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HashMap的內(nèi)部實現(xiàn)-創(chuàng)新互聯(lián)

權(quán)衡時空

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HashMap是以鍵值對的方式存儲數(shù)據(jù)的。

如果沒有內(nèi)存限制,那我直接用哈希Map的鍵作為數(shù)組的索引,取的時候直接按索引get就行了,可是地價那么貴,哪里有無限制的地盤呢。

如果沒有時間限制的話,我可以把數(shù)據(jù)放到一個無序數(shù)組中,按順序查找,遲早也能找到??墒莟ime is money,光陰那么短暫,誰又等得起呢。

所以,HashMap做了個折中的策略,使用適當?shù)臅r間和空間做出了權(quán)衡,具體可以歸結(jié)為“鏈表散列法”,這是一個hash表處理沖突的經(jīng)典方法。

   

鏈表散列


那么什么是”鏈表散列法”呢?看下圖:

 HashMap的內(nèi)部實現(xiàn)

縱向的是一個數(shù)組,數(shù)組的每一項都是一個鏈表。你可以把這個數(shù)組看成是N個桶,每一個桶放著一個鏈子。

數(shù)組是干嘛的?數(shù)組的每一項負責放鏈表的。

鏈表是干嘛的?負責放Map數(shù)據(jù)的,比如一個HashMap有兩個鍵,一個是key1,一個是key2。那么該鏈表就會分出兩個節(jié)點分別存放這兩個鍵值對(每一個鍵值對是打包放在Entry對象中的)。

鏈表是怎么鏈起來的?Entry包含有key、value、下一個節(jié)點next、hash值等,這個next就把各個節(jié)點串了起來。

HashMap保存數(shù)據(jù)的過程為:先計算當前要保存的鍵值對的哈希值(決定著當前鍵值對要放到哪個桶中),根據(jù)這個哈希值找到對應(yīng)的桶。如果桶中沒有數(shù)據(jù),那就直接放進去。如果桶中已經(jīng)放了數(shù)據(jù)(也即:桶中的鏈條上放著一個或者多個鍵值對),那就順著桶中的這個鏈條一個一個比對,看有沒有key與當前要保存的數(shù)據(jù)的key相同。如果有相同,直接覆蓋原來key的value。如果沒有相同的,那么將該元素保存在鏈頭(最早保存的元素就會跑到鏈尾)。

   

裝填因子


桶的數(shù)量決定了能放多少個HashMap,而具體用了多少個桶,則直接關(guān)系著查找的效率。打個比方,你去隔壁班找小明,班里有10個人,你很快就會找到小明,班里坐著100個人,你可能找半天才能找到。所以你去看HashMap的構(gòu)造函數(shù)是這樣的:

HashMap的內(nèi)部實現(xiàn)

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {        if (initialCapacity < 0)            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);        this.loadFactor = loadFactor;
        threshold = initialCapacity;
        init();
    }public HashMap(int initialCapacity) {        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }public HashMap() {        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

HashMap的內(nèi)部實現(xiàn)

三個構(gòu)造函數(shù)都牽動著兩個東西:initialCapacity,loadFactor。前者表示的是桶的初始數(shù)量(即數(shù)組大?。笳弑硎尽把b填因子”,裝填因子是哈希表在其容量自動增加之前可以達到多滿的一種尺度。比如,數(shù)組初始大小為100,如果裝填因子=0.6,表示當數(shù)組中存放了60個Map之后,就要把數(shù)組擴容后才能繼續(xù)存放。這就是為了解決上面講到的效率問題。

裝填因子定的小了,查找數(shù)據(jù)就快些,但是浪費空間。裝填因子大了,空間利用率就高,但是浪費時間。生活就是這樣,顧此失彼在所難免,萬事哪有兩全的呢。系統(tǒng)權(quán)衡利弊后,默認給的裝填因子是0.75,這個一般我們是不需要改動的。

   

除留余數(shù)


那么還有個問題。拿到一個Map的哈希值,怎么決定放到哪個桶里呢?如果最后數(shù)組中的Map數(shù)據(jù)都擠到一塊兒那可不行,查詢就會慢。太松了也不行,浪費空間。Java用了一招“除留余數(shù)法”,保證數(shù)據(jù)在數(shù)組中分布均勻。

“除留余數(shù)法”,就是取模。比如數(shù)組的長度是100,Map的哈希值是80,用80%100,余數(shù)是80,就放到80那個位置。但是Java可不是那樣干算的呦,且看源碼:

HashMap的內(nèi)部實現(xiàn)

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            resize(2 * table.length);
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }

        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

HashMap的內(nèi)部實現(xiàn)

上面代碼就是HashMap中的添加Entry數(shù)據(jù)的方法。BucketIndex就是當前Map在數(shù)組中的索引。第三行擴容且不談,重點在indexFor方法,這個方法就是”取模”。我們點進去看一下:

HashMap的內(nèi)部實現(xiàn)

static int indexFor(int h, int length) {// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";

        return h & (length-1);

}

HashMap的內(nèi)部實現(xiàn)

H是Map的哈希值,length是數(shù)組的長度。它直接使用了一個h & (length - 1)。這一句其實就相當于對數(shù)組取模,但是直接用二進制的位操作,比數(shù)學計算要快的多。這也給了我們程序員一個啟發(fā),能用位運算時盡量用,提高逼格又提高效率。

   

均勻分布


還有個有趣的地方,上面代碼的注釋部分:length must be a non-zero power of 2,這句是說,數(shù)組的長度必須是2的n次方。

為啥是2的n次方呢?

如果不是2的n次方,比如length為15,h分別為2,3,4。那么用h & (length -1)有:

h

Length-1

h & (length -1)

0010

1110

0010,即2

0011

1110

0010,即2

0100

1110

0100,即4

你看,隨便測了三個數(shù)字,就發(fā)生了碰撞。為什么會這樣呢?

這是因為:如果不是2的n次方,那么2^n – 1的最低位必然為0,而0、1分別和0作“與”運算,結(jié)果都為0。也就是說,不論h為多少,h & (length - 1)的結(jié)果最低位都是0。那么數(shù)組中最低位為1的那些位置就全部空缺著,這就導致數(shù)據(jù)在數(shù)組中分布不均勻了,繼而影響了查詢的效率。

讀取數(shù)據(jù)的時候就簡單多了,通過key的hash值找到在table數(shù)組中的索引處的Entry,然后返回該key對應(yīng)的value即可。

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網(wǎng)頁名稱:HashMap的內(nèi)部實現(xiàn)-創(chuàng)新互聯(lián)
本文來源:http://jinyejixie.com/article6/gejig.html

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