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Java 1.8 中的HashMap/HashTable

Java 1.8 中的HashMap/HashTable

作者: 0771609860ee | 来源:发表于2019-12-02 10:57 被阅读0次

    一、HashMap


    hashMa.png

    HashMap是基于哈希表实现的,每一个元素是一个key-value对,利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标,存储时,如果出现hash值相同的key时,如果key相同,则覆盖原始值;如果key不同,则将当前的key-value放入链表中;获取时,直接value找到hash值对应的下标,在进一步判断key是否相同,从而找到对应value。
    核心就是使用了数组的存储方式,将冲突的key的对象放入链表中,一旦发现冲突就在链表中做进一步的对比。
    HashMap是非线程安全的,用于单线程环境下,多线程环境下可以采用concurrent并发包concurrentHashMap。
    HashMap 实现了Serializable接口,因此它支持序列化,实现了Cloneable接口,能被克隆。
    线程不安全

      HashMap存数据的过程是:  HashMap内部维护了一个存储数据的Entry数组,HashMap采用链表解决冲突,每一个Entry本质上是一个单向链表。当准备添加一个key-value对时,首先通过hash(key)方法计算hash值,然后通过indexFor(hash,length)求该key-value对的存储位置,计算方法是先用hash&0x7FFFFFFF后,再对length取模,这就保证每一个key-value对都能存入HashMap中,当计算出的位置相同时,由于存入位置是一个链表,则把这个key-value对插入链表头。
    
    static final int hash(Object key) {
            int h;
            return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
        }
     public final int hashCode() {
                return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
            }
    
      HashMap中key和value都允许为null。key为null的键值对永远都放在以table[0]为头结点的链表中。
    

    HashMap的存储结构,如下图所示:


    HashMap存储方式

    二、HashMap存储

    紫色部分代表哈希表,称为哈希数组,数组的每个元素都是一个单链表的头节点,绿色链表是用来解决冲突的,如果不同的key映射到了数组的同一位置处,就将其放入单链表中。

      HashMap内存储数据的Entry数组默认是16,当存储的数据一多,Entry内部的链表会很长,HasnMap内部有自己的扩容机制。HashMap内部有:
    
      变量size,它记录HashMap的底层数组中已用槽的数量;
    
      变量threshold,它是HashMap的阈值,用于判断是否需要调整HashMap的容量(threshold = 容量*加载因子)    
    
      变量DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f,默认加载因子为0.75
    
      HashMap扩容的条件是:当size大于threshold时,对HashMap进行扩容
    

    看完源码才知:

    扩容是是新建了一个HashMap的底层数组,而后调用transfer方法,将就HashMap的全部元素添加到新的HashMap中(要重新计算元素在新的数组中的索引位置)。
    扩容是一个相当耗时的操作,它需要重新计算这些元素在新的数组中的位置并进行复制处理。在用HashMap的时,为了提升性能,最好提前估计一下HasMap个数,并且HashMap相当的消耗内存。

     /**
         * Associates the specified value with the specified key in this map.
         * If the map previously contained a mapping for the key, the old
         * value is replaced.
         *
         * @param key key with which the specified value is to be associated
         * @param value value to be associated with the specified key
         * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
         *         <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.
         *         (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map
         *         previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)
         */
        public V put(K key, V value) {
            return putVal(hash(key), key, value, false, true);
        }
    
        /**
         * Implements Map.put and related methods.
         *
         * @param hash hash for key
         * @param key the key
         * @param value the value to put
         * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
         * @param evict if false, the table is in creation mode.
         * @return previous value, or null if none
         */
        final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) {
            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)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            else {
                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)
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                else {
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        if ((e = p.next) == null) {
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        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;
            if (++size > threshold)
                resize();
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }
       /**
         * Initializes or doubles table size.  If null, allocates in
         * accord with initial capacity target held in field threshold.
         * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
         * elements from each bin must either stay at same index, or move
         * with a power of two offset in the new table.
         *
         * @return the table
         */
        final Node<K,V>[] resize() {
            Node<K,V>[] oldTab = table;
            int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
            int oldThr = threshold;
            int newCap, newThr = 0;
            if (oldCap > 0) {
                if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                    threshold = Integer.MAX_VALUE;
                    return oldTab;
                }
                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
                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;
        }
    

