HashMap 容量为什么总是为 2 的次幂？

Posted 2021-04-24 Java技术栈

Java技术栈

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HashMap是根据key的hash值决策key放入到哪个桶（bucket）中，通过 tab=[(n - 1) & hash] 公式计算得出，其中tab是一个哈希表。

1. 为什么要保证 capacity 是2的次幂呢？

2）因为 n 永远是2的次幂，所以 n-1 通过 二进制表示，永远都是尾端以连续1的形式表示（00001111，00000011）

当(n - 1) 和 hash 做与运算时，会保留hash中 后 x 位的 1

例如 00001111 & 10000011 = 00000011

这样做有2个好处

• &运算速度快，至少比%取模运算块
• 能保证 索引值 肯定在 capacity 中，不会超出数组长度
• (n - 1) & hash，当n为2次幂时，会满足一个公式：(n - 1) & hash = hash % n

2.为什么要通过 (n - 1) & hash 决定桶的索引呢？

3）首先要提的一点是 中 capacity 可以在构造函数中指定，如果不指定默认是2 的 (n = 4) 次方，即16。

public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

4） 中的hash也做了比较特别的处理，(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)。

先获得key的 的值 h，然后 h 和 h右移16位 做异或运算。

实质上是把一个数的低16位与他的高16位做异或运算，因为在前面 (n - 1) & hash 的计算中，hash变量只有末x位会参与到运算。使高16位也参与到hash的运算能减少冲突。

例如1000000的二进制是 

00000000 00001111 01000010 01000000 

右移16位：                     

00000000 00000000 00000000 00001111

异或                                

00000000 00001111 01000010 01001111

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

3.capacity 永远都是 2 次幂，那么如果我们指定 initialCapacity 不为 2次幂时呢，是不是就破坏了这个规则？

答案是：不会的， 的tableSizeFor方法做了处理，能保证n永远都是2次幂。

/**
 * Returns a power of two size for the given target capacity.
 */
static final int tableSizeFor(int cap) {
    //cap-1后，n的二进制最右一位肯定和cap的最右一位不同，即一个为0，一个为1，例如cap=17（00010001），n=cap-1=16（00010000）
    int n = cap - 1;
    //n = (00010000 | 00001000) = 00011000
    n |= n >>> 1;
    //n = (00011000 | 00000110) = 00011110
    n |= n >>> 2;
    //n = (00011110 | 00000001) = 00011111
    n |= n >>> 4;
    //n = (00011111 | 00000000) = 00011111
    n |= n >>> 8;
    //n = (00011111 | 00000000) = 00011111
    n |= n >>> 16;
    //n = 00011111 = 31
    //n = 31 + 1 = 32, 即最终的cap = 32 = 2 的 (n=5)次方
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

 
   
   
 

  
    
    
  
 
   
 
    
 
     
https;?/blog.csdn.net/u010841296/article/details/82832166
 
    
 
   
 
  
 
   
   
 
 
   
   
 

  
    
    
  

 
   
   
 
 
   
   
 

  
    
    
  

  
    
    
  
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