社会,赵磊,楞严咒全文

国际新闻 · 2019-03-23


作者:阿进的写字台主页: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?

最简单形式的 hash,是一种在对任何变量/对象的属性应用任何公式/算法后, 为其分配唯一代码的方法。

一个真正的hash方法必须遵循下面的原则

哈希函数每次在相同或相等的对象上应用哈希函数时, 应每次返回相同的哈希码。换句话说, 两个相等的对象必须一致地生成相同的哈希码。

Java 中所有的对象都有 Hash 方法。

Java中的所有对象都继承 Object 类中定义的 hashCode() 函数的默认实现。 此函数通常通过倚天后传之明教复仇将对象的内部地址转换为整数来生成哈希码,从而为所有不同的对象生成不同的哈希码。


三、HashMap 中的 Node 类

Map的定义是: 将键映射到值的对象。

因此,Ha于芊惠shMap 中必须有一些机制来存储这个键值对。 答案是肯的。 HashMap 有一个内部类 Node,如下所示:

 static class Node implements Map.Entry {聂祥芝
final int hash;// 记录hash值, 以便重hash时不需要再重新计算
final K key;
V value;
Node next;
...// 其余的代码
}

当然,Node 类具有存储为属性的键和值的映射。 key 已被标记为 final,另外还有两个字段:next 和 hash。

在下面中, 我们将会理解这些属性的必须性。


四、键值对在 HashMap中是如何存储的

键值对在 HashMap 中是以 Node 内部类的数组存放的,如下所示:

transient Node[] table;

哈希码计算出来之后, 会转换成该数组的下标, 在该下标中存储对应哈希码的键值对, 在此先不详细讲解hash碰撞的情况。

该数组的长度始终是2的次幂, 通过以下的函数实现该过程

static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;// 如果不做该操作, 则如传入的 cap 是 2 的整数幂, 则返回值是预想的 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;
}

其原理是将传入参数 (cap) 的低二进制全部变为1,最后加1即可获得对应的大于 cap 的 2 的次幂作为数组长度。

为什么要使用2的次幂作为数组的容量呢?

在此有涉及到 HashMap 的 hash 函数及数组下标的计算, 键(key)所计算出来的哈希码有可能是大于数组的容量的,那怎么办? 可以通过简单的求余运算来获得,但此方法效率太低。HashMap中通过以下的方法保证 hash 的值计算后都小于数组的容量。

(n - 1) & hash

这也正好解释了为什么需要2的次幂作为数组的容量。由于n是2的次幂,因此,n-1类似于一个低位掩码。通过与操作,高位的hash值全部归零,保证低位才有效 从而保证获得的值都小于n。

同时,在下一次 resize() 操作时, 重新计算每个 Node 的数组下标将会因此变得很简单,具体的后文讲解。以默认的初始值16为例

 01010011 00100101 01010100 00100101
& 00000000 00000000 00000000 00001111
----------------------------------
00000000 00000000 00000000 00000101 //高位全部归零,只保留末四位
// 保证了计算出的值小于数组的长度 n

但是,使用了该功能之后,由于只取了低位,因此 hash 碰撞会也会相应的变得很严重。这时候就需要使用「扰动函数」

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

该函数通过将哈希码的高16位的右移后与原哈希码进行异或而得到,以上面的例子为例

此方法保证了高16位不变, 低16位根据异或后的结果改变。计算后的数组下标将会从原先的5变为0。

使用了 「扰动函数」 之后, hash 碰撞的概率将会下降。 有人专门做过类似的测试, 虽然使用该 「扰动函数」 并没有获得最大概率的避免 hash 碰撞,但考虑其计算性能和碰撞的概率, JDK 中使用了该方法,且只hash一次。


五、哈希碰撞及其处理

在理想的情况下, 哈希函数将每一个 key 都映射到一个唯一的 bucket, 然而, 这是不可能的。哪怕是设计在良好的哈希函数,也会产生哈希冲突。

前人研究了很多哈希冲突的解决方法,在维基百科中,总结出了四大类

在 Java 的 HashMap 中, 采用了第一种 Separate chaining 方法(大多数翻译为拉链法)+链表和红黑树来解决冲突。

在 HashMap 中, 哈希碰撞之后会通过 Node 类内部的成员变量 Node next; 来形成一个链表(节点小于8)或红黑树(节点大于8, 在小于6时会从新转换为链表), 从而达到解决冲突的目的。

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int UNTR天幕红尘电视剧全集EEIFY_THRESHOLD = 6;

六、HashMap 的初始化

 public HashMap();
public HashMap(int initialCapacity);
public HashMap(Map
public 天鼎元素服HashMap(int initialCapacity, float loadFactor);

HashMap西高所 中有四个构造函数, 大多是初始化容量和负载因子的操作。以 public HashMap(int in北美时报itialCapacity, float loadFactor) 为例

