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Java数据结构-散列表

Java数据结构-散列表

作者: zskingking | 来源:发表于2019-02-27 16:57 被阅读103次

    前言

    首先给大家抛一个问题,现有一个Person类包含name(假设姓名唯一)跟age的两个属性,要从1000Person对象中找出name为“张三”的对象你该怎么做?有些同学要说话了:将1000Person对象放入ArrayList中,再遍历ArrayList找出name为“张三”的对象不就得了。是的这种方法是可以的,但是假如张三恰好在最后一个那么就意味着要遍历1000次,这样效率就会非常低下,那么我们有没有什么办法来解决这种问题呢?别急学完散列表数据结构后答案自会揭晓。

    1. 概述

    什么事散列表数据结构呢?来看一下它的官方解释:

    散列表(也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。

    什么乱七八糟的,越看越晕~~~其实就是通过键将一条记录保存到表中响应的位置,再通过键从表中取出记录。是不是有种似曾相识的感觉?没错Java中的HashTableHashMap内部就是散列表数据结构。

    2. 散列表设计

    回到前面1000个Person的话题,假设如果我们用一个数组来存储Person对象,通过一个算法将Person中的name返回一个int类型值(这个算法也称之为hash算法),我们就将这个int类型值最为数组的角标存储在数组中,获取的时候直接通过hash算法计算出数组角标然后直接获取到对应角标的元素,通过这种方式可以很大程度的提升查询效率。

    嗯,看似很完美,那么问题来了,如果通过hash算法得到的int值为10000那么是不是就意味着我至少要创建一个长度为10000的数组?看似是这样的,问题更严重,我还是老老实实用我的ArrayList吧~~~~哈哈哈,有问题就要解决啊,要不然我写着文章还有mao用。。。首先我们可不可以这样做,我们将hash算法得到的值进行一个限制比如0-15,这样我们创建一个长度为16的数组就行了,那那那那问题又来了,假如张三李四通过hash计算得到的值都是5而数组中一个角标只能存一个元素,怎么搞???其实这种情况就是我们经常听说的哈希冲突,怎么解决?别急,请看下一小节。

    3. 哈希冲突

    解决哈希冲突的方法有很多,本篇文章就选一种比较典型方式:链表法,所以不了解链表数据结构的同学可以先去熟悉一下。再回到Person的例子,假如张三李四的hash值都是5那么我们可以将张三放在数组的第5个位置,李四以链表的形式放在张三后面,又来个王五hash值恰好也是5,那么我们就可以将王五放在李四的后面了,以此类推。详情如下图所示:

    hash.png

    查询的时候首先计算出hash值得到角标,通过角标找到对应的链表头结点,然后再根据key值去链表中找具体的元素。

    4. 代码实现

    通过上面几个小节相信你已经熟悉了散列表的数据结构,下面我来带着大家通过代码实现一个简单的HashMap。实现步骤如下:

    • 设计节点类
    • 设计hash算法
    • 插入元素
    • 扩展数组
    • 查询元素
    4.1 设计节点类

    本例中解决哈希冲突采用单向链表,代码如下:

     //节点对象
        public class Node<K,V>{
            K key;//键
            V value;//值
            Node<K,V> next;//下一个节点对象
            public Node(K key,V value,Node<K,V> next){
                this.key = key;
                this.value = value;
                this.next = next;
            }
        }
    

    节点的键值为泛型类型,包含三个属性:键、值、后继节点,没啥难的就不多做解释。

    4.2 hash算法

    前面我提到过hash算法有很多种,本篇文章侧重点为散列表数据结构,所以我就设计了一个较为简单的hash算法(难的我也写不出来啊~~~),代码如下:

        //传入key值
        public int hash(K key){
            //获取到key的hashCode值
            int code = key.hashCode();
            //defaultCapacity为数组长度,默认为16
            return code%(defaultCapacity-1);
        }
    

    是有点简单,加上大括号才四行代码。。。。defaultCapacity为当前数组的长度,所以该hash算法的值被限制在了0-(defaultCapacity-1)。

    4.3 插入元素

    插入元素需要考虑的因素比较多,我个人把它细分为4步
    步骤:

    • 计算key的哈希值,即存储角标
    • 判断key值是否已经存在(散列表中不允许重复key),如果存在就将value替换
    • 判断是否需要扩容(下一小节会讲到)
    • 将key、value生成节点对象以头结点的形式存入到数组中

    代码:

       //添加元素
        public V put(K key,V value){
            //初始化数组
            if(nodes==null){
                nodes = new Node[defaultCapacity];
            }
            int index = hash(key);//计算存储角标
            //获取到数组角标元素,可视为头结点
            Node<K,V> node = nodes[index];
            //遍历链表中节点对象
            while (node!=null){
                //存在重复key将value替换
                if(node.key.equals(key)){
                    node.value = value;
                    return value;
                }else {
                    node = node.next;
                }
            }
            //判断是否需要扩展defaultCapacity为数组长度,
            //defaultLoadFactor为扩展因子默认0.75
            if(size>=defaultCapacity*defaultLoadFactor){
                resize();
            }
            //将新添加的数据作为头结点添加到数组中
            nodes[index] = new Node<>(key,value,nodes[index]);
            size++;
            return value;
        }
    
