hashmap详解
一.hashmap的数据结构
HashMap采取数组加链表的存储方式(哈希表)来实现。亦即数组(散列桶)中的每一个元素都是链表
二.hashmap的构造函数
HashMap():构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。
HashMap(int initialCapacity):构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。
三.hashmap的存取实现
Entry是HashMap的内部类。包含四个值(next,key,value,hash),其中next是一个指向 Entry的指针,key相当于上面节点的值 value对应要保存的值,hash值由key产生,hashmap中要找到某个元素,需要根据hash值来求得对应数组中的位置,然后在由key来在链表中找Entry的位置。
1.Put方法的原理
调用Put方法的时候发生了什么呢?
比如调用 hashMap.put("apple", 0) ,插入一个Key为“apple"的元素。这时候我们需要利用一个哈希函数来确定Entry的插入位置(index):
index = Hash(“apple”)
假定最后计算出的index是2,那么结果如下:
但是,因为HashMap的长度是有限的,当插入的Entry越来越多时,再完美的Hash函数也难免会出现index冲突的情况。比如下面这样:
这时候该怎么办呢?我们可以利用链表来解决。
HashMap数组的每一个元素不止是一个Entry对象,也是一个链表的头节点。每一个Entry对象通过Next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到冲突的数组位置时,只需要插入到对应的链表即可:
需要注意的是,新来的Entry节点插入链表时,使用的是“头插法”。至于为什么不插入链表尾部,后面会有解释。
2.Get方法的原理
使用Get方法根据Key来查找Value的时候,发生了什么呢?
首先会把输入的Key做一次Hash映射,得到对应的index:
index = Hash(“apple”)
由于刚才所说的Hash冲突,同一个位置有可能匹配到多个Entry,这时候就需要顺着对应链表的头节点,一个一个向下来查找。假设我们要查找的Key是“apple”:
第一步,我们查看的是头节点Entry6,Entry6的Key是banana,显然不是我们要找的结果。
第二步,我们查看的是Next节点Entry1,Entry1的Key是apple,正是我们要找的结果。
之所以把Entry6放在头节点,是因为HashMap的发明者认为,后插入的Entry被查找的可能性更大。
四.hashmap的初始大小
table初始大小并不是构造函数中的initialCapacity,而是 >= initialCapacity的2的n次幂!
index = HashCode(Key) & (Length - 1)
长度16或者其他2的幂,Length-1的值是所有二进制位全为1,这种情况下,index的结果等同于HashCode后几位的值。只要输入的HashCode本身分布均匀,Hash算法的结果就是均匀的。
五.初始容量、扩容和加载因子
在这里提到了两个参数:初始容量,加载因子。这两个参数是影响HashMap性能的重要参数,其中容量表示哈希表中桶的数量,初始容量是创建哈希表时的容量。加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度,它衡量的是一个散列表的空间的使用程度,负载因子越大表示散列表的装填程度越高,反之愈小。
因此如果负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;
如果负载因子太小,那么散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75,一般情况下我们是无需修改的
为了保证HashMap的效率,系统必须要在某个临界点进行扩容处理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。但是扩容是一个非常耗时的过程,因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。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。
扩容总结:
1.Hashmap在插入元素过多的时候需要进行Resize,Resize的条件是
HashMap.Size >= Capacity * LoadFactor。
2.Hashmap的Resize包含扩容和ReHash两个步骤,ReHash在并发的情况下可能会形成链表环。
六.hashmap与treemap的区别?
TreeMap与HashMap的不同:表象上时TreeMap可以对Key进行排序,原因时TreeMap使用的时“红黑树”的二叉树结构储存Entry,也就是排序二叉树,左边恒放比此值小的数右边恒放比此值大的树,按照当前节点值与传入查询值的比较进行判断决定其存放位置/查询其数值;
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七、jdk1.7和1.8的区别
1.8引入了红黑树,当链表长度大于8的时候会自动转化为红黑树