1. HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中有數(shù)組和鏈表來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，但這兩者基本上是兩個(gè)極端。
數(shù)組
數(shù)組存儲(chǔ)區(qū)間是連續(xù)的，占用內(nèi)存嚴(yán)重，故空間復(fù)雜的很大。但數(shù)組的二分查找時(shí)間復(fù)雜度小，為O(1)；數(shù)組的特點(diǎn)是：尋址容易，插入和刪除困難；
鏈表
鏈表存儲(chǔ)區(qū)間離散，占用內(nèi)存比較寬松，故空間復(fù)雜度很小，但時(shí)間復(fù)雜度很大，達(dá)O（N）。鏈表的特點(diǎn)是：尋址困難，插入和刪除容易。
哈希表
那么我們能不能綜合兩者的特性，做出一種尋址容易，插入刪除也容易的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？答案是肯定的，這就是我們要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既滿足了數(shù)據(jù)的查找方便，同時(shí)不占用太多的內(nèi)容空間，使用也十分方便。
哈希表有多種不同的實(shí)現(xiàn)方法，我接下來(lái)解釋的是最常用的一種方法—— 拉鏈法，我們可以理解為“鏈表的數(shù)組” ，如圖：
從上圖我們可以發(fā)現(xiàn)哈希表是由數(shù)組+鏈表組成的，一個(gè)長(zhǎng)度為16的數(shù)組中，每個(gè)元素存儲(chǔ)的是一個(gè)鏈表的頭結(jié)點(diǎn)。那么這些元素是按照什么樣的規(guī)則存儲(chǔ)到數(shù)組中呢。一般情況是通過(guò)hash(key)%len獲得，也就是元素的key的哈希值對(duì)數(shù)組長(zhǎng)度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存儲(chǔ)在數(shù)組下標(biāo)為12的位置。
HashMap其實(shí)也是一個(gè)線性的數(shù)組實(shí)現(xiàn)的,所以可以理解為其存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的容器就是一個(gè)線性數(shù)組。這可能讓我們很不解，一個(gè)線性的數(shù)組怎么實(shí)現(xiàn)按鍵值對(duì)來(lái)存取數(shù)據(jù)呢？這里HashMap有做一些處理。
首先HashMap里面實(shí)現(xiàn)一個(gè)靜態(tài)內(nèi)部類Entry，其重要的屬性有key , value, next，從屬性key,value我們就能很明顯的看出來(lái)Entry就是HashMap鍵值對(duì)實(shí)現(xiàn)的一個(gè)基礎(chǔ)bean，我們上面說(shuō)到HashMap的基礎(chǔ)就是一個(gè)線性數(shù)組，這個(gè)數(shù)組就是Entry[]，Map里面的內(nèi)容都保存在Entry[]里面。
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/** * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. */ transient Entry[] table; |
2. HashMap的存取實(shí)現(xiàn)
既然是線性數(shù)組，為什么能隨機(jī)存取？這里HashMap用了一個(gè)小算法，大致是這樣實(shí)現(xiàn)：
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// 存儲(chǔ)時(shí):int hash = key.hashCode(); // 這個(gè)hashCode方法這里不詳述,只要理解每個(gè)key的hash是一個(gè)固定的int值int index = hash % Entry[].length;Entry[index] = value;// 取值時(shí):int hash = key.hashCode();int index = hash % Entry[].length;return Entry[index]; |
1）put
疑問(wèn)：如果兩個(gè)key通過(guò)hash%Entry[].length得到的index相同，會(huì)不會(huì)有覆蓋的危險(xiǎn)？
這里HashMap里面用到鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一個(gè)概念。上面我們提到過(guò)Entry類里面有一個(gè)next屬性，作用是指向下一個(gè)Entry。打個(gè)比方， 第一個(gè)鍵值對(duì)A進(jìn)來(lái)，通過(guò)計(jì)算其key的hash得到的index=0，記做:Entry[0] = A。一會(huì)后又進(jìn)來(lái)一個(gè)鍵值對(duì)B，通過(guò)計(jì)算其index也等于0，現(xiàn)在怎么辦？HashMap會(huì)這樣做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又進(jìn)來(lái)C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；這樣我們發(fā)現(xiàn)index=0的地方其實(shí)存取了A,B,C三個(gè)鍵值對(duì),他們通過(guò)next這個(gè)屬性鏈接在一起。所以疑問(wèn)不用擔(dān)心。也就是說(shuō)數(shù)組中存儲(chǔ)的是最后插入的元素。到這里為止，HashMap的大致實(shí)現(xiàn)，我們應(yīng)該已經(jīng)清楚了。
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public V put(K key, V value) { if (key == null) return putForNullKey(value); //null總是放在數(shù)組的第一個(gè)鏈表中 int hash = hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); //遍歷鏈表 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; //如果key在鏈表中已存在，則替換為新value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } modCount++; addEntry(hash, key, value, i); return null; } |
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void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);//參數(shù)e, 是Entry.next //如果size超過(guò)threshold，則擴(kuò)充table大小。再散列 if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length);} |
