5千字长文,深度总结HashMap底层实现&面试题收藏
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了5千字长文,深度总结HashMap底层实现&面试题收藏相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
哈喽,大家好!!!今天的主题:HashMap
反观整个Java的集合框架,我们讲了ArrayList、LinkedList、Stack、Queue、Deque、PriorityQueue等等集合,以及它们背后所对应的数据结构,今天我们来看一下java集合中,最为重要的,也是最常用的一个集合:HashMap。它的重要性,毋庸置疑,网上随意找一篇面经,几乎都会问到HashMap的底层实现、哈希冲突该怎么办?…… 这里我们就不细说了,直接进入主题。
一、认识HashMap
HashMap,实现了Map接口,数据存储形式采用键值对,也就是一个键对应一个值。如下图:
由上图可以清晰地看出,每一个键都对应一个唯一的值,并且键(Key)不能够重复,但值(Value)可以有重复的
。这就是哈希表的形式,可能大家觉得这也没什么奇妙之处。不急,后面再说它的惊人之处。我们先来看看这该怎么使用这个HashMap。
构造方法:
HashMap<String, String> map1 = new HashMap<>(); //无参构造
HashMap<String, String> map2 = new HashMap<>(20);//指定初始容量
HashMap<String, String> map3 = new HashMap<>(20, 0.75f); //指定初始容量和负载因子
具体的用法就是:
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添加元素
map1.put("TOM", "猫");//put方法,往里面添加元素
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获得值(Value)
//根据TOM这个键,拿到相应的值。如果没有这个键,则返回null String value = map1.get("TOM");
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删除元素
map1.remove("TOM");//根据键,去删除键值对 map1.clear(); //删除map1的所有元素
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元素个数
int size = map1.size(); //返回当前集合中的键值对数量
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查找是否包含键(Key)
//查找map1是否有TOM这个键(Key) boolean isContainsK = map1.containsKey("TOM");
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查找是否包含值(Value)
//查找map1是否有猫,这个值(Value) boolean isContainsV = map1.containsValue("猫");
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map转Set
//将map集合,转换为Set类型的集合 Set<Map.Entry<String, String>> entry = map1.entrySet();
以上方法,都好理解,主要就是最后一个Map转为Set的这个方法,我们讲解一下。
因为Set集合,它只是存储一个类型的元素,而不像HashMap这样是键值对。所有当HashMap转为Set时,会将HashMap的键和值,打包成一个整体(Map.Entry<K,V>),打包后的对象类型就是这个括号里面的。然后再将打包好的整体放入Set集合中,如下图所示:
就如上图,打包成Map.Entry<K,V>类型,再放入Set集合中。这样做的好处就是,可以使用迭代器(Iterator)进行遍历,因为Map接口是没实现Interable接口的,无法使用迭代器,只能转为Set集合,再使用迭代器。以下是使用迭代器的代码:
Set<Map.Entry<String, String>> entry = map1.entrySet();
for (Map.Entry<String,String> set : entry) {
//调用get方法,即可拿到键和值
String key = set.getKey();
String value = set.getValue();
}
还有值得注意的是,键重复的情况,假设目前HashMap中已经有了(“TOM”,“猫”)这一对键值。如果此时我再添加元素(“TOM”,“狗”),因为键是一样的,则会找到表中TOM的位置,将“狗”放入了表中,实现了覆盖的效果。如下代码:
HashMap<String,String> map1 = new HashMap<>();
map1.put("TOM", "猫"); //第一次放入
map1.put("TOM", "狗"); //第二次方法,则会将猫改写为狗
二、哈希函数
1、哈希函数的概念
在我们前面学习的所有数据结构中,无论是二叉树,还是链表,在增删查改的操作上,时间复杂度都还是有那么一点点不尽人意,拿搜索二叉树举例,当插入的数据有序时,会退化成链表,从而产生了平衡树。但平衡树的增删查改也只能做到O(logN)的水平,没法再快了。
但哈希函数可以做到O(1)的水平,这是一个非常恐怖的概念,增删查改都能做到O(1)的水平,快了不止多少倍。那么它到底是怎么实现的?我们来简单分析一下:
哈希函数:根据给定的数据,进行计算,得到一个地址,在这个地址的地方进行放入元素。
取出元素的时候,也只是根据数据计算一个地址,在该地址处取出元素。
这就是哈希函数简单的认识。就是根据一些计算,推导出一个地址。
比如:hash = 元素 % 10; 这样一个最简单的哈希函数公式,假设我们传递的数据,是99,则99 % 10 = 9。则在数组下标为9的位置放入数据……
但是还有一个问题就是:假设现在传递的数据是89,89 % 10 = 9。还是在下标为9 的位置进行插入数据。此时就发生了意外,当前9下标位置已经有数据了。
以上这样的情况,就称为哈希冲突。不同的关键字,根据相同的哈希函数计算出相同的哈希值,就是哈希冲突
。
人们可以设计出精妙的哈希函数,来降低哈希冲突的概率,但是绝对不可能做到不发生冲突。也就是说,但我们添加元素足够多时,发生哈希冲突,是一个必然的现象
。
常见的哈希函数,我们这里就不列举了,大家查一下就行。大多数人都不会去设计哈希函数,我们只需知道有这么个东西即可。
2、哈希冲突,该怎么办?
