hashmap是散列表吗_我还是对HashMap下手了

Java手写实现HashMap——替换红黑树

由于我之前封装实现过一棵红黑树 RBTree,在此次实现 HashMap中，我将会将我实现的红黑树整合到 HashMap中。算是自己的一个小小的尝试吧。

哈希

哈希，又叫hash, 指的是把一个任意长度的输入转为一个固定长度的输出。这是一种压缩映射，由于是将一个任意长度的输入转为一个固定长度的输出，所以，输入域大于输出域，那么就可能出现两个不同的输入会出现相同的输出。这就叫做哈希冲突。

hash冲突：

可以简单的理解为，将10个及以上的苹果放进9个格子中，如果要将这些苹果全部放进到这9个格子中，那么在至少有一个格子中存在两个或者以上的苹果。

哈希表(散列表)

他是一种根据关键码值而直接访问的数据结构，他对目标对象的关键码值进行哈希散列操作后会得到一个哈希值，而这个值对应的就是该目标对象在该散列表中的下标索引，如此，便可以根据得到的下标索引直接访问或者存储目标对象。

HashMap的数据结构

在Java中，JDK1.7之前的数据结构相对比较简单，就是两个比较基础的数据结构：散列表(数组)和链表 。而在JDK1.8之后，对其的数据结构进行了一次比较大的更改，变为了：散列表(数组) 、 链表和 红黑树。

散列表

1/*2 * 用于存储数据的散列表 ，但是不会被序列化3 */
4private transient Node[] table;

Node 节点

 1/* 2 * 用于存储数据的最基本的节点对象，作为后续的 TreeNode 的 superClass 3 * 4 * @param    键 5 * @param  值 6 */
 7static class Node, Value> {
      
 8    final int hash;
 9    final Key key;
10    Value value;
11    Node next;12    Node prev;13}

红黑树的树节点TreeNode

1protected class TreeNode extends MyHashMap.Node {
      
2    Key key;
3    Value value;
4    TreeNode left;
5    TreeNode right;
6    TreeNode parent;
7    int amount;
8    boolean color;
9}

这样设计的目的是为了在向 HashMap中添加或者删除元素的时候，如果出现了哈希冲突或者需要对存储的结构进行调节(比如扩容)的时候，我们可以比较方便的进行类型转换，特别是在进行红黑树需要调节为链表的时候，后面我们可以很清晰的看到，在红黑树的内部实际上是还维护着一个链表的，这样以至于在转链表的时候更加方便。

HashMap的常量值

以下是在实现 HashMap中需要的一些常量值，在注释中给出了常量的含义，具体的使用和作用在后续的核心方法实现中会体现。

 1/***************常量*****************/
 2private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
 3/* 4 * 默认的构造初始大小为 1 < 5 */
 6private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 <4;
 7/* 8 * 默认的负载因子 为 0.75 当构造函数中没有指定该项参数的时候的默认值 9 * 源码文档的解释为，在负载因子为0.75的情况下，产生hash冲突的概率是最小的10 */
11private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
12/*13 * 树化阈值，当散列表中的一个槽位slot对应的链表的长度达到 8 之后，就会执行树化操作14 */
15private static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
16/*17 * 红黑树转链表的阈值，当散列表中的槽位对应的节点数目为6，且当前的数据结构为红黑树，则会发生树-->链表的操作18 */
19private static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
20/*21 * 该属性值和{@see TREEIFY_THRESHOLD} 一起决定是否需要将节点进行树化操作22 * 当前散列表中的节点总数一定要达到 64 ，才被允许进行树化操作，否则即使23 * TREEIFY_THRESHOLD的值 > 8 ,仍然不能进行树化操作24 */
25private static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
26static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 <30;

HashMap 的初始化

我们在使用一个 HashMap的时候，我们一般会先创建一个该类的实例。

1Map map = new HashMap<>();

现在我们就来剖析具体的流程以及代码实现。

构造函数

在官方的 HashMap的实现中，采用的是如下的几个构造函数：

 1/* 2 * 给定参数的构造方法，给定初始化大小以及负载因子 3 * 4 * @param initialCapacity 初始化大小(后面会被处理成2的次方数) 5 * @param loadFactor      负载因子 6 */
 7public MyHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
      
 8    if (initialCapacity 0) {
      
 9        initialCapacity = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
10    } else if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) {
      
