[Java复习] 面试突击

JDK 1.8 中hash算法和寻找算法是如何优化？

// JDK 1.8以后的HashMap里面的一段源码

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

高低16位参与运算：

比如有一个key的hash值

原值：        1111 1111 1111 1111     1111 1010 0111 1100

右移16位：0000 0000 0000 0000  1111 1111 1111 1111

异或运算： 1111 1111 1111 1111     0000 0101 1000 0011 -> 转换成int值表示hash值

寻址算法优化：

(n - 1) & hash  -> 算出数组里的一个位置下标

取模运算性能差一些，为了优化数组寻址过程，数组长度2的n次方，hash & (n – 1)效果跟hash对n取模效果一样，与运算性能更高。

核心在于低16的与运算

hash算法的优化：对每个hash值，在他的低16位中，让高低16位进行了异或，让他的低16位同时保持了高低16位的特征，尽量避免一些hash值后续出现冲突，大家可能会进入数组的同一个位置。

HashMap如何解决hash碰撞问题？

hash冲突问题，链表+红黑树，O(n)和O(logn)

map.put和map.get -> hash算法优化（避免hash冲突），寻址性能优化

假设你的链表很长，可能会导致遍历链表，性能会比较差，O(n)

优化，如果链表的长度达到了一定的长度之后，其实会把链表转换为红黑树，遍历一颗红黑树找一个元素，此时O(logn)，性能会比链表高一些。

说说HashMap是如何进行扩容的？

2的N次方扩容。16，32，64。。。

rehash:

如果数组的长度扩容之后 = 32，重新对每个hash值进行寻址，也就是用每个hash值跟新数组的length - 1进行与操作。

n-1          0000 0000 0000 0000  0000 0000 0001 1111

hash1      1111 1111 1111 1111     0000 1111 0000 0101

&结果      0000 0000 0000 0000  0000 0000 0000 0101 = 5（index = 5的位置）

n-1          0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111

hash2     1111 1111 1111 1111     0000 1111 0001 0101

&结果    0000 0000 0000 0000   0000 0000 0001 0101 = 21（index = 21的位置）

判断二进制结果中是否多出一个bit的1，如果没多，那么就是原来的index，如果多了出来，那么就是index + oldCap，通过这个方式，就避免了rehash的时候，用每个hash对新数组.length取模，取模性能不高，位运算的性能比较高。

参考资料：

互联网Java工程师面试突击（第三季）-- 中华石杉