为了尽量降低哈希冲突,我们就得从两个方面着手:在发生冲突之前和发生冲突之后。
发生冲突之前:设计出精妙的哈希函数,存放数据的内存空间开辟大一点,还有就是有一个负载因子
的概念。
负载因子:
也就是表中的元素除以哈希表的长度,就是负载因子。
负载因子的曲线图大致如下:
也就是说在负载因子达到一个界限的时候,就需要进行扩容,将数组扩大,即可降低负载因子。
以上方案只是在尽量预防发生冲突,那如果真的发生冲突了,又该怎么办?
哈希冲突后:
常见的解决哈希冲突的方法是:闭散列
和开散列
。
闭散列:也叫开放地址法,当发生哈希冲突的时候,说明此当前下标位置已经有数据了,此时我们只需沿着当前位置往下查找一个没放数据的位置,插入数据即可,如下:
在插入89时,发生了冲突,就在9下标的后面找到一个空位置插入数据,但是9下标后面没位置了,则从数组前面开始找。
那有人可能就会问,会不会整个数据都已经满了呢??
不可能的!因为有一个负载因子在控制数组的大小,当负载因子达到一个值的时候,就会进行扩容。
以上的方法就称为线型探测法。沿着下标,一直往下找,找到一个空位就插入即可。但是这样做的不好之处就在于,发生冲突的所有数据都聚集在一块地方,对删除操作增加了不小的难度。
例如:假设现在需要删除99,那能直接将99拿走吗?如果拿走了,那89,又如何通过哈希函数取出呢??
所有线型探测法,对于删除操作,采用了伪删除法,也就是说,有一个变量记录99的状态表示已经删除了。
除了线型探测,还有二次探测法,就是为了解决冲突的元素聚集在一块这个问题:二次探测法,将不在沿着冲突位置的下标一个一个往下找空位置,而是通过一个公式:待插入下标 = (冲突下标 + i 2)% m 。此处的i就是发生冲突的次数。比如89第一次插入时,会跟99第一次发生冲突,计算下一个下标后,发现下一位置还是冲突的,则i=2,一直往下推导……
最重要的就是开散列:
开散列:又叫链地址法。将发生冲突的元素,用一个单链表进行串连起来,将头节点,放入数组中即可。如下图:
将所有发生冲突的元素,用一个单链表串连起来即可。然后在这个单链表中一个个查找。
但是还是会出现意外,如果单链表的长度很长的话,还是做不到O(1)的时间复杂度,那么此时就需要将这个单链表,转换为一个哈希表,或者是建一个红黑树(JDK1.8之后)的形式。
以上两种方法,就是解决哈希冲突之后的方案,特别值得记住的就是开散列。
3、JDK1.8的HashMap源码
(1)构造方法
在JDK1.8之前,HashMap只是采用数组+单链表的形式进行存储,且当时的单链表是用头插法的形式插入节点的
。
在JDK1.8之后,HashMap采用数组+单链表+红黑树的形式进行存储,且单链表是用尾插法的形式插入节点
。
那么是怎么进行存储的,我们来简单分析一下源码:
无参构造方法,只是设置了负载因子,并没有设置HashMap底层数组的大小。所以,只调用构造方法,不调用put方法,数组大小是0。跟ArrayList是一样的,ArrayList在调用add时,会将数组大小设置为10。
有参构造方法:
切记:HashMap底层数组的大小,一定是2的某次方,假设调用方传递的是20,这个数并不是2的某次方,则会向上调整,取离20最近的,且还是2的某次方的数。这里的话,离20最近且还是2的某次方的数,就是32。
千万注意,HashMap底层数组大小,不一定就是new的时候的初始化容量
。
其次,我们需要认识一下几个常见的成员变量,以便于我们后续读懂put方法。
(2)put方法
在读put方法前,一定需要理解上图中的几个成员变量的意义,然后再来读put方法,这样才不至于越看越懵。
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首先第一步就是put方法,调用了putVal方法 。这里需注意hash函数,设计的比较精妙。
hash函数,除了调用了hashCode方法以外,还将计算出来的hashCode的值右移了16位,然后再做与运算。因为hashCode放回的是int类型,右移16位是将这个数值的每一位都利用起来。
-
putVal方法
tab指向成员变量table数组,n就是当前数组的长度。
首先我们先来看第一条逻辑分支,628行。tab=table,首先是判断是否为null,第二判断就是数组的长度等于0的时候。当调用无参构造方法时,没有为数组分配大小和赋值等操作,所有此时调用put方法是,第628行的逻辑判断就是真:
第629行,tab=resize()。人如其名,resize就是调整数组大小的。这个方法有两个作用:
初始化数组大小
和扩容
。677行至705行的代码,就是初始化创建table数组。706行至749行的代码,就是将扩容前的旧数组的所有数据重新进行hash计算,放入新数组,这里就不多讲了,代码如下:
-
数组开辟好之后,就是将Key和Value放入HashMap中
切记切记:上图的蓝色框中,非常重要,可以说是精妙绝伦、无与伦比的设计理念。
i = (n - 1)& hash。 n是当前数组的长度,假设就是16,hash就是Key计算出来的哈希值
在n是2的某次方的前提下,切记切记,必须是2的某次方的前提,重要的事说三遍!!!