11        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
12    }
13    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
14    if (loadFactor 0 || Float.isNaN(loadFactor)) {
      
15        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
16    } else {
      
17        this.loadFactor = loadFactor;
18    }
19}
20
21public MyHashMap(int initialCapacity) {
      
22    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
23}
24
25public MyHashMap() {
      
26    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
27}

可以清晰地看到，提供了3个构造函数，用户在创建Map实例的时候，可以显式地指定初始化的容量大小(散列表的长度)，以及负载因子。

细细看一下，我们可以发现，最核心的构造函数为：

public MyHashMap(int initialCapacity, float loadFactor)

看到代码实现，发现其实他并没有做什么事情，只是对一些属性值进行了初始化而已，并没有实际申请存储数据的散列表(table)。后面我们在实现put方法的时候，我们可以清晰地看到，他其实是在第一次往 HashMap中添加元素的时候，根据在此方法中确定的初始化容量大小来创建散列表的实例的，可见，他实际一种 懒加载机制。

我们看到，在对 initialCapacity的判断处理时，首先是对其数据的合法性进行了判断，如果 < 0 则赋值为默认初始化大小，如果比默认的最大容量值大，则赋值为最大默认容量。然后调用了 tableSizeFor(int cap);方法：

tableSizeFor

这个方法实际是对输入的值进行规范化处理，将其处理为一个超过给定值的最小2的次幂的整数。

这个算法设计得十分巧妙，充分利用了位运算，学到了，学到了。

 1/* 2 * 返回一个 >= cap的最小的 2 的次方数 3 * 4 * @param cap 给定的容量大小 5 * @return >= cap的最小的 2 的次方数 6 */
 7private static int tableSizeFor(int cap) {
      
 8    int n = cap - 1;
 9    n |= n >>> 16;
10    n |= n >>> 8;
11    n |= n >>> 4;
12    n |= n >>> 2;
13    n |= n >>> 1;
14    return (n 0) ?
15            1 :
16            (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ?
17                    MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
18}

在这里，先留个问题：

为何要将散列表的长度设置为2的次幂数？

小结

这里我们就可以对 HashMap的初始化操作有一个比较细致的认识，我们可以通过下面这个图来描绘这个过程：

HashMap 的hash值扰动

之前我们提过，在进行哈希的时候，会出现哈希冲突的情况，在这种情况下，我们就需要处理这种冲突，在 HashMap中，我们采用的是链表和红黑树来解决这个冲突，但是在处理这种冲突时，会带来两个问题：

1. 散列表的空间没有得到有效的利用

2. 需要开辟新的存储结构，在创建结构时，需要一定空间和时间

这两个问题都是我们应该尽量避免的。

于是就有了下面这个扰动函数，把hashCode变得更加的散列，使得key产生哈希冲突的概率降低，进而提高该map的空间利用率和效率。

 1/* 2 * rehash:将 key 的哈希值的低 16 位和高 16 位异或得到新的 hash 值 3 * 用于减少哈希冲突，使得key的哈希值的高16位的信息也被利用 4 * 尽量地使得 hash 值更加散列 5 * 6 * @param key 键 7 * @return 新的 hash 8 */
 9protected static int hash(Object key) {
      
10    int h;
11    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
12}

HashMap的寻址算法

根据已经进行散列加强后的hash值得到在对应在 HashMap中的散列表的索引位置下标：

1/*
2 * @param hash 传入的 hash 值
3 * @return 该 hash 值对应于散列表中的索引位置
4 */
5final int getIndex(int hash) {
      
6    return (table.length - 1) & hash;
7}

这一步的算法设计从代码角度来看，就是一个简单的按位 &运算。实则十分巧妙呢！

我们在对原本对象的 hashCode进行了散列加强后，得到的是一个整型数据，要将其映射到一个长度有限的散列表中，我们可以采用将 hash值 % 散列表的长度 length 得到的值作为其在散列表中的位置。

但是巧妙的点在于：

当 length 为2的次方数的时候，hash % length == hash & (length - 1)。采用后者的计算方式，效率明显高于前者，因为取模运算最后在底层硬件的运算时，会转为加法来计算，我们知道，在底层硬件的门电路实现加法器时需要多个门电路，对于取模，需要比较多的时钟周期才能得到结果；如果采用后者的话，理论上只需要一个与门，和一个减法器就可以完成运算并得到结果，执行效率更高。