    HashMap共有四个构造方法。有两个重要的参数:初始容量和加载因子。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槽的数量(即哈希数组的长度),初始容量是创建哈希表时的容量(从构造函数中可以看出,如果不指明,则默认为16),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,当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行
    resize 操作(即扩容)。

    在这里插入图片描述

    加载因子为什么时0.75,不是越打越好吗?

    hashMap使用了拉链法处理冲突。 HashMap有一个初始容量大小,默认是16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    为了减少冲突的概率,当hashMap的数组长度到了一个临界值就会触发扩容,把所有元素rehash再放到扩容后的容器中,这是一个非常耗时。而这个临界值由【加载因子】和当前容器的容量大小来确定:DEFAULT_INITIAL_CAPACITY*DEFAULT_LOAD_FACTOR ,即默认情况下是16x0.75=12时,就会触发扩容操作。无论我们指定的容量为多少,构造方法都会将实际容量设为不小于指定容量的2的次方的一个数,且最大值不能超过

    put 过程


    put2.png

    三、HashTable

    Hashtable同样是基于哈希表实现的,同样每个元素是一个key-value对,其内部也是通过单链表解决冲突问题,容量不足(超过了阀值)时,同样会自动增长。
    Hashtable也是JDK1.0引入的类,是线程安全的,能用于多线程环境中。
    Hashtable同样实现了Serializable接口,它支持序列化,实现了Cloneable接口,能被克隆。
    线程安全


    HashMap (1).png
        HashTable在不指定容量的情况下的默认容量为11,Hashtable不要求底层数组的容量一定要为2的整数次幂。
      Hashtable扩容时,将容量变为原来的2倍加1。
      HashTable中hash数组默认大小是11,增加的方式是 old*2+1。
    
    package com.flux.fuyun.agm.controller.test;
    
    /**
     *
     * @param <K>
     * @param <V>
     */
    public class HashTableCuston<K, V> {
        private Entry<?, ?>[] table;
        private int capacity;
    
    
        /**
         * 默认构造函数,暂时未加入装载因子,未完待续
         */
        public HashTableCuston() {
            this(11);
        }
    
        public HashTableCuston(int capacity) {
            if(capacity < 0){
                throw new  IllegalArgumentException("Illegal capacity :"+capacity);
            }
            this.capacity = capacity;
            table = new Entry<?, ?>[capacity];
        }
     
        private static class Entry<K, V> {
            int hash;
            K key;
            V value;
            Entry<K, V> next;
     
            public Entry(int hash, K key, V value, Entry<K, V> next) {
                this.hash = hash;
                this.key = key;
                this.value = value;
                this.next = next;
            }
     
            public K getKey() {
                return key;
            }
     
            public V getValue() {
                return value;
            }
        }//Entry
     
     
        /**
         * 根据key获取value
         * @param key
         * @return
         */
        public synchronized V get(Object key){
            Entry<?,?>[] tab = table;
            int hash = key.hashCode() & 0X7FFFFFF ;
            int index = hash % table.length;
            for(Entry<?,?> entry = tab[index];entry != null ;entry = entry.next  ){
                if( (entry.hash == hash) && (entry.key == entry.key) ){
                    return (V)entry.value;
                }
            }
            return  null;
        }
     
        /**
         * 放入键值对
         *
         * @param key
         * @param value
         * @return
         */
        public  synchronized V put(K key, V value) {
            Entry<?, ?>[] tab = table;//Entry<?, ?>是Entry<String, Integer>等具体类的父类
            int hash = key.hashCode();
            int index = (hash & 0X7FFFFFF) % tab.length;
            Entry<K, V> entry = (Entry<K, V>) tab[index];
            //检查有无已存在的key
            for (; entry != null; entry = entry.next) {
                if ((entry.hash == hash) && entry.key == key) {
                    V oldValue = entry.value;
                    entry.value = value;
                    return oldValue;
                }
            }
            addEntry(hash, key, value, index);
            return null;
        }
     
