所谓
映射
便是一一对应,map英语中是[地图]的意思,这也很好的反应了映射的概念。
即:地图上的某一点都会对应现实的某一点,说是映射可谓恰到好处。Map可以说是键值对的容器,key和value一一对应,也像是根据索引查找单词。
索引当然是不能重复的。如果你发现一个字典的索引有两个[apple],你肯定会认为这个字典有问题。或者一个地图上查询两个[合肥],恐怕你也不会相信这张地图是好的。所以Map可作为Set的超集,Java中的Set集合的底层便是根据Map实现的。
Map家族一览
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一、永恒闪耀的明星:HashMap
作为一个多考点的类,说起HashMap总是有种神圣不可侵犯的感觉。
相关话题:
哈希碰撞相关问题:什么是哈希碰撞,如何降低哈希碰撞几率,哈希碰撞后的解决方案
HashMap底层实现问题:链表数组+红黑树数组,为什么要使用这样的数据结构
由此可以引出链表与数组的比较:效率问题,空间问题,链表的实现
由此也引出红黑树的相关问题:什么是红黑树,红黑树的特点,红黑树的翻转,红黑树与AVL树的比较
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来看一下HashMap的数据结构
这里是Map总结篇,所以只是简单的看一下,在HashMap精析中会详细解释
1---打开源码,可以看出内部有一个Node类,而且是单链表
2---打开源码,可以看出内部有一个TreeNode类,而且是红黑树
3---可以看到内部维护一个链表的数组,当哈希冲突时将数据插入链表尾
4---所以HashMap集数组+单链表+红黑树于一身,对数据结构而言,确实很经典。
链表节点类:可见是一个单链表
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
红黑树节点类
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
//可以看到内部维护一个数组链表
transient Node<K,V>[] table;
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//tab:记录当前链表的数组
//n:当前链表的数组的长度
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//hash:传入键的hash值
//可以看到添加元素并且没有哈希碰撞时,将元素放入数组的下一位
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//否则,即哈希冲突了
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)//如果是树,按树的插入
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {//否则,按链表的插入,
//关于bin:就像数组里放了一个个垃圾桶(链表),来一个哈希冲突的就往里扔一个,
//所以binCount就是链表的容量
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//链表添加节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//数量达到树化阀值
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);//树化链表
break;
}
//省略...
}
总结一下
1.HashMap会创建一个1 << 4(即16)的Node<K,V>(链表)数组,
2.当hash冲突时,该元素会插入到与其冲突的链表尾
3.当链表长度为8并且数组长度大于40时,链表转为红黑树
4.当树元素小于等于6时会解除树化,分割成链表
为什么链表要化为红黑树
单链表查询、修改、移除、尾部添加元素的时间复杂度为O(n)
红黑树查询、修改、移除、添加元素的时间复杂度为O(logn)
在数据量比较大师O(logn)的效率要比O(n)快很多(可根据数学上两种曲线比较)
红黑树这么好,为什么不直接用红黑树?
1.考虑到哈希冲突的数据不会是巨量的
2.在数据量比较少(树化阀值为8)的时候O(n)和O(logn)并无不同
3.红黑树在插入和移除时会进行额外的旋转操作,而且维护的成员变量较多逻辑较复杂,所以低数据量时反而不如单链表
二、链式哈希映射:LinkedHashMap--我有序,我骄傲
LinkedHashMap<K,V>extends HashMap<K,V>
,so LinkedHashMap拥有HashMap功力
可见Entry是继承自HashMap.Node(单链表)的, Entry<K,V> before, after,说明Entry是一个双链表
由此解决了HashMap不能随时保持遍历顺序和插入顺序一致的问题,详细原理会另开一篇
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
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三、树形映射:TreeMap--我是红黑树
1----基于红黑树,由于红黑树是一种特殊的二分搜索树,所以可保证键的有序性,也可自定义排序规则
2----containsKey、get、put 和 remove 操作时间复杂度结尾O(logn)
可见节点为红黑树
static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
K key;
V value;
Entry<K,V> left;
Entry<K,V> right;
Entry<K,V> parent;
boolean color = BLACK;
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四、哈希表:Hashtable--就让我成为历史,躲在JDK的漆黑角落。但面试官总爱挖坟...
Hashtable的老爹Dictionary这样介绍自己:"NOTE: This class is obsolete"
底层数组+链表实现,无论key还是value都不能为null,
线程安全,实现线程安全的方式是在修改数据时锁住整个HashTable,效率低
初始size为11,扩容:newsize = olesize*2+1
计算index的方法:index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length
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五、并发哈希映射:ConcurrentHashMap--我为并发而生
不是一两句话能说清的
ConcurrentHashMap锁的粒度,为对每个数组元素(Node),Hashtable锁的粒度,为对整个数组
![9414344-8bbadf84c077360f.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/9414344-8bbadf84c077360f.png)
最后总的比较一下
项目 | 线程安全? | 实现 | 扩容方式 | null键值 | 父类 |
---|---|---|---|---|---|
HashMap | 否 | 数组+单链表+红黑树 | oldCap * 2 | 允许 | AbstractMap |
Hashtable | 是 | 数组 + 链表 | oldCap * 2 + 1 | 不允许 | Dictionary |
ConcurrentHashMap | 是 | 数组+单链表+红黑树 | oldCap * 2 | 允许 | AbstractMap |
LinkedHashMap | 否 | 数组+单链表+红黑树+双链表 | oldCap * 2 | 允许 | HashMap |
TreeMap | 否 | 红黑树 | ---- | 允许 | AbstractMap |
后记:捷文规范
1.本文成长记录及勘误表
项目源码 | 日期 | 备注 |
---|---|---|
V0.1--无 | 2018-10-1 | Java总结之映射家族--Map概览 |
V0.2--无 | - | - |
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