> next;
                        //遍歷整個鏈表中的節(jié)點
                        do {
                            next = e.next;
                            // 原索引
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            } else {// 原索引+oldCap
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        // 原索引放到bucket里
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        // 原索引+oldCap放到bucket里
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
}

7.4 注意事項

雖然 HashMap 設(shè)計的非常優(yōu)秀, 但是應(yīng)該盡可能少的避免 resize(), 該過程會很耗費時間。

同時, 由于 hashmap 不能自動的縮小容量 因此,如果你的 hashmap 容量很大,但執(zhí)行了很多 remove操作時,容量并不會減少。如果你覺得需要減少容量,請重新創(chuàng)建一個 hashmap。

八、HashMap.put() 函數(shù)內(nèi)部是如何工作的?

在使用多次 HashMap 之后, 大體也能說出其添加元素的原理:計算每一個key的哈希值, 通過一定的計算之后算出其在哈希表中的位置,將鍵值對放入該位置,如果有哈希碰撞則進行哈希碰撞處理。

而其工作時的原理如下

源碼如下:
    /* @param hash         指定參數(shù)key的哈希值
     * @param key          指定參數(shù)key
     * @param value        指定參數(shù)value
     * @param onlyIfAbsent 如果為true,即使指定參數(shù)key在map中已經(jīng)存在,也不會替換value
     * @param evict        如果為false,數(shù)組table在創(chuàng)建模式中
     * @return 如果value被替換,則返回舊的value,否則返回null。當(dāng)然,可能key對應(yīng)的value就是null。
     */

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict
{
        Node<K, V>[] tab;
        Node<K, V> p;
        int n, i;
        //如果哈希表為空,調(diào)用resize()創(chuàng)建一個哈希表,并用變量n記錄哈希表長度
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        /**
         * 如果指定參數(shù)hash在表中沒有對應(yīng)的桶,即為沒有碰撞
         * Hash函數(shù),(n - 1) & hash 計算key將被放置的槽位
         * (n - 1) & hash 本質(zhì)上是hash % n,位運算更快
         */

        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            //直接將鍵值對插入到map中即可
            tab[i] = newNode(hash, key, valuenull);
        else {// 桶中已經(jīng)存在元素
            Node<K, V> e;
            K k;
            // 比較桶中第一個元素(數(shù)組中的結(jié)點)的hash值相等,key相等
            if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 將第一個元素賦值給e,用e來記錄
                e = p;
                // 當(dāng)前桶中無該鍵值對,且桶是紅黑樹結(jié)構(gòu),按照紅黑樹結(jié)構(gòu)插入
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K, V>) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                // 當(dāng)前桶中無該鍵值對,且桶是鏈表結(jié)構(gòu),按照鏈表結(jié)構(gòu)插入到尾部
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    // 遍歷到鏈表尾部
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, valuenull);
                        // 檢查鏈表長度是否達到閾值,達到將該槽位節(jié)點組織形式轉(zhuǎn)為紅黑樹
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1// -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // 鏈表節(jié)點的<key, value>與put操作<key, value>相同時,不做重復(fù)操作,跳出循環(huán)
                    if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            // 找到或新建一個key和hashCode與插入元素相等的鍵值對,進行put操作
            if (e != null) { // existing mapping for key
                // 記錄e的value
                V oldValue = e.value;
                /**
                 * onlyIfAbsent為false或舊值為null時,允許替換舊值
                 * 否則無需替換
                 */

                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                // 訪問后回調(diào)
                afterNodeAccess(e);
                // 返回舊值
                return oldValue;
            }
        }
        // 更新結(jié)構(gòu)化修改信息
        ++modCount;
        // 鍵值對數(shù)目超過閾值時,進行rehash
        if (++size > threshold)
            resize();
        // 插入后回調(diào)
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

在此過程中, 會涉及到哈希碰撞的解決。

九、HashMap.get() 方法內(nèi)部是如何工作的?

    /**
     * 返回指定的key映射的value,如果value為null,則返回null
     * get可以分為三個步驟:
     * 1.通過hash(Object key)方法計算key的哈希值hash。
     * 2.通過getNode( int hash, Object key)方法獲取node。
     * 3.如果node為null,返回null,否則返回node.value。
     *
     * @see #put(Object, Object)
     */

    public V get(Object key{
        Node<K, V> e;
        //根據(jù)key及其hash值查詢node節(jié)點,如果存在,則返回該節(jié)點的value值
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

其最終是調(diào)用了 getNode 函數(shù)。 其邏輯如下

源碼如下:
    /**
     * @param hash 指定參數(shù)key的哈希值
     * @param key  指定參數(shù)key
     * @return 返回node,如果沒有則返回null
     */

    final Node<K, V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K, V>[] tab;
        Node<K, V> first, e;
        int n;
        K k;
        //如果哈希表不為空,而且key對應(yīng)的桶上不為空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
                (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            //如果桶中的第一個節(jié)點就和指定參數(shù)hash和key匹配上了
            if (first.hash == hash && // always check first node
                    ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                //返回桶中的第一個節(jié)點
                return first;
            //如果桶中的第一個節(jié)點沒有匹配上,而且有后續(xù)節(jié)點
            if ((e = first.next) != null) {
                //如果當(dāng)前的桶采用紅黑樹,則調(diào)用紅黑樹的get方法去獲取節(jié)點
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K, V>) first).getTreeNode(hash, key);
                //如果當(dāng)前的桶不采用紅黑樹,即桶中節(jié)點結(jié)構(gòu)為鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)
                do {
                    //遍歷鏈表,直到key匹配
                    if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        //如果哈希表為空,或者沒有找到節(jié)點,返回null
        return null;
}

注:今天打卡在頭條推文。

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