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

通过该函数进行了容量和负载因子的初始化,如果是调用的其他的构造函数, 则相应的负载因子和容量会使用默认值(默认负载因子=0.75, 默认容量=16)。在此时, 还没有进行存储容器 table 的初始化, 该初始化要延迟到第一次使用时进行。


七、HashMap 中哈希cpu开盖是什么意思表的初始化或动态扩容

所谓的哈希表, 指的就是下面这个类型为内部类Node的 table 变量。

transient Node[] table;

作为数组, 其在初始化时就需要指定长度。在实际使用过程中, 我们存储的数量可能会大于该长度,因此 HashMap 中定义了一个阈值参数(threshold), 在存储的容量达到指定的阈值时, 需要进行扩容。

我个人认为初始化也是动态扩容的一种, 只不过其扩容是容量从 0 扩展到构造函数中的数值(默认16)。 而且不需要进行元素的重hash.

7.1 扩容发生的条件

初始化的话只要数值为空或者数组长度为 0 就会进行。 而扩容是在元素的数量大于阈值(threshold)时就会触发。

threshold = loadFactor * capacity

比如 HashMap 中默认的 loadFactor=0.75, capacity=16, 则

threshold = loadFactor * capacity = 0.75 * 16 = 12

那么在元素数量大于 12 时, 就会进行扩容。 扩容后的 capacity 和 threshold 也会随之而改变。

负载因子影响触发江苏丰县天气预报的阈值,因此,它的值较小的时候,HashMap 中的 hash 碰撞就很少, 此时存取的性能都很高,对应的缺点是需要较多的内存;而它的值较大时,HashMap 中的 hash 碰撞就很多,此时存取的性能相对较低,对应优点是需要较少的内存;不建议更改该默认值,如果要更改,建议进行相应西凯拉的测试之后确定。

7.2 再谈容量为2的整数次幂和数组索引计算

前面说过了数组的容量为 2 的整次幂, 同时, 数组的下标通过下面的代码进行计算

index = (table.length - 1) & hash

该方法除了可以很快的计算出数组的索引之外, 在扩容之后, 进行重 hash 时也会很巧妙的就可以算出新的 hash 值。 由于数组扩容之后, 容量是现在的 2 倍, 扩容之后 n-1 的有效位会比原来多一位, 而多的这一位与原容量二进制在同一个位置。 示例

这样就可以很快的计算出新的索引啦

7.3 步骤

  • 先判断是初始化还是扩容, 两者在计算newCap和newThr时会不一样
  • 计算扩容后的容量,临界值。
  • 将hashMap的临界值修改为扩容后的临界值
  • 根据扩容后的容量新建数组,然后将hashMap的table的引用指向新数组。
  • 将旧数组的元素复制到table中。在该过程中, 涉及到几种情况, 需要分开进行处理(只存有一个元素, 一般链表, 红黑树)

具体的看代码吧

fina指铐l Node[] resize() {
//新建oldTab数组保存扩容前的数组table
Node[] oldTab = table;
//获取原来数组的长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//原来数组扩容的临界值
int oldT社会,赵磊,楞严咒全文hr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//如果扩容前的容量 > 0
if (oldCap > 0) {
//如果原来的数组长度大于最大值(2^30)
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//扩容临界值提高到正无穷
threshold = Integer.MAX_VALUE;
//无法进行扩容,返回原来的数组
return oldTab;
//如果现在容量的两倍小于MAXIMUM_CAPACITY且现在的容量大于DEFAULT_INITIAL_CAPACITY
} else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//临界值变为原来的2倍
newThr = oldThr << 1;
} else if (oldThr > 0) //如果旧容量 <= 0,而且旧临界值 > 0
//数组的新容量设置为老数组扩容的临界值
newCap = oldThr;
else { //如果旧容量 <= 0,且旧临界值 <= 0,新容量扩充为默认初始化容量,新临界值为DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//新数组初始容量设置为默认值
newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//计算默认容量下的阈值
}
// 计算新的resize上限
if (newThr == 0) {//在当上面的条件判断中,只有是初始化时(oldCap=0, oldThr > 0)时,newThr == 0
//ft为临时临界值,下面会确定这个临界值是否合法,如果合法,那就是真正的临界值
float ft = (float) newCap * loadFactor;
//当新容量< MAXIMUM_CAPACITY且ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY,新的临界值为ft,否则为Integer.MAX_VALUE
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY ?
(int) ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//将扩容嗨文后hashMap的临界值设置为newThr
threshold = newThr;
//创建新的table,初始化容量为newCap
@SuppressWarnings({"rawtypes", "unchecked"})
Node[] newTab = (Node[]) new Node[newCap];
//修改hashMap的table为新建的newTab
table = newTab;
//如果旧table不为空,将旧table中的元素复制到新的table中
if (oldTab != null) {
//遍历旧哈希表的每个桶,将旧哈希表中的桶复制到新的哈希表中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
//如果旧桶不为null,使用e记录旧桶
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//将旧桶置为null
oldTab[j] = null;
//如果旧桶中只有一个node
if (e.next == null)
//将e也就是oldTab[j]放入newTab中e.hash & (newCap - 1)的位置
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果旧桶中的结构为红黑树
else if (e instanceof TreeNode)
//将树中的node分离
((TreeNode) e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { //如果旧桶中的结构为链表,链表重排,jdk1.8做的一系列优化
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
//遍历整个链表中的节点
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
珍珠内裤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 注意事项