这在一方面解释了为何 HashMap中散列表的长度需要设计为2的次方数。

HashMap的扩容机制

扩容模式

达到扩容条件的时候，将散列表的长度扩大一倍。然后将现有元素迁移到合适的位置，即可。

这个机制也决定了散列表的长度要设置为2的次方数。

扩容阈值

在JDK中的 HashMap的扩容阈值由负载因子 loadFactor与散列表的长度 length的乘积决定。举个例子：

当散列表的长度为16，负载因子为0.75，那么当map中的元素超过了16*0.75=12就会触发扩容机制。

负载因子

在官方的注释的解释中：提到默认的 loadFactor=0.75f是一个折中的选择，在保证有较高的空间利用率的前提下，还能够保证比较高的查询效率。

关于负载因子为何默认值为0.75：

JDK1.7源码上的注释

一般而言，默认负载因子为0.75的时候在时间和空间成本上提供了很好的折中。太高了可以减少空间开销，但是会增加查找复杂度。我们设置负载因子尽量减少rehash的操作，但是查找元素的也要有性能保证。

JDK1.8的解释：

 1Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
 2use them only when bins contain enough nodes to warrant use
 3(see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
 4removal or resizing) they are converted back to plain bins.  In
 5usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are
 6rarely used.  Ideally, under random hashCodes, the frequency of
 7nodes in bins follows a Poisson distribution
 8(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
 9parameter of about 0.5 on average for the default resizing
10threshold of 0.75, although with a large variance because of
11resizing granularity. Ignoring variance, the expected
12occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) /
13factorial(k)). The first values are:
140:    0.60653066
151:    0.30326533
162:    0.07581633
173:    0.01263606
184:    0.00157952
195:    0.00015795
206:    0.00001316
217:    0.00000094
228:    0.00000006
23more: less than 1 in ten million

因为TreeNode的大小约为链表节点的两倍，所以我们只有在一个链表已经有了足够节点的时候才会转为tree(参考TREEIFY_THRESHOLD)。并且，当这个hash桶的节点因为移除或者扩容后resize数量变小的时候，我们会将树再转为链表。如果一个用户的数据他的hashcode值分布十分好的情况下，就会很少使用到tree结构。在理想情况下，我们使用随机的hashcode值，loadfactor为0.75情况，尽管由于粒度调整会产生较大的方差，桶中的Node的分布频率服从参数为0.5的泊松分布。下面就是计算的结果：桶里出现1个的概率到为8的概率。桶里面大于8的概率已经小于一千万分之一了。

这个东西因为来自jdk1.8，而且提到了0.75，没有好好理解这段话的意思的话，很容易就认为这是在阐释0.75是怎么来的，然后就简单的把泊松分布给强关联到了0.75上去。然而，这段话的本意其实更多的是表示jdk1.8中为什么拉链长度超过8的时候进行红黑树转换。这个泊松分布的模型其实是基于已经默认因子就是0.75的模型去模拟演算的。

虽然不懂，但是以后有人问直接甩他一个泊松分布就行了，直到--我忘了泊松分布的知识点了?。其实也好理解，红黑树是1.8之后加进来的，所以jdk源码者并没有特地为我们解释下为啥当时设计了0.75，而是更多是想解释一些关于加入红黑树之后一些设计的原因。

HashMap的二项分布

那么，这个和我们的这个负载因子有什么关系呢？我们先针对一下特性，来做一下思路的转换类比：

• 实验只有2种结果

• 我们往hash表put数据可以转换为key是否会碰撞？碰撞就失败，不碰撞就成功。

• 实验相互独立

• 我们可以设想，实验的hash值是随机的，并且他们经过hash运算都会映射到hash表的长度的地址空间上，那么这个结果也是随机的。所以，每次put的时候就相当于我们在扔一个16面(我们先假设默认长度为16)的骰子，扔骰子实验那肯定是相互独立的。碰撞发生即扔了n次有出现重复数字。

• 成功的概率都是一样的

• 这就是我难以理解的地方，这个地方可以说的过去，也可以说不过去。

• 说的过去

  • 每次一put的前面的位置我们不知道会在哪！可能前面一直都在一个位置上，那么我们理论上的概率一直都是 $$\frac{1}{16}$$。我们可以姑且抽象的认为概率p为$$\frac{1}{s}$$(设长度为s)。

