【java基础】java集合系列之HashMap

Hashmap是一种非常常用的、应用广泛的数据类型,最近研究到相关的内容,就正好复习一下。网上关于hashmap的文章很多,但到底是自己学习的总结,就发出来跟大家一起分享,一起讨论。

1、hashmap的数据结构
要知道hashmap是什么,首先要搞清楚它的数据结构,在java编程语言中,最基本的结构就是两种,一个是数组,另外一个是模拟指针(引 用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的,hashmap也不例外。Hashmap实际上是一个数组和链表的结合体(在数据结构中,一般称之 为“链表散列“),请看下图(横排表示数组,纵排表示数组元素【实际上是一个链表】)。

从图中我们可以看到一个hashmap就是一个数组结构,当新建一个hashmap的时候,就会初始化一个数组。我们来看看java代码:

    transient Node<K,V>[] table;

  /**
     *
     * 数组结构
     */
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }
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  上面的Node就是数组中的元素,它持有一个指向下一个元素的引用,这就构成了链表。
         当我们往hashmap中put元素的时候,先根据key的hash值得到这个元素在数组中的位置(即下标),然后就可以把这个元素放到对应的位置中了。 如果这个元素所在的位子上已经存放有其他元素了,那么在同一个位子上的元素将以链表的形式存放,新加入的放在链头,最先加入的放在链尾。从hashmap 中get元素时,首先计算key的hashcode,找到数组中对应位置的某一元素,然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元 素。从这里我们可以想象得到,如果每个位置上的链表只有一个元素,那么hashmap的get效率将是最高的,但是理想总是美好的,现实总是有困难需要我 们去克服,哈哈~

2、hash算法
我们可以看到在hashmap中要找到某个元素,需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说 过hashmap的数据结构是数组和链表的结合,所以我们当然希望这个hashmap里面的元素位置尽量的分布均匀些,尽量使得每个位置上的元素数量只有 一个,那么当我们用hash算法求得这个位置的时候,马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的,而不用再去遍历链表。

所以我们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算,这样一来,元素的分布相对来说是比较均匀的。但是,“模”运算的消耗还是比较大的,能不能找一种更快速,消耗更小的方式那?java中时这样做的,

 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);
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首先算得key得hashcode值,然后跟数组的长度-1做一次“与”运算 (&)。看上去很简单,其实比较有玄机。比如数组的长度是2的4次方,那么hashcode就会和2的4次方-1做“与”运算。很多人都有这个疑 问,为什么hashmap的数组初始化大小都是2的次方大小时,hashmap的效率最高,我以2的4次方举例,来解释一下为什么数组大小为2的幂时 hashmap访问的性能最高。

看下图,左边两组是数组长度为16(2的4次方),右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9,但是很明显,当它们和1110“与”的 时候,产生了相同的结果,也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去,这就产生了碰撞,8和9会被放到同一个链表上,那么查询的时候就需要遍历这个链 表,得到8或者9,这样就降低了查询的效率。同时,我们也可以发现,当数组长度为15的时候,hashcode的值会与14(1110)进行“与”,那么 最后一位永远是0,而0001,0011,0101,1001,1011,0111,1101这几个位置永远都不能存放元素了,空间浪费相当大,更糟的是 这种情况中,数组可以使用的位置比数组长度小了很多,这意味着进一步增加了碰撞的几率,减慢了查询的效率!

看下图,左边两组是数组长度为16(2的4次方),右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9,但是很明显,当它们和1110“与”的 时候,产生了相同的结果,也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去,这就产生了碰撞,8和9会被放到同一个链表上,那么查询的时候就需要遍历这个链 表,得到8或者9,这样就降低了查询的效率。同时,我们也可以发现,当数组长度为15的时候,hashcode的值会与14(1110)进行“与”,那么 最后一位永远是0,而0001,0011,0101,1001,1011,0111,1101这几个位置永远都不能存放元素了,空间浪费相当大,更糟的是 这种情况中,数组可以使用的位置比数组长度小了很多,这意味着进一步增加了碰撞的几率,减慢了查询的效率!

