使用HashMap的containsKey查找键，时间复杂度为什么是O？

Posted 2023-03-07 征途黯然.

[1] 总览

  在Java中，"containsKey"是Map接口中定义的一个方法，用于判断给定的键（key）是否存在于Map中。Map是Java中的一种数据结构，用于存储键值对（key-value pairs），其中每个键都是唯一的。

  "containsKey"方法接受一个键作为参数，如果Map中存在该键，则返回true，否则返回false。

  "containsKey"方法的时间复杂度为O(1)，即常数时间，因为它使用了哈希表（hash table）来实现。哈希表是一种高效的数据结构，可以在常数时间内执行插入、查找和删除操作。因此，"containsKey"方法通常用于快速检查Map中是否包含某个键，而不必遍历整个Map。

[2] 为什么hashtable可以在常数时间内执行插入、查找和删除操作？

  哈希表（hash table）可以在常数时间内执行插入、查找和删除操作，是因为它使用了哈希函数（hash function）来将键映射到索引上。

  具体来说，哈希函数将键映射到哈希表中的一个桶（bucket）上，每个桶存储了一个链表或者红黑树等数据结构，用于存储具有相同哈希值的键值对。

  在哈希表中，插入一个键值对的时间复杂度是O(1)，因为只需要计算出键的哈希值，然后将它插入到对应的桶中。

  同样，查找和删除操作的时间复杂度也是O(1)，因为可以根据键的哈希值直接定位到对应的桶，然后在桶中查找或删除该键值对。

  然而，如果哈希函数的设计不合理，可能会导致哈希表中的冲突（collision），即不同的键被映射到同一个桶中。这种情况下，需要使用链表或红黑树等数据结构来解决冲突。在最坏情况下，所有键都被映射到同一个桶中，导致链表或红黑树的长度变为N，此时插入、查找和删除的时间复杂度将变为O(N)。为了避免这种情况，需要使用一种好的哈希函数，使得键被平均分布到各个桶中，从而使得插入、查找和删除的平均时间复杂度保持为O(1)。

[3] HashMap的containsKey方法底层详解

/**
* 检查是否包含key
* 如果key有对应的节点对象，则返回ture，不关心节点对象的值是否为空
*/
public boolean containsKey(Object key) 
    // 调用getNode方法来获取键值对，如果没有找到返回false，找到了就返回ture
    return getNode(hash(key), key) != null; //真正的查找过程都是通过getNode方法实现的

 
/**
* 该方法是Map.get方法的具体实现
* 接收两个参数
* @param hash key的hash值，根据hash值在节点数组中寻址，该hash值是通过hash(key)得到的，可参见：hash方法解析
* @param key key对象，当存在hash碰撞时，要逐个比对是否相等
* @return 查找到则返回键值对节点对象，否则返回null
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) 
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; // 声明节点数组对象、链表的第一个节点对象、循环遍历时的当前节点对象、数组长度、节点的键对象
    // 节点数组赋值、数组长度赋值、通过位运算得到求模结果确定链表的首节点
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) 
        if (first.hash == hash && // 首先比对首节点，如果首节点的hash值和key的hash值相同 并且 首节点的键对象和key相同（地址相同或equals相等），则返回该节点
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first; // 返回首节点
 
        // 如果首节点比对不相同、那么看看是否存在下一个节点，如果存在的话，可以继续比对，如果不存在就意味着key没有匹配的键值对    
        if ((e = first.next) != null) 
            // 如果存在下一个节点 e，那么先看看这个首节点是否是个树节点
            if (first instanceof TreeNode)
                // 如果是首节点是树节点，那么遍历树来查找
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); 
 
            // 如果首节点不是树节点，就说明还是个普通的链表，那么逐个遍历比对即可    
            do 
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 比对时还是先看hash值是否相同、再看地址或equals
                    return e; // 如果当前节点e的键对象和key相同，那么返回e
             while ((e = e.next) != null); // 看看是否还有下一个节点，如果有，继续下一轮比对，否则跳出循环
        
    
    return null; // 在比对完了应该比对的树节点 或者全部的链表节点 都没能匹配到key，那么就返回null