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  • HashMap底层实现原理

    HashMap

    1 .为什么用HashMap?

    HashMap是一个散列桶(数组和链表),它存储的内容是键值对(key-value)映射HashMap采用了数组和链表的数据结构,能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改HashMap是非synchronized,所以HashMap很快HashMap可以接受null键和值,而Hashtable则不能(原因就是equlas()方法需要对象,因为HashMap是后出的API经过处理才可以)

    2、HashMap的工作原理是什么?

    HashMap是基于hashing的原理,我们使用put(key, value)存储对象到HashMap中,使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时,我们先对键调用hashCode()方法,计算并返回的hashCode是用于找到Map数组的bucket位置来储存Node 对象。这里关键点在于指出,HashMap是在bucket中储存键对象和值对象,作为Map.Node 。
    image.png
    以下是HashMap初始化 ,简单模拟数据结构

    Node[] table=new Node[16]; //散列桶初始化,
    tableclass Node {
    hash;//hash值
    key;//键 
    value;//值 
    node next;//用于指向链表的下一层(产生冲突,用拉链法)
    }
    

    以下是具体的put过程(JDK1.8版)1、对Key求Hash值,然后再计算下标
    2、如果没有碰撞,直接放入桶中(碰撞的意思是计算得到的Hash值相同,需要放到同一个bucket中)
    3、如果碰撞了,以链表的方式链接到后面
    4、如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD==8),就把链表转成红黑树,链表长度低于6,就把红黑树转回链表
    5、如果节点已经存在就替换旧值
    6、如果桶满了(容量16*加载因子0.75),就需要 resize(扩容2倍后重排)
    以下是具体get过程(考虑特殊情况如果两个键的hashcode相同,你如何获取值对象?)当我们调用get()方法,HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置,找到bucket位置之后,会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点,最终找到要找的值对象。
    image.png

    3、有什么方法可以减少碰撞?

    扰动函数可以减少碰撞,原理是如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话,那么碰撞的几率就会小些,这就意味着存链表结构减小,这样取值的话就不会频繁调用equal方法,这样就能提高HashMap的性能。(扰动即Hash方法内部的算法实现,目的是让不同对象返回不同hashcode。)使用不可变的、声明作final的对象,并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话,将会减少碰撞的发生。不可变性使得能够缓存不同键的hashcode,这将提高整个获取对象的速度,使用String,Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键?因为String是final的,而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。不可变性是必要的,因为为了要计算hashCode(),就要防止键值改变,如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话,那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。

    4、HashMap中hash函数怎么是是实现的?

    我们可以看到在hashmap中要找到某个元素,需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过hashmap的数据结构是数组和链表的结合,所以我们当然希望这个hashmap里面的元素位置尽量的分布均匀些,尽量使得每个位置上的元素数量只有一个,那么当我们用hash算法求得这个位置的时候,马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的,而不用再去遍历链表。 所以我们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算,这样一来,元素的分布相对来说是比较均匀的。但是,“模”运算的消耗还是比较大的,能不能找一种更快速,消耗更小的方式,我们来看看JDK1.8的源码是怎么做的(被楼主修饰了一下)

    static final int hash(Object key) {
        if (key == null){
            return 0;
    }
    int h;
    h=key.hashCode();//返回散列值也就是hashcode
    // ^ :按位异或
    // >>>:无符号右移,忽略符号位,空位都以0补齐
    //其中n是数组的长度,即Map的数组部分初始化长度
    return (n-1)&(h ^ (h >>> 16));
    }
    

    image.png
    image.png
    简单来说就是
    1、高16bt不变,低16bit和高16bit做了一个异或(得到的HASHCODE转化为32位的二进制,前16位和后16位低16bit和高16bit做了一个异或)
    2、(n·1)&hash=->得到下标

    5、拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替,而选择红黑树?为什么不一直使用红黑树?

    之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷,二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构(这就跟原来使用链表结构一样了,造成很深的问题),遍历查找会非常慢。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋,右旋、变色这些操作来保持平衡,引入红黑树就是为了查找数据快,解决链表查询深度的问题,我们知道红黑树属于平衡二叉树,但是为了保持“平衡”是需要付出代价的,但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少,所以当长度大于8的时候,会使用红黑树,如果链表长度很短的话,根本不需要引入红黑树,引入反而会慢。

    6、说说你对红黑树的见解?

    image.png

    1、每个节点非红即黑
    2、根节点总是黑色的
    3、如果节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的(反之不一定)
    4、每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点)
    5、从根节点到叶节点或空子节点的每条路径,必须包含相同数目的黑色节点(即相同的黑色高度)

    7、解决hash 碰撞还有那些办法?

    开放定址法。
    当冲突发生时,使用某种探查技术在散列表中形成一个探查(测)序列。沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的地址。
    按照形成探查序列的方法不同,可将开放定址法区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。
    下面给一个线性探查法的例子  
    问题:已知一组关键字为(26,36,41,38,44,15,68,12,06,51),用除余法构造散列函数,用线性探查法解决冲突构造这组关键字的散列表。
    解答:为了减少冲突,通常令装填因子α由除余法因子是13的散列函数计算出的上述关键字序列的散列地址为(0,10,2,12,5,2,3,12,6,12)。
    前5个关键字插入时,其相应的地址均为开放地址,故将它们直接插入T[0],T[10),T[2],T[12]和T[5]中。
    当插入第6个关键字15时,其散列地址2(即h(15)=15%13=2)已被关键字41(15和41互为同义词)占用。故探查h1=(2+1)%13=3,此地址开放,所以将15放入T[3]中。
    当插入第7个关键字68时,其散列地址3已被非同义词15先占用,故将其插入到T[4]中。
    当插入第8个关键字12时,散列地址12已被同义词38占用,故探查hl=(12+1)%13=0,而T[0]亦被26占用,再探查h2=(12+2)%13=1,此地址开放,可将12插入其中。
    类似地,第9个关键字06直接插入T[6]中;而最后一个关键字51插人时,因探查的地址12,0,1,…,6均非空,故51插入T[7]中。

    8、如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量,怎么办?

    默认的负载因子大小为0.75,也就是说,当一个map填满了75%的bucket时候,和其它集合类(如ArrayList等)一样,将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组,来重新调整map的大小,并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing,因为它调用hash方法找到新的bucket位置。这个值只可能在两个地方,一个是原下标的位置,另一种是在下标为<原下标+原容量>的位置

    9、重新调整HashMap大小存在什么问题吗?

    当重新调整HashMap大小的时候,确实存在条件竞争,因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了,它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中,存储在链表中的元素的次序会反过来,因为移动到新的bucket位置的时候,HashMap并不会将元素放在链表的尾部,而是放在头部,这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了,那么就死循环了。(多线程的环境下不使用HashMap)为什么多线程会导致死循环,它是怎么发生的?HashMap的容量是有限的。当经过多次元素插入,使得HashMap达到一定饱和度时,Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高。这时候,HashMap需要扩展它的长度,也就是进行Resize。1.扩容:创建一个新的Entry空数组,长度是原数组的2倍。2.ReHash:遍历原Entry数组,把所有的Entry重新Hash到新数组。

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