HashMap原理

2017-03-15  本文已影响0人  蓝天的歌者

HashMap原理

HashMap也是我们使用非常多的Collection,它是基于哈希表的 Map 接口的实现,以key-value的形式存在。在HashMap中,key-value总是会当做一个整体来处理,系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置,我们总是可以通过key快速地存、取value。下面就来分析HashMap的存取。

一、定义

HashMap实现了Map接口,继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则,而AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现,以最大限度地减少实现此接口所需的工作,其实AbstractMap类已经实现了Map,这里标注Map LZ觉得应该是更加清晰吧!

public class HashMap<K,V>extends AbstractMap<K,V>implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

二、构造函数

HashMap提供了三个构造函数:
HashMap():
  构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的HashMap。
HashMap(int initialCapacity):
  构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):
  构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

在这里提到了两个参数:
   初始容量,加载因子。这两个参数是影响HashMap性能的重要参数,其中容量表示哈希表中桶的数量,初始容量是创建哈希表时的容量,加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度,它衡量的是一个散列表的空间的使用程度,负载因子越大表示散列表的装填程度越高,反之愈小。对于使用链表法的散列表来说,查找一个元素的平均时间是O(1+a),因此如果负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果负载因子太小,那么散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75,一般情况下我们是无需修改的。

HashMap是一种支持快速存取的数据结构,要了解它的性能必须要了解它的数据结构。

三、数据结构

我们知道在Java中最常用的两种结构是数组和模拟指针(引用),几乎所有的数据结构都可以利用这两种来组合实现,HashMap也是如此。实际上HashMap是一个“链表散列”,如下是它数据结构:

152128347367.png

从上图我们可以看出HashMap底层实现还是数组,只是数组的每一项都是一条链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。下面为HashMap构造函数的源码:

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    //初始容量不能<0
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "+ initialCapacity);
    //初始容量不能 > 最大容量值,HashMap的最大容量值为2^30
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    //负载因子不能 < 0
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: "+ loadFactor);

    // 计算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。
    int capacity = 1;
    while (capacity < initialCapacity)
        capacity <<= 1;
    
    this.loadFactor = loadFactor;
    //设置HashMap的容量极限,当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作
    threshold = (int) (capacity * loadFactor);
    //初始化table数组
    table = new Entry[capacity];
    init();
}
  从源码中可以看出,每次新建一个HashMap时,都会初始化一个table数组。table数组的元素为Entry节点。
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final K key;
    V value;
    Entry<K,V> next;
    final int hash;

    /**
     * Creates new entry.
     */
    Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
        value = v;
        next = n;
        key = k;
        hash = h;
    }
    .......
}

其中Entry为HashMap的内部类,它包含了键key、值value、下一个节点next,以及hash值,这是非常重要的,正是由于Entry才构成了table数组的项为链表。

上面简单分析了HashMap的数据结构,下面将探讨HashMap是如何实现快速存取的。

四、存储实现:##

首先我们先看源码

public V put(K key, V value) {  
//当key为null,调用putForNullKey方法,保存null与table第一个位置中,这是HashMap允许为null的原因    
    if (key == null)    
        return putForNullKey(value);    
    //计算key的hash值  
    int hash = hash(key.hashCode());                    ------(1)  
    //计算key hash 值在 table 数组中的位置  
    int i = indexFor(hash, table.length);               ------(2)  
    //从i出开始迭代 e,找到 key 保存的位置  
    for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e =   e.next) {  
        Object k;  
        //判断该条链上是否有hash值相同的(key相同)  
        //若存在相同,则直接覆盖value,返回旧value  
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key   key.equals(k))) {  
            V oldValue = e.value;    //旧值 = 新值  
            e.value = value;  
            e.recordAccess(this);  
            return oldValue;     //返回旧值  
        }  
    }  
    //修改次数增加1  
    modCount++;  
    //将key、value添加至i位置处  
    addEntry(hash, key, value, i);  
    return null;  
}  

通过源码我们可以清晰看到HashMap保存数据的过程为:首先判断key是否为null,若为null,则直接调用putForNullKey方法。若不为空则先计算key的hash值,然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置,如果table数组在该位置处有元素,则通过比较是否存在相同的key,若存在则覆盖原来key的value,否则将该元素保存在链头(最先保存的元素放在链尾)。若table在该处没有元素,则直接保存。这个过程看似比较简单,其实深有内幕。有如下几点:

1、 先看迭代处。此处迭代原因就是为了防止存在相同的key值,若发现两个hash值(key)相同时,HashMap的处理方式是用新value替换旧value,这里并没有处理key,这就解释了HashMap中没有两个相同的key。

2、 在看(1)、(2)处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash方法,该方法为一个纯粹的数学计算,就是计算h的hash值。

static int hash(int h) {
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

我们知道对于HashMap的table而言,数据分布需要均匀(最好每项都只有一个元素,这样就可以直接找到),不能太紧也不能太松,太紧会导致查询速度慢,太松则浪费空间。计算hash值后,怎么才能保证table元素分布均与呢?我们会想到取模,但是由于取模的消耗较大,HashMap是这样处理的:调用indexFor方法。

static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}

HashMap的底层数组长度总是2的n次方,在构造函数中存在:capacity <<= 1;这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时,h&(length - 1)就相当于对length取模,而且速度比直接取模快得多,这是HashMap在速度上的一个优化。至于为什么是2的n次方下面解释。

我们回到indexFor方法,该方法仅有一条语句:h&(length - 1),这句话除了上面的取模运算外还有一个非常重要的责任:均匀分布table数据和充分利用空间。

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