        /**
         * 创建新的结点
         *
         * @param hash
         * @param key
         * @param value
         * @param index
         */
        private void addEntry(int hash, K key, V value, int index) {
            Entry<?, ?>[] tab = table;
            Entry<K, V> entry = (Entry<K, V>) tab[index];//之前已存在结点
            tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, entry);//之前已存在的结点作为后继结点
        }
    }
    

    测试代码

        public static void main(String[] args) {
            HashTableCuston<String, Integer> hashtable = new HashTableCuston<String, Integer>(5);
            hashtable.put("one", 1);
            hashtable.put("two", 2);
            hashtable.put("three", 3);
            hashtable.put("four", 4);
            hashtable.put("five", 5);
            hashtable.put("six", 6);
            hashtable.put("seven", 7);
            Integer v = hashtable.get("six");//输出6
            System.out.println(v);
        }
    

    拉链法
    如下图所示,将大小为M的数组的每一个元素指向一个链表,链表中的每一个节点都存储散列值为该索引的键值对,这个就是拉链法。


    拉链法.png

    ”John Smith”和”Sandra Dee”通过哈希函数指向152这个索引,该索引又指向了一个链表,在链表中依次存储了这两个字符串。

    该方法的基本思想就是选择足够大的M,使得所有的链表都尽可能的短小,以保证查找的效率。对采用拉链法的哈希表实现的查找分为两步,首先是根据散列值找到对应的链表,然后沿着链表的顺序找到相应的键。

    <2>线性探索法


    探索法.png
    线性探测法是开放寻址法解决哈希冲突的一种方法,基本原理为,使用大小为M的数组来保存N个键值对,其中M>N,需要使用数组中的空位来解决碰撞冲突。
    

    四、区别

    1、继承的父类不同

    Hashtable继承自Dictionary类,而HashMap继承自AbstractMap类。二者都实现了Map接口。

    2、线程安全性不同

    hashMap不安全,hashtable 线程安全。

    3、是否提供contains方法

    HashMap把Hashtable的contains方法改成containsValue和containsKey;Hashtable则保留了contains,containsValue和containsKey三个方法,其中contains和containsValue功能相同。

    4、key和value是否允许null值

    其中key和value都是对象,并且不能包含重复key,但可以包含重复的value。
    Hashtable中,key和value都不允许出现null值。但是如果在Hashtable中有类似put(null,null)的操作,编译同样可以通过,因为key和value都是Object类型,但运行时会抛出NullPointerException异常
    HashMap中,null可以作为键,这样的键只有一个;可以有一个或多个键所对应的值为null。当get()方法返回null值时,可能是 HashMap中没有该键,也可能使该键所对应的值为null。因此,在HashMap中不能由get()方法来判断HashMap中是否存在某个键,而应该用containsKey()方法来判断。

    5、两个遍历方式的内部实现上不同

    Hashtable、HashMap都使用了 Iterator。而由于历史原因,Hashtable还使用了Enumeration的方式 。

    6、hash值不同

    哈希值的使用不同,HashTable直接使用对象的hashCode。而HashMap重新计算hash值。
    hashCode是jdk根据对象的地址或者字符串或者数字算出来的int类型的数值。
    Hashtable计算hash值,直接用key的hashCode(),而HashMap重新计算了key的hash值,Hashtable在求hash值对应的位置索引时,用取模运算,而HashMap在求位置索引时,则用与运算,且这里一般先用hash&0x7FFFFFFF后,再对length取模,&0x7FFFFFFF的目的是为了将负的hash值转化为正值,因为hash值有可能为负数,而&0x7FFFFFFF后,只有符号外改变,而后面的位都不变。

    7、内部实现使用的数组初始化和扩容方式不同

    HashTable在不指定容量的情况下的默认容量为11,而HashMap为16,Hashtable不要求底层数组的容量一定要为2的整数次幂,而HashMap则要求一定为2的整数次幂。
    Hashtable扩容时,将容量变为原来的2倍加1,而HashMap扩容时,将容量变为原来的2倍。
    Hashtable和HashMap它们两个内部实现方式的数组的初始大小和扩容的方式。HashTable中hash数组默认大小是11,增加的方式是old*2+1。

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          本文标题:Java 1.8 中的HashMap/HashTable

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