  • 需要说明的是：这里我并不确定是否合理，这也是过程中我认为不太严谨的地方。

• 说不过去

  • 但是每次扔的大可能不会在同一个位置上，所以概率每次都会不一样，但是这个不一样又是我们无法估量和猜测的。

然后，我们的目的是啥呢？

就是掷了k次骰子，没有一次是相同的概率，需要尽可能的大些，一般意义上我们肯定要大于0.5(这个数是个理想数，但是我是能接受的)。

于是，n次事件里面，碰撞为0的概率，由上面公式得：

这个概率值需要大于0.5，我们认为这样的hashmap可以提供很低的碰撞率。所以：

这时候，我们对于该公式其实最想求的时候长度s的时候，n为多少次就应该进行扩容了？而负载因子则是的值。所以推导如下：

所以我们得到：

这也就是为什么stackoverflow上说接近于ln2的原因了。然后再去考虑hashmap一些内置的要求：

• 乘16可以最好一个整数。

那么在0.5~1之间找一个小数，满足这要求的只有0.625(5/8)，0.75(3/4)，0.875(7/8)。0.75是最为折中的一个选择。

HashMap扩容的元素迁移

当在往散列表中添加元素的时候，当元素的数量达到了扩容阈值，那么就会进行扩容，扩容中涉及到的一个问题就是如何将已经在map中存放着的现有数据进行合理而高效地迁移。

现在我们来分析这个问题：

什么情况下才需要进行元素的迁移？很简单，就是当散列表的一个桶位中存放着多个元素，即是已经链化或者树化。其他的操作不用进行操作，放在扩容的散列表的相同索引下的桶位中就可以了。

高位链和低位链

在讨论什么是高位链和低位链之前，我们先回顾一下寻址算法：

index = hash & (table.length - 1), 为了更好地理解，我这里举个具体的例子：

假设现在的散列表的长度为2，现在有两个元素的hash值分别为121和131(实际hash数字很大，这里为了简单，设置的数仅供演示).

从上图中可以比较清楚看到，在扩容之前，121和131同占用着散列表的1号位置桶位，形成了链表。扩容后，131被迁移到了新散列表的3号桶位，新的散列表中没有链化，访问效率和数组一致。

但是，是怎样确定是131迁移而不是121迁移呢？

这就引出了高位链和低位链的概念：其在代码中体现为：

以上述情况为例子：

121对应的8位二进制码为0111 1001，131对应的8为二进制码为1000 0011，在没有扩容之前，他们低1位是一致的均为1，因此在和 table.length - 1 = 2 - 1 = 1 = 0000 0001 按位 &之后得到的值是一致的，产生hash冲突，为解决冲突，使用链表的结构来存储数据。扩容之后，table.length - 1 = 4 - 1 = 3 = 0000 0011 ,此次我们发现121和131的低2位是不一样的，121为0，131为1，于是我们将高位为1的节点称为高位节点，由高位节点构成的链表称为高位链，反之称为低位链。

迁移

在确定好高位链和低位链后，就可以进行数据的迁移了。在扩容后的散列表中，低位链迁移到和之前一样索引的桶位，而高位链迁移到 oldIndex + oldTable.length位置的桶位去。

如果在进行数据迁移的时候，桶位中的数据结构已经是红黑树结构了，那怎样确定高位链和低位链呢？？？？

红黑树的节点 TreeNode他是Node的子类，在进行添加红黑树节点和删除红黑树节点的时候，其实内部是还维护着一个链表的，这样的话，就比较方便的进行高低位链表的拆分，拆分完成后，移动新的桶位去，最后还得检查元素的数量，看其是否达到了树化或者链化的条件，最后进行一次结构重整后，整个扩容就结束了。

HashMap添加元素

我封装的 HashMap中提供了一下几个API方法调用：

 1/* 2 * 3 * @param key 需要判断的 key 4 * @return true if in the map,otherwise false 5 */
 6public boolean containsKey(Object key) {
      
 7    return getNode(key) != null;
 8}
 9
10/*11 * This is the default put method ,when the key you put in12 * has already in the map ,then the program will replace the old13 * value with the new value you put in.14 */
15public Value put(Key key, Value value) {
      