    4.4 扩展数组

    关于数组扩容这一块我详细说一下,如果defaultCapacity的值始终是16,那么当数据量较大的情况下数组中的链表会很长,虽然通过hash算法可以得到角标中头结点,但仍要花大量时间去链表中查找元素,所以要在相应的时机对数组进行扩容,扩容后对所有数据重新再散列。一般来说通过定义的扩展因子来决定是否扩容,假如扩展因子为0.75,那么当散列表中元素达到defaultCapacity*0.75时需进行扩容操作。具体代码如下:

    //扩展数组
        public void resize(){
            //扩容后要对元素重新put(重新散列),所以要将size置为0
            size=0;
            //记录先之前的数组
            Node<K,V>[] oldNodes = nodes;
            defaultCapacity = defaultCapacity*2;
            nodes = new Node[defaultCapacity];
            //遍历散列表中每个元素
            for (int i = 0;i<oldNodes.length;i++){
                //扩容后hash值会改变,所以要重新散列
                Node<K,V> node = oldNodes[i];
                while (node!=null){
                    Node<K,V> oldNode = node;
                    put(node.key,node.value);//散列
                    node = node.next;//角标往后移
                    oldNode.next = null;//将当前散列的节点next置为null
                }
            }
        }
    

    重新散列后一定要将当前节点的next置为null。注释写的很清楚就不过多赘述。

    4.5 查询元素

    查询元素就比较简单了,首先通过hash算法计算出角标位置,然后获取头结点再对链表进行遍历,如果存在符合的key就将value返回,代码如下:

     //获取元素
        public V get(K key){
            //获取角标位置
            int index = hash(key);
            //获取头结点
            Node<K,V> node = nodes[index];
            if(node!=null){
                //遍历链表
                while (node!=null&&!node.key.equals(key)){
                    node = node.next;
                }
                if(node==null){
                    return null;
                }else {
                    return node.value;
                }
            }
            return null;
        }
    
    4.6 完整代码
    public class ZsHashMap<K,V> {
        private Node<K,V>[] nodes;//存储头节点的数组
        private int size;//元素个数
        private static int defaultCapacity = 16;//默认容量
        private static float defaultLoadFactor = 0.75f;//扩展因子
        public ZsHashMap(){}
        public ZsHashMap(int capacity,int loadFactor){
            defaultCapacity = capacity;
            defaultLoadFactor = loadFactor;
        }
        //添加元素
        public V put(K key,V value){
            //初始化数组
            if(nodes==null){
                nodes = new Node[defaultCapacity];
            }
            int index = hash(key);//计算存储角标
            //获取到数组角标元素,可视为头结点
            Node<K,V> node = nodes[index];
            //遍历链表中节点对象
            while (node!=null){
                //存在重复key将value替换
                if(node.key.equals(key)){
                    node.value = value;
                    return value;
                }else {
                    node = node.next;
                }
            }
            //判断是否需要扩展defaultCapacity为数组长度,
            //defaultLoadFactor为扩展因子默认0.74
            if(size>=defaultCapacity*defaultLoadFactor){
                resize();
            }
            //将新添加的数据作为头结点添加到数组中
            nodes[index] = new Node<>(key,value,nodes[index]);
            size++;
            return value;
        }
        //获取元素
        public V get(K key){
            //获取角标位置
            int index = hash(key);
            //获取头结点
            Node<K,V> node = nodes[index];
            if(node!=null){
                //遍历链表
                while (node!=null&&!node.key.equals(key)){
                    node = node.next;
                }
                if(node==null){
                    return null;
                }else {
                    return node.value;
                }
            }
            return null;
        }
        //扩展数组
        public void resize(){
            //扩容后要对元素重新put(重新散列),所以要将size置为0
            size=0;
            //记录先之前的数组
            Node<K,V>[] oldNodes = nodes;
            defaultCapacity = defaultCapacity*2;
            nodes = new Node[defaultCapacity];
            //遍历散列表中每个元素
            for (int i = 0;i<oldNodes.length;i++){
                //扩容后hash值会改变,所以要重新散列
                Node<K,V> node = oldNodes[i];
                while (node!=null){
                    Node<K,V> oldNode = node;
                    put(node.key,node.value);//重新散列
                    node = node.next;//指针往后移
                    oldNode.next = null;//将当前散列的节点next置为null
                }
            }
        }
        //hash算法
        public int hash(K key){
            int code = key.hashCode();
            return code%(defaultCapacity-1);
        }
        //节点对象
        public class Node<K,V>{
            K key;
            V value;
            Node<K,V> next;
            public Node(K key,V value,Node<K,V> next){
                this.key = key;
                this.value = value;
                this.next = next;
            }
        }
    }
    

    来做一下测试:

    ZsHashMap<String,Integer> map = new ZsHashMap<>();
            map.put("a",1);
            map.put("b",2);
            map.put("b",3);
            System.out.println(map.get("a"));
            System.out.println(map.get("b"));
    

    打印结果:

    1
    3
    

    我刻意的将b添加两次,从打印结果来看第二次对第一次进行了覆盖。到这一个简单的散列表就实现了,其实还可以加入很多扩展的方法, 比如remove()、迭代器等等文章中就比一一讲解,感兴趣的同学可以自己实现。

    总结

    我一直都认为,一个合格的Coder要保持一种精神:“知其然更要知其所以然”,比如今天的散列表,如果你不清楚它的内部原理你是不会明白它的优点是什么,更别说去灵活的运用,当然学习数据结构好处远不止此。本篇文章内容差不多就这些了,以后我还会陆续推出数据结构的文章,希望大家继续关注。

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