當(dāng)然HashMap里面也包含一些優(yōu)化方面的實(shí)現(xiàn)，這里也說(shuō)一下。比如：Entry[]的長(zhǎng)度一定后，隨著map里面數(shù)據(jù)的越來(lái)越長(zhǎng)，這樣同一個(gè)index的鏈就會(huì)很長(zhǎng)，會(huì)不會(huì)影響性能？HashMap里面設(shè)置一個(gè)因子，隨著map的size越來(lái)越大，Entry[]會(huì)以一定的規(guī)則加長(zhǎng)長(zhǎng)度。
2）get
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public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey(); int hash = hash(key.hashCode()); //先定位到數(shù)組元素，再遍歷該元素處的鏈表 for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) return e.value; } return null;} |
3）null key的存取
null key總是存放在Entry[]數(shù)組的第一個(gè)元素。
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private V putForNullKey(V value) { for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } modCount++; addEntry(0, null, value, 0); return null; } private V getForNullKey() { for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) return e.value; } return null; } |
4）確定數(shù)組index：hashcode % table.length取模
HashMap存取時(shí)，都需要計(jì)算當(dāng)前key應(yīng)該對(duì)應(yīng)Entry[]數(shù)組哪個(gè)元素，即計(jì)算數(shù)組下標(biāo)；算法如下：
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/** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); } |
按位取并，作用上相當(dāng)于取模mod或者取余%。
這意味著數(shù)組下標(biāo)相同，并不表示hashCode相同。
5）table初始大小
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public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { ..... // Find a power of 2 >= initialCapacity int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1; this.loadFactor = loadFactor; threshold = (int)(capacity * loadFactor); table = new Entry[capacity]; init(); } |
注意table初始大小并不是構(gòu)造函數(shù)中的initialCapacity！！
而是 >= initialCapacity的2的n次冪！！！！
————為什么這么設(shè)計(jì)呢？——
3. 解決hash沖突的辦法開(kāi)放定址法（線性探測(cè)再散列，二次探測(cè)再散列，偽隨機(jī)探測(cè)再散列） 再哈希法 鏈地址法 建立一個(gè)公共溢出區(qū)
Java中hashmap的解決辦法就是采用的鏈地址法。
4. 再散列rehash過(guò)程
當(dāng)哈希表的容量超過(guò)默認(rèn)容量時(shí)，必須調(diào)整table的大小。當(dāng)容量已經(jīng)達(dá)到最大可能值時(shí)，那么該方法就將容量調(diào)整到Integer.MAX_VALUE返回，這時(shí)，需要?jiǎng)?chuàng)建一張新表，將原表的映射到新表中。
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/** * Rehashes the contents of this map into a new array with a * larger capacity. This method is called automatically when the * number of keys in this map reaches its threshold. * * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE. * This has the effect of preventing future calls. * * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two; * must be greater than current capacity unless current * capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value * is irrelevant). */void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; transfer(newTable); table = newTable; threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);}/** * Transfers all entries from current table to newTable. */void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; int newCapacity = newTable.length; for (int j = 0; j < src.length; j++) { Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null) { src[j] = null; do { Entry<K,V> next = e.next; //重新計(jì)算index int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } while (e != null); } }} |
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