16    return put(key, value, true);
17}
18
19/*20 * This put method allow you to choose the operation when there21 * occurs the hash conflict(the key has already in the map) with param22 * flag : true --> replace the old value with new value23 * : false--> refuse to add this item into the map24 * and throws the Exception25 */
26public Value put(Key key, Value value, boolean flag) {
      
27    return putValue(key, value, flag);
28}

实际的实现是在 putValue()方法中：

 1/* 2 * This method can make the key and the value you put in the 3 * function to a node , and the put in the data structure of the 4 * map ,and if the process is successfully executed ,then return 5 * the value. 6 * Attention : if the key you put has already in the map ,then you 7 * can choose to add it or not with the param flag 8 * (true to add and false to refuse) 9 *10 * @param key   待插入到 HashMap 的元素的 key11 * @param value 待插入到 HashMap 的元素的 value12 * @param flag  遇到已经存在的 key ， true add or refused to add13 * @return the value that you put in the map.14 */
15@SuppressWarnings("unchecked")
16final Value putValue(Key key, Value value, boolean flag) {
      
17    int hash = hash(key);// hash值的重新计算
18    Node pointer, headNode;// 节点的指针：pointer:可移动的指针；headNode:记录散列表的第一个元素19    Node node = new Node<>(hash, key, value, null, null);// 根据得到的数据构造出一个新的Node对象20    if (table == null || table.length == 0) {
      // 说明当前的散列表还没初始化，分配对应的存储空间21        // 执行散列表的初始化22        table = resize();23    }24    int index = getIndex(hash);// 根据寻址算法获取到该hash对应在散列表的索引位置25    headNode = table[index];// 记录散列表的第一个slot的元素26    if ((pointer = table[index]) == null) {
      // 将pointer赋值为头指针，并进行判断27        // 如果当前散列表的桶位中没有元素，则直接将构造好的 Node 对象加入该位置，即可28        pointer = node;29        table[index] = pointer;30        size++;31    } else {
      // 如果第一个元素不为空-->说明发生了 hash 冲突32        if (!(pointer instanceof RBTree.TreeNode)) {
      // 当前头结点不是树节点：说明该桶位下的冲突解决策略还是链表策略33            int length = 0;// 记录当前链表的长度，为后面是否需要进行树化操作的一个判断数据34            while (pointer.next != null) {
      35                // 当前节点与待插入的节点进行比较，根据 flag 的值做相应的操作36                if (pointer.hash == hash && Objects.equals(pointer.key, key) && !flag) {
      37                    // 当前节点的key与待插入节点的key完全一致，不允许插入，抛出异常38                    throw new RuntimeException("Add the node with the same key is not permitted.");39                } else if (pointer.hash == hash && Objects.equals(pointer.key, key) && flag) {
      40                    // 当前节点的key与待插入节点的key完全一致，允许插入，直接替换 value 值41                    pointer.value = value;42                    return pointer.value;43                }44                length++;// 链表长度 + 145                pointer = pointer.next;// pointer 指针后移一位46            }47            // 当 while loop 结束后，当前pointer为链表的尾节点，且在之前的节点中没有与 key 一致的情况48            // 没有出现 hash 冲突，直接在链表的尾部插入当前构造的新节点，即可49            pointer.next = node;50            node.prev = pointer;51            pointer = pointer.next;52            length++;// 添加成功：链表长度 + 153            size++;54            if (size > MIN_TREEIFY_CAPACITY && length > TREEIFY_THRESHOLD) {
      55                // 当前 Map中的键值对儿的数量达到了树化阈值，56                // 且链表的长度达到了树化阈值，以头结点进行树化操作57                table[index] = treeify(headNode);58            }59        } else {
      // 当前已经为红黑树的存储数据结构，直接调用红黑树的插入方法插入即可60            pointer = Tree.put((RBTree.TreeNode) headNode, key, value, flag);61            size++;62        }63    }64    return pointer.value;65}

在这里我将我自己之前封装的红黑树融入了到了这个方法中，并且为了适应hashMap的结构，也对红黑树的结构进行了微调，最终还是比较顺利地将红黑树添加进去了。

代码的实现比较抽象，这里我再补上一张图吧，简单梳理一下添加元素的过程吧。

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