Java中的HashMap、LinkedHashMap的解决散列冲突策略都是链表法(数据规模大),但多线程中的ThreadLocalMap则是用的开放寻址法(因为规模数据小、装载因子不高)。
何为一个工业级的散列表?工业级的散列表应该具有哪些特性?
1.支持快速的查询、插入、删除操作;
2.内存占用合理,不能浪费过多空间;
3.性能稳定,在极端情况下,散列表的性能也不会退化到无法接受的情况。
如何设计这样一个散列表呢?从3个方面来考虑设计思路
- 设计一个合适的散列函数;
- 定义装载因子阈值,并且设计动态扩容策略;
- 选择合适的散列冲突解决方法。
总结:
一、如何设计散列函数?
1.要尽可能让散列后的值随机且均匀分布,这样会尽可能减少散列冲突,即便冲突之后,分配到每个槽内的数据也比较均匀。
2.除此之外,散列函数的设计也不能太复杂,太复杂就会太耗时间,也会影响到散列表的性能。
3.常见的散列函数设计方法:直接寻址法、平方取中法、折叠法、随机数法等。
二、如何根据装载因子动态扩容?
1.如何设置装载因子阈值?
①可以通过设置装载因子的阈值来控制是扩容还是缩容,支持动态扩容的散列表,插入数据的时间复杂度使用摊还分析法。
②装载因子的阈值设置需要权衡时间复杂度和空间复杂度。如何权衡?如果内存空间不紧张,对执行效率要求很高,可以降低装载因子的阈值;相反,如果内存空间紧张,对执行效率要求又不高,可以增加装载因子的阈值。
2.如何避免低效扩容?分批扩容
①分批扩容的插入操作:当有新数据要插入时,我们将数据插入新的散列表,并且从老的散列表中拿出一个数据放入新散列表。每次插入都重复上面的过程。这样插入操作就变得很快了。
②分批扩容的查询操作:先查新散列表,再查老散列表。
③通过分批扩容的方式,任何情况下,插入一个数据的时间复杂度都是O(1)。
三、如何选择散列冲突解决方法?
① 常见的2中方法:开放寻址法和链表法;
② 大部分情况下,链表法更加普适。而且,我们还可以通过将链表法中的链表改造成其他动态查找数据结构,比如红黑树、跳表,来避免散列表时间复杂度退化成O(n),抵御散列冲突攻击;
③ 但是,对于小规模数据、装载因子不高的散列表,比较适合用开放寻址法。
四、Java中哪些数据类型底层是基于散列表实现的?
hash化的容器都是基于散列表的,比如HashMap、LinkedHashMap、HashSet,LinkedHashSet、HashTable、ConcurrentHashMap等。