在n是2的某次方的前提下,切记切记,必须是2的某次方的前提,重要的事说三遍!!!
在n是2的某次方的前提下,切记切记,必须是2的某次方的前提,重要的事说三遍!!!
i = (n - 1) & hash ,等价于 i = hash % n
这一点非常非常重要!!!
因为位运算肯定是比取模运算快,这也是为什么在前面讲构造方法的时候,JDK为什么会将容量调整为2的某次方的原因。可以说,JDK的实现者,为了加快HashMap的速度,费了大心思。
这一点理解后,就好理解后面的了。根据上面的i计算之后,当前i的值肯定是在0~n-1的范围内。此时再去相应的位置放数据。
第630行判断当前i位置是不是null,如果是null,说明这个位置还没有元素,直接插入node节点即可。
不用想,632行开始,就是i位置不是null时,就需要将新节点插入到单链表中
在调整为红黑树的时候,网上很多帖子写的都是在JDK1.8之后,当链表长度大于8时,就调整为红黑树,这是错的。
调整为红黑树的代码如上图,如果此时的数值长度没有超过64时,只会进行扩容,不会调整为红黑树。
代码的最后就是计算当前HashMap的元素个数,看是否超过了负载因子*数值长度,这个阈值。超过了就扩容:
三、面试题总结
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如果new HashMap(19),此时HashMap内的数组长度是多少?
答:如果只是调用构造方法的话,数组大小是0。因为此时的构造方法,只是将计算好的数组长度存储到一个成员变量里,还并没有开辟数组,在第一次调用put方法时,会调用resize方法,进行开辟数组。 如果除了调用构造方法,还调用了一次put方法的话,那么数组长度就是32,因为JDK底层会将19向上调整,第一个是2的某次方的数,就是最后数组的长度。
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那么为什么JDK底层会调整19这个数组长度呢?必须是2的某次方,目的是什么?
答:因为在存放数据的时候,需要对哈希值求余数,这个余数就是数组的下标。如果此时用取模运算(%),不够高效;而当数组的长度是2的某次方的时候,可以通过以下公式直接计算取模后的结果:i = (n - 1) & hash。(与运算比取模运算快)
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HashMap在什么时候进行扩容?
答:在JDK1.8中,当前哈希表的元素个数大于等于负载因子*数组长度时,会进行扩容操作。(JDK1.8的负载因子是0.75)
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当两个对象的hash值相同时,会发生什么?
答:哈希冲突。
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如果两个键的hash值相同,该怎么取到相应的Value值?
答:遍历当前的链表(红黑树),如果在某一个节点处,这个节点Key和此时我传递进去的Key相等,那么就是当前这个节点Value。
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你了解过重新调整HashMap大小时存在什么问题吗?
答:重新调整HashMap的大小,会将以前旧数组的所有数据,重新进行哈希计算,再放入新数组。
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HashMap的内部是如何进行存储数据的?
答:在JDK1.8之前,采用数组+单链表的形式,且单链表的插入方式是头插法。在JDK1.8之后,采用数组+单链表+红黑树的形式,且单链表的插入方式是尾插法。
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在什么情况下,HashMap会将单链表转换为红黑树?
答:在数组的长度大于等于64,且单链表的长度大于等于8的时候,会转换为红黑树。
好啦,本期更新就到此结束啦!!!我们下期见!!!
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