HashMap的设计与优化(hashmap详细讲解)
ccwgpt 2024-11-02 10:57 28 浏览 0 评论
前言
手执烟花以谋生 心怀诗意以谋爱
不论我是否去记录,在往昔与未来的无限岁月中,仍会有人奋起,有人沉沦,有人成为英雄,有人扮演小丑,有人挺身而出,有人迷惘沉沦。但你只需——“在繁华中自律,在落魄中自愈,在谋生的路上不抛弃良知,在谋爱的路上不丢失最严,这次我站在风中,任你大雾四起。”
HashMap的设计原理
1. HashMap设计思路:
- Map是一种以键值对存储数据的容器,而 HashMap 则是借助了键值 Key 的 hashcode 值来组织存储,使得可以非常快速和高效地地根据键值 key 进行数据的存取。
- 对于键值对,HashMap 内部会将其封装成一个对应的 Entry 对象,即 Entry 对象是键值对的组织形式;
- 对于每个对象而言,JVM 都会为其生成一个 hashcode 值。HashMap 在存储键值对 Entry 的时候,会根据 Key 的 hashcode 值,以某种映射关系,决定应当将这对键值对 Entry 存储在 HashMap 中的什么位置上;
- 当通过 Key 值取数据的时候,然后根据 Key 值的 hashcode 和 内部映射条件,直接定位到 Key 对应的 Value 值存放在什么位置,可以非常高效地将 Value 值取出。
HashMap 的哈希函数设计
hash 函数是先拿到 key 的 hashcode,是一个32位的 int 值,然后让 hashcode 的高16位和低16位进行异或操 作
也叫扰动函数,这么设计有二点原因
- 一定要尽可能降低 hash 碰撞,越分散越好;
- 算法一定要尽可能高效,因为这是高频操作, 因此采用位运算;
什么是Hash?
Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的 `输入`,通过散列算法变换成固定长度的 `输出`,该输出就是散列值。ok,这样的定义可能比较抽象。咱们结合上面提到的方案二的例子一句一句解释。
- 比如:人的姓名就是一个任意长度的输入。Z-张三 11; L-李四 22;W-王五 33
- 然后,直接去Z分类里边儿找,一发入魂。但是如果出现很多姓名的首字母是Z的人,比如Z-赵六 44、Z-周七 55,当我存的电话多起来,我一样需要找好多次。——我按照姓名的首字母的大写去进行一个分类,这个划分的方式我们可以看成是散列算法。
- 最后,在本子上以姓名的首字母划分,并记录电话号码——固定长度的输出,即我把所有的电话全部存入了26个分类中。那么这26个字母就是散列值。
? HashMap 的数据结构(JDK 1.8)
本文说的是 JDK1.8 版本的,内部使用数组 + 链表红黑树
- 在 Jdk1.8 中 HashMap 的实现方式做了一些改变,但是基本思想还是没有变得,只是在一些地方做了 优化,下面来看一下这些改变的地方:数据结构的存储由数组+链表的方式,变化为 数组+链表+红黑树的存储方式,当链表长度超过 阈值(8) 时,将 链表转换为红黑树。在性能上进一步得到提升。
- 数组:数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂度很大。但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1);数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难; 空间复杂度:指的是执行算法所需要的内存空间 时间复杂度:执行算法所需要的计算工作量
- 链表:链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N)。链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易。
- 红黑树:
JDK1.8 对 HashMap 主要做了哪些优化呢?
- 数组 + 链表改成了数组 + 链表或红黑树;
- 链表的插入方式从头插法改成了尾插法,简单说就是插入时,如果数组位置上已经有元素,1.7 将新元 素放到数组中,原始节点作为新节点的后继节点,1.8 遍历链表,将元素放置到链表的最后;
- 扩容的时候 1.7 需要对原数组中的元素进行重新 hash 定位在新数组的位置,1.8 采用更简单的判断逻 辑,位置不变或索引 + 旧容量大小;
- 在插入时,1.7 先判断是否需要扩容,再插入,1.8 先进行插入,插入完成再判断是否需要扩容;
?为什么要做这几点优化
- 防止发生 hash 冲突,链表长度过长,将时间复杂度由 O(n) 降为 O(logn) ;
- 因为 1.7 头插法扩容时,头插法会使链表发生反转,多线程环境下会产生环; A 线程在插入节点 B,B 线程也在插入,遇到容量不够开始扩容,重新 hash,放置元素,采用头插法, 后遍历到的 B 节点放入了头部,这样形成了环,如下图所示:
1.7 的扩容调用 transfer 代码,如下所示:
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i]; //A线程如果执行到这一行挂起,B线程开始进行扩容
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
- 扩容的时候为什么 1.8 不用重新 hash 就可以直接定位原节点在新数据的位置 这是由于扩容是扩大为原数组大小的 2 倍,用于计算数组位置的掩码仅仅只是高位多了一个 1,怎么理 解呢? 扩容前长度为 16,用于计算 (n-1) & hash 的二进制 n-1 为 0000 1111,扩容为 32 后的二进制就高位多 了 1,为 0001 1111。 因为是 & 运算,1 和任何数 & 都是它本身,那就分二种情况,如下图:原数据 hashcode 高位第 4 位为 0 和高位为 1 的情况; 第四位高位为 0,重新 hash 数值不变,第四位为 1,重新 hash 数值比原来大 16(旧数组的容量)
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