不论是实习还是正式工作,HashMap的底层实现原理一直是问地频率最高的一个内容,今天记录一下自己对HashMap的理解,如有不当之处,还请各位大佬指正。
(1)哈希表
哈希表的主体躯干就是数组,我们可以利用下标对元素进行快速索引。新增一个元素时,元素的插入位置由哈希函数来定。
(2)哈希算法/哈希函数
哈希函数的作用是将一个不固定长度的二进制值经过运算,转化为一个固定长度的二进制值。将插入元素的key进行运算后,得到某个index值,从而确定在数组中的存储位置。但多个不相同的元素,经过哈希函数运算后,可能得到相同的index,这就出现了哈希冲突。
(3)哈希冲突/哈希碰撞
再好的哈希算法在有限长度的哈希表上,都会造成哈希冲突。那么怎么解决冲突呢?有多种解决方案
【1】开放地址法:放弃本次运算得到的index,继续寻找下一块未被占用的空间
【2】再散列法
【3】链地址法:采用数组(哈希表主体)+链表(为了解决哈希冲突而存在)的形式,哈希表中存储数组,数组中的元素空间存储链表的头结点。当发生冲突时,将相应的index位置上旧元素的指针next指向新元素即可。HashMap采用的就是这种方法。
(1)允许存放null键和null值,而HashTable都不允许
(2)不是线程安全的,而HashTable是线程安全的,当然我们可以使用ConcurrentHashMap来代替HashTable,而且ConcurrentHashMap的性能更好,因为它只对数组的一部分进行上锁,即分段锁,而不是锁住整个数组。
(3)数组的默认大小为16,源码中没有直接写16,而是1<<4。
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
(4)默认的负载因子是0.75,表示的是,如果数组中已经存储的元素个数大于数组长度的75%,将会引发扩容操作。
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
(5)扩容后,新数组的长度为原来数组的两倍。数组的默认大小与扩容倍数共同决定了数组长度永远是一个2的幂。
(1)HashMap的主干
HashMap的主干是一个Entry数组,里面存放Entry对象,每一个Entry对象包含(key,value)键值対和next指针以及对应的hash值。[jdk1.8之前用的是Entry,jdk1.8之后用的是Node,两者基本等价]
static class Node implements Map.Entry {
final int hash;
final K key;
V value;
Node next;
.........
}
(2)put(key,value)的过程
【1】由key计算哈希值
【2】由哈希值计算在数组中的索引
【3】如果索引处的Entry为null的话,则直接在此处插入元素。如果索引出的Entry不为null的话,通过循环不断遍历链表查找是否有相同哈希值的key,如果有,再比较两个key的是否相同,当哈希值与key都相同时,则认为是同一个Entry对象并覆盖原对象的value值。当哈希值相同而key不相同时,则认为不是同一个Entry对象,那么在链表尾部新增元素。[jdk1.8之前插入链表头部,jdk1.8之后插入链表尾部]
当索引位置相同的key超过8个时,即链表长度大于8时,jdk1.8会将此链表转化为红黑树。
(3)get(key)的过程
【1】由key计算哈希值
【2】由哈希值计算在数组中的索引
【3】循环遍历链表,如果有某一个Entry的key与哈希值与搜索的key、哈希值都相同的话,则取出此key对应的value。
(4)扩容的过程
当数组中已经存储的元素个数大于数组长度的负载因子倍数时,将会引发扩容操作。
【1】创建一个长度为原来数组长度两倍的新数组。
【2】重新对原数组中的Entry对象进行哈希运算,以确定他们各自在新数组中的新位置。
当然扩容的过程也会有很多问题,比如在多线程的情况下,多个线程同时对数组进行扩容时,有可能会造成条件竞争,就会发生意料之外的结果。因此在多线程的情况下,还是得使用线程安全的HashMap,比如ConcurrentHashMap,或者是经过Collections.synchronized(HashMap
HashMap可以用在缓存处理,动态规划中的备忘录等,需要注意的是,HashMap不是线程安全的。
碍于博主才疏学浅,谈到的HashMap原理非常的粗浅,博主定会在日后的学习与工作中,不断的完善博文,努力提高博客的水准。