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《数据结构与算法之美》笔记—HashMap

《数据结构与算法之美》笔记—HashMap

作者: 波波维奇c | 来源:发表于2020-03-30 18:47 被阅读0次

    先抛出问题,根据问题在源码中寻找答案:

    1.HashMap默认的初始长度是多少?为什么这么规定?
    2.HashMap 底层的数据结构是什么?
    3.HashMap 为何可以允许键值为空?
    4.HashMap 拓容倍数为什么一定要是2的n次幂
    5.HashMap 是如何计算存储的下标的?
    6.HashMap 是如何扩容的?
    7.HashMap 在扩容的时候是如何解决 Hash 冲突的

    HashMap默认的初始长度是多少?为什么这么规定?

    一般初始化的东西我们都会去找构造法看看,HashMap 由4个构造参数,一般我们使用的是无参的构造方法,它只初始化了负载系数,那么负载系数是干吗的呢?下面再讲。

      ....
        static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
        static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
       ....
       //传容量和负载系数的构造方法
        public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
           //小于 0 抛异常
            if (initialCapacity < 0)
                throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                                   initialCapacity);
            //这里可以知道如果初始化的容量超过 MAXIMUM_CAPACITY 会默认等于 MAXIMUM_CAPACITY
            if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
                initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
           //负载系数小于0 或 属于非法的 flaot 抛异常
            if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
                throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                                   loadFactor);
            this.loadFactor = loadFactor;
            this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
        }
        public HashMap(int initialCapacity) {
            this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        }  
       //常用的初始化,只初始化了 负载系数
       public HashMap() {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
        }
       public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
            putMapEntries(m, false);
        }
    

    从构造方法我们只能知道 负载系数,和最大的容量,真正的初始化还是没有,其实真正的初始化是在我们 第一次 put 存值的时候,更准确的说是在 resize ( ) 方法里面。

        public V put(K key, V value) {
            //对 key 进行Hash 计算,得到 数组的下表 i
            return putVal(hash(key), key, value, false, true);
         }
     //这里就回答了 2.HashMap 为何可以允许键值为空?
     //因为如果为null返回的下标位 0 
     //如果不为 null 时 h^h>>>16 (意思就是让高16位和低16位进行 异或运算)
     static final int hash(Object key) {
            int h;
            return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
        }
    

    这里用一个标准的网络图片解释一下计算过程,通过 hashCode 得到了 h 让 h 和 h>>>16 进行异或运算 返回了 hash 值,但是呢,这个值还并不是我们最终确定的位置得到 hash,还需要在我们存值(putvalue方法)的时候在进行一次 (n-1)& hash 的与运算。(这里也就回答了 HashMap 是如何计算存储的下标的?这个问题)
    1.为什么不直接用 hashCode 处理后的哈希码作为下标
    2.为什么要经过 hashCode 后还要进行 异或运算
    3.为什么最终的下标是通过 (n-1)&hash 确定的
    这三个问题相当于 HashMap 是如何计算存储的下标的?的衍生问题了

    网络图片
    回答:
    1.因为直接用 hashCode 处理后直接使用的话容易出现不在数组范围内下标,从而导致无法匹配存储位置。
    2.让 int 的高位参与低位的运算,使分配更加均匀,也就是减低了 hash 碰撞的概率。
    3.通过 (n-1)&hash 来确定下标主要是为了解决取模的效率问题, 其实也可以是这样的:index = hash%length,但是官方没有采用,而采用了 (n-1)&hash 来确定下标 ,但是这种情况必须有个前提条件 length的长度必须是2的n次幂,这也是拓容倍数为什么一定要是2的n次幂的原因。
    .... 
       //链表转为红黑树的阀值
        static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    ...
        final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
           //当数组为空的时候 tab 数组被resize()赋值
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                n = (tab = resize()).length;
        //判断这个下标是否存在值,存在则代表存在Hash冲突,即当前存储位置已存在节点
        //tab[i]==null  代表不存在则直接新建一个节点
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            else {
                Node<K,V> e; K k;
            //如果存在值(Hash冲突),并且key相等的时候直接赋值
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
               //插入的数据结构是否是 TreeNode(红黑树)
                else if (p instanceof TreeNode)
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                else {
                    //遍历链表
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                       //如果链表的最后一个元素,都找不到key值相等的,则新建一个节点
                        if ((e = p.next) == null) {
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                           //如果链表的节点数,大于转化为数的阀值的时候,转为红黑数
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                       //如果有key值相等的则覆盖
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            break;
                        p = e;
                    }
                }
                if (e != null) { // existing mapping for key
                    V oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                        e.value = value;
                    afterNodeAccess(e);
                    return oldValue;
                }
            }
            ++modCount;
    
        // 插入成功后,判断实际存在的键值对数量size 是否大于下一次需要调整的容量大小 threshold
        // 若 大于,则进行扩容 
            if (++size > threshold)
                resize();
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }
    
    HashMap 底层的数据结构是什么?

    JDK1.8 数据结构: 数组+链表+红黑树
    经过上面 put 源码的分析,我们知道在添加的时候有3中添加情况,数组,链表,红黑树

    HashMap 是如何扩容的?

    resize()

    ....
        /**
         * The default initial capacity - MUST be a power of two.
         */
     static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    ....
     final Node<K,V>[] resize() {
            Node<K,V>[] oldTab = table;
            int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
            int oldThr = threshold;
            int newCap, newThr = 0; 
            //判读老容量是否大于0
            if (oldCap > 0) {
              //判断是否超过最大容量,超过最大容量就不再扩充
                if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                    threshold = Integer.MAX_VALUE;
                    return oldTab;
                }
             //如果没有超过最大值,就扩充为原来的2倍
                else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                         oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                    newThr = oldThr << 1; // double threshold
            }
            else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
                newCap = oldThr;
            else {               // zero initial threshold signifies using defaults
               //这里的英文注释也说的很清楚了在这里初始化操作
                newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
                newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
            }
            if (newThr == 0) {
                float ft = (float)newCap * loadFactor;
                newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                          (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
            }
            threshold = newThr;
            @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
            table = newTab;
            if (oldTab != null) {
                for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                    Node<K,V> e;
                    if ((e = oldTab[j]) != null) {
                        oldTab[j] = null;
                        if (e.next == null)
                            newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                        else if (e instanceof TreeNode)
                            ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                        else { // preserve order
                            Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                            Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                            Node<K,V> next;
                            do {
                                next = e.next;
                                if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                    if (loTail == null)
                                        loHead = e;
                                    else
                                        loTail.next = e;
                                    loTail = e;
                                }
                                else {
                                    if (hiTail == null)
                                        hiHead = e;
                                    else
                                        hiTail.next = e;
                                    hiTail = e;
                                }
                            } while ((e = next) != null);
                            if (loTail != null) {
                                loTail.next = null;
                                newTab[j] = loHead;
                            }
                            if (hiTail != null) {
                                hiTail.next = null;
                                newTab[j + oldCap] = hiHead;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            return newTab;
        }
    

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