1. HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中有數(shù)組和鏈表來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的存儲，但這兩者基本上是兩個極端。
數(shù)組
數(shù)組存儲區(qū)間是連續(xù)的，占用內(nèi)存嚴重，故空間復(fù)雜的很大。但數(shù)組的二分查找時間復(fù)雜度小，為O(1)；數(shù)組的特點是：尋址容易，插入和刪除困難；
鏈表
鏈表存儲區(qū)間離散，占用內(nèi)存比較寬松，故空間復(fù)雜度很小，但時間復(fù)雜度很大，達O（N）。鏈表的特點是：尋址困難，插入和刪除容易。
哈希表
那么我們能不能綜合兩者的特性，做出一種尋址容易，插入刪除也容易的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？答案是肯定的，這就是我們要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既滿足了數(shù)據(jù)的查找方便，同時不占用太多的內(nèi)容空間，使用也十分方便。
哈希表有多種不同的實現(xiàn)方法，我接下來解釋的是最常用的一種方法—— 拉鏈法，我們可以理解為“鏈表的數(shù)組” ，如圖：
從上圖我們可以發(fā)現(xiàn)哈希表是由數(shù)組+鏈表組成的，一個長度為16的數(shù)組中，每個元素存儲的是一個鏈表的頭結(jié)點。那么這些元素是按照什么樣的規(guī)則存儲到數(shù)組中呢。一般情況是通過hash(key)%len獲得，也就是元素的key的哈希值對數(shù)組長度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存儲在數(shù)組下標為12的位置。
HashMap其實也是一個線性的數(shù)組實現(xiàn)的,所以可以理解為其存儲數(shù)據(jù)的容器就是一個線性數(shù)組。這可能讓我們很不解，一個線性的數(shù)組怎么實現(xiàn)按鍵值對來存取數(shù)據(jù)呢？這里HashMap有做一些處理。
首先HashMap里面實現(xiàn)一個靜態(tài)內(nèi)部類Entry，其重要的屬性有key , value, next，從屬性key,value我們就能很明顯的看出來Entry就是HashMap鍵值對實現(xiàn)的一個基礎(chǔ)bean，我們上面說到HashMap的基礎(chǔ)就是一個線性數(shù)組，這個數(shù)組就是Entry[]，Map里面的內(nèi)容都保存在Entry[]里面。
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/** * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. */ transient Entry[] table; |
2. HashMap的存取實現(xiàn)
既然是線性數(shù)組，為什么能隨機存取？這里HashMap用了一個小算法，大致是這樣實現(xiàn)：
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// 存儲時:int hash = key.hashCode(); // 這個hashCode方法這里不詳述,只要理解每個key的hash是一個固定的int值int index = hash % Entry[].length;Entry[index] = value;// 取值時:int hash = key.hashCode();int index = hash % Entry[].length;return Entry[index]; |
1）put
疑問：如果兩個key通過hash%Entry[].length得到的index相同，會不會有覆蓋的危險？
這里HashMap里面用到鏈式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一個概念。上面我們提到過Entry類里面有一個next屬性，作用是指向下一個Entry。打個比方， 第一個鍵值對A進來，通過計算其key的hash得到的index=0，記做:Entry[0] = A。一會后又進來一個鍵值對B，通過計算其index也等于0，現(xiàn)在怎么辦？HashMap會這樣做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又進來C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；這樣我們發(fā)現(xiàn)index=0的地方其實存取了A,B,C三個鍵值對,他們通過next這個屬性鏈接在一起。所以疑問不用擔心。也就是說數(shù)組中存儲的是最后插入的元素。到這里為止，HashMap的大致實現(xiàn)，我們應(yīng)該已經(jīng)清楚了。
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public V put(K key, V value) { if (key == null) return putForNullKey(value); //null總是放在數(shù)組的第一個鏈表中 int hash = hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); //遍歷鏈表 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; //如果key在鏈表中已存在，則替換為新value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } modCount++; addEntry(hash, key, value, i); return null; } |
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void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);//參數(shù)e, 是Entry.next //如果size超過threshold，則擴充table大小。再散列 if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length);} |
當然HashMap里面也包含一些優(yōu)化方面的實現(xiàn)，這里也說一下。比如：Entry[]的長度一定后，隨著map里面數(shù)據(jù)的越來越長，這樣同一個index的鏈就會很長，會不會影響性能？HashMap里面設(shè)置一個因子，隨著map的size越來越大，Entry[]會以一定的規(guī)則加長長度。
2）get
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public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey(); int hash = hash(key.hashCode()); //先定位到數(shù)組元素，再遍歷該元素處的鏈表 for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) return e.value; } return null;} |
3）null key的存取
null key總是存放在Entry[]數(shù)組的第一個元素。
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private V putForNullKey(V value) { for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } modCount++; addEntry(0, null, value, 0); return null; } private V getForNullKey() { for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) return e.value; } return null; } |
4）確定數(shù)組index：hashcode % table.length取模
HashMap存取時，都需要計算當前key應(yīng)該對應(yīng)Entry[]數(shù)組哪個元素，即計算數(shù)組下標；算法如下：
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/** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); } |
按位取并，作用上相當于取模mod或者取余%。
這意味著數(shù)組下標相同，并不表示hashCode相同。
5）table初始大小
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public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { ..... // Find a power of 2 >= initialCapacity int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1; this.loadFactor = loadFactor; threshold = (int)(capacity * loadFactor); table = new Entry[capacity]; init(); } |
注意table初始大小并不是構(gòu)造函數(shù)中的initialCapacity！！
而是 >= initialCapacity的2的n次冪！！！！
————為什么這么設(shè)計呢？——
3. 解決hash沖突的辦法開放定址法（線性探測再散列，二次探測再散列，偽隨機探測再散列） 再哈希法 鏈地址法 建立一個公共溢出區(qū)
Java中hashmap的解決辦法就是采用的鏈地址法。
4. 再散列rehash過程
當哈希表的容量超過默認容量時，必須調(diào)整table的大小。當容量已經(jīng)達到最大可能值時，那么該方法就將容量調(diào)整到Integer.MAX_VALUE返回，這時，需要創(chuàng)建一張新表，將原表的映射到新表中。
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/** * Rehashes the contents of this map into a new array with a * larger capacity. This method is called automatically when the * number of keys in this map reaches its threshold. * * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE. * This has the effect of preventing future calls. * * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two; * must be greater than current capacity unless current * capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value * is irrelevant). */void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; transfer(newTable); table = newTable; threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);}/** * Transfers all entries from current table to newTable. */void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; int newCapacity = newTable.length; for (int j = 0; j < src.length; j++) { Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null) { src[j] = null; do { Entry<K,V> next = e.next; //重新計算index int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } while (e != null); } }} |
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