虽然 HashMap 设计的非常优秀, 但是应该尽可能少的避免 resize(), 该过程会很耗费时间。

同时, 由于 hashmap 不能自动的缩小容量 因此,如果你的 hashmap 容量很大,但执行了很多 remove操作时,容量并不会减少。如果你觉得需要减少容量,请重新创建一个 hashmap。


八、HashMap.put()哈幼专 函数内部是如何工作的?

在使用多次 HashMap 之后, 大体也能说出其添加元素的原理:计算每一个key的哈希值, 通过一定的计算之后算出其在哈希表中的位置,将键值对放入该位置,如果有哈希碰撞则进行哈希碰撞处理。

而其工作时的原理如下

源码如下:

 /* @param hash 指定参数key的哈希值
* @param key 指定参数key
* @param value 指定参数value
* @param onlyIfAbsent 如果为true,即使指定参数key在map中已经存在,也不会替换value
* @param evict 如果为false,数组table在创建模式中
* @return 如果value被替换,则返回旧的value,否则返回null。当然,可能key对应的value就是null。
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node[] tab;
Node p;
int n, i;
//如果哈希表为空,调用resize()创建一个哈希表,并用变量n记录哈希表长度
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
/**
* 如果指定参数hash在表中没有对应的桶,即为没有碰撞
* Hash函数,(n - 1) & hash 计算key将被放置的槽位
* (n - 1) & hash 本质上是hash % n,位运算更快
*/
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//直接将键值对插入到map中即可
tab[i] = newNode(hash, key,彭安东 value, null);
else {// 桶中已经存在元素
Node e;
K k;
// 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等,key相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 将第一个元素赋值给e,用e来记录
e = p;
// 当前桶中无该键值对,且桶是红黑树结构,按照红黑树结构插入
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 当前桶中无该键值对,且桶是链表结构,按照链表结构插入到尾部
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 遍历到链表尾部
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 检查链表长度是否达到阈值,达到将该槽位节点组织形式转为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 链表节点的与put操作相同时,不做重复操作,跳出循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 找到或新建一个key和hashCode与插入元素相等的键值对,进行put操作
if (e != null) { // existing mapping for key
// 记录e的value
V oldValue = e.value;
/**
* onlyIfAbsent为false或旧值为null时,允许替换旧值
* 否则无需替换
*/
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
// 访问后回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 更新结构化修改信息
++modCount;
// 键值对数目超过阈值时,进行rehash
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

在此过程中, 会涉及到哈希碰撞的解决。


九、HashMap.get() 方法内部是如何工作的?

 /**
* 返回指定的key映射的value,如果value为null,则返回null
* get可以分为三个步骤:
* 1.通过hash(Object key)方法计算key的哈希值hash。
* 2.通过getNode( int hash, Object key)方法获取node。
* 3.如果node为null,返回null,否则返回node.value。
*
* @see #put(Object, Object)
*/
public V get(Object key) {
Node e;
//根据key及其hash值查询node节点,如果存在,则返回该节点的value值
return (e = getNode(hash(key), k青岛老六铁板鸭肠加盟ey)) == null ? null : e.value;
}

其最终是调用了 getNode 函数。 其逻辑如下

源码如下:

 /**
* @param hash 指定参数key的哈希值
* @param key 指定参数key
* @return 返回node,如果没有则返回null
*/
final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab;
Node 博壹吧论坛白菜大全first, e;
int n;
K k;
//如果哈希表不为空,而且key对应的桶上不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果桶中的第一个节点就和指定参数hash和key匹配上了
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//返回桶中的第一个节点
return first;
//如果桶中的第一个节点没有匹配上,而且有后续节点
if ((e = first.next) != null) {
//如果当前的桶采用红黑树,则调用红黑树的get方法去获取节点
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode) first).getTreeNode(hash, key);
//如果当前的桶不采用红黑树,即桶中节点结构为链式结构
do {
//遍历链表,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);
}
}
//如果哈希表为空,或者没有找到节点,返回null
return null;
}


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