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  • HashMap的扩容机制---resize()

    HashMap的扩容机制---resize()

    HashMap底层逻辑

         当我们往hashmap中put元素的时候,先根据key的hash值得到这个元素在数组中的位置(即下标),然后就可以把这个元素放到对应的位置中了。如果这个元素所在的位子上已经存放有其他元素了,
    那么在同一个位子上的元素将以链表的形式存放,新加入的放在链头,最先加入的放在链尾。从hashmap中get元素时,首先计算key的hashcode,找到数组中对应位置的某一元素,然后通过key的equals
    方法在对应位置的链表中找到需要的元素。

    带着问题去思考?

    1.获取数组指针算法是什么?

    (length - 1) & hash
    ​
    通过key获取hash值,然后‘&’数组长度减一的值

    2.为什么HashMap数组长度默认为16?

        这个问题其实可以分成2个问题: 1.默认长度为什么2的n次幂方 2.为什么选择16作为默认长度

    默认长度为什么2的n次幂方?

        为什么hashmap的数组初始化大小都是2的次方大小时,hashmap的效率最高?我以2的4次方举例,来解释一下为什么数组大小为2的幂时hashmap访问的性能最高。 

    解释说明:

        看上图,左边两组是数组长度为16(2的4次方),右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9,但是很明显,当它们和1110“与”的时候,产生了相同的结果,也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去,
    这就产生了碰撞,8和9会被放到同一个链表上,那么查询的时候就需要遍历这个链表,得到8或者9,这样就降低了查询的效率。同时,我们也可以发现,当数组长度为15的时候,hashcode的值会与14(
    1110)进行“与”,
    那么最后一位永远是0,而0001,0011,0101,1001,1011,0111,1101这几个位置永远都不能存放元素了,空间浪费相当大,更糟的是这种情况中,数组可以使用的位置比数组长度小了很多,这意味着进一步增加了碰撞的几率,减慢了查询的效率!

    结论:

        所以说,当数组长度为2的n次幂的时候,不同的key算得得index相同的几率较小,那么数据在数组上分布就比较均匀,也就是说碰撞的几率小,相对的,查询的时候就不用遍历某个位置上的链表,这样查询效率也就较高了。

    那为什么选择16作为默认值呢?

        在小数据量的情况下16比15和20更能减少key之间的碰撞,而加快查询效率。所以在存储大容量数据的时候,最好预先指定hashmap为2的整数次幂次方,就算不指定的话也会以大于且最接近指定值大小的2次幂来初始化的

    3、hashmap的resize

        当hashmap中的元素越来越多的时候,碰撞的几率也就越来越高(因为数组的长度是固定的),所以为了提高查询的效率,就要对hashmap的数组进行扩容,数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中,所以这是一个通用的操作,
    很多人对它的性能表示过怀疑,不过想想我们的“均摊”原理,就释然了,而在hashmap数组扩容之后,最消耗性能的点就出现了:原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置,并放进去,这就是resize。那么hashmap什么时候
    进行扩容呢?当hashmap中的元素个数超过数组大小
    *loadFactor时,就会进行数组扩容,loadFactor的默认值为0.75,也就是说,默认情况下,数组大小为16,那么当hashmap中元素个数超过16*0.75=12的时候,就把数组的大
    小扩展为2*16=32,即扩大一倍,然后重新计算每个元素在数组中的位置,而这是一个非常消耗性能的操作,所以如果我们已经预知hashmap中元素的个数,那么预设元素的个数能够有效的提高hashmap的性能。比如说,我们有1000个
    元素new HashMap(1000), 但是理论上来讲new HashMap(1024)更合适,不过上面annegu已经说过,即使是1000,hashmap也自动会将其设置为1024。 但是new HashMap(1024)还不是更合适的,因为0.75*1000 < 1000,
    也就是说为了让0.75 * size > 1000, 我们必须这样new HashMap(2048)才最合适,既考虑了&的问题,也避免了resize的问题。
          

     

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