所以,在存储大容量数据的时候,最好预先指定hashmap的size为2的整数次幂次方。就算不指定的话,也会以大于且最接近指定值大小的2次幂来初始化的,代码如下(HashMap的构造方法中):

  /**
       * 该方法是让HashMap中的数组长度保证是2的整数次方
       */
      static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
      static final int tableSizeFor(int cap) {
            int n = cap - 1;
            n |= n >>> 1;
            n |= n >>> 2;
            n |= n >>> 4;
            n |= n >>> 8;
            n |= n >>> 16;
            return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
        }
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3、hashmap的resize

       当hashmap中的元素越来越多的时候,碰撞的几率也就越来越高(因为数组的长度是固定的),所以为了提高查询的效率,就要对hashmap的数组进行 扩容,数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中,所以这是一个通用的操作,很多人对它的性能表示过怀疑,不过想想我们的“均摊”原理,就释然了, 而在hashmap数组扩容之后,最消耗性能的点就出现了:原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置,并放进去,这就是resize。

         那么hashmap什么时候进行扩容呢?当hashmap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时,就会进行数组扩容,loadFactor的 默认值为0.75,也就是说,默认情况下,数组大小为16,那么当hashmap中元素个数超过16*0.75=12的时候,就把数组的大小扩展为 2*16=32,即扩大一倍,然后重新计算每个元素在数组中的位置,而这是一个非常消耗性能的操作,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。比如说,我们有1000个元素new HashMap(1000), 但是理论上来讲new HashMap(1024)更合适,不过上面annegu已经说过,即使是1000,hashmap也自动会将其设置为1024。 但是new HashMap(1024)还不是更合适的,因为0.75*1000 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size > 1000, 我们必须这样new HashMap(2048)才最合适,既考虑了&的问题,也避免了resize的问题。


4、key的hashcode与equals方法改写
在第一部分hashmap的数据结构中,annegu就写了get方法的过程:首先计算key的hashcode,找到数组中对应位置的某一元 素,然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。所以,hashcode与equals方法对于找到对应元素是两个关键方法。

Hashmap的key可以是任何类型的对象,例如User这种对象,为了保证两个具有相同属性的user的hashcode相同,我们就需要改 写hashcode方法,比方把hashcode值的计算与User对象的id关联起来,那么只要user对象拥有相同id,那么他们的hashcode 也能保持一致了,这样就可以找到在hashmap数组中的位置了。如果这个位置上有多个元素,还需要用key的equals方法在对应位置的链表中找到需 要的元素,所以只改写了hashcode方法是不够的,equals方法也是需要改写滴~当然啦,按正常思维逻辑,equals方法一般都会根据实际的业 务内容来定义,例如根据user对象的id来判断两个user是否相等。
在改写equals方法的时候,需要满足以下三点:
(1) 自反性:就是说a.equals(a)必须为true。
(2) 对称性:就是说a.equals(b)=true的话,b.equals(a)也必须为true。
(3) 传递性:就是说a.equals(b)=true,并且b.equals(c)=true的话,a.equals(c)也必须为true。
通过改写key对象的equals和hashcode方法,我们可以将任意的业务对象作为map的key(前提是你确实有这样的需要)。

5、hashMap的key,都有哪些数据类型可以作为key.

hashMap虽然有泛型,但如果设置泛型为Object

public static void test05(){
        HashMap<Object,Object> map=new HashMap<>();
        map.put(null,123);
        map.put(null,566);
        map.put(1,2);
        byte a=1;
        map.put(a,"456");
        System.out.println("可以为null作为键");//可以为null作为键
        System.out.println("null键的value值:"+map.get(null));//null键的value值:566
        System.out.println("1键的value值:"+map.get(1));//1键的value值:2
        System.out.println("a键的value值:"+map.get(a));//a键的value值:456
    }
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1、HashMap 的 key 和 value 都可以是 null

2、Map 的 key 和 value 都 不允许 是 基本数据类型

3、HashMap 的 key 可以是 任意对象,但如果 对象的 hashCode 改变了,那么将找不到原来该 key 所对应的 value

6、HashMap线程不安全的原因

1、cpu的分片会导致一段代码的执行,不是原子的,是分阶段执行的。
2、动态扩容的原因:又因为hashmap有自动扩容和缩容机制,有可能导致数据存放错位置,存进去找不到的情况,或数据覆盖。最终导致hashMap的存储出现问题。
3、如果不出现扩容:再进行数据存储和单向链表链接时,会导致数据丢失的问题。


总结:
        本文主要描述了HashMap的结构,和hashmap中hash函数的实现,以及该实现的特性,同时描述了hashmap中resize带来性能消耗的 根本原因,以及将普通的域模型对象作为key的基本要求。尤其是hash函数的实现,可以说是整个HashMap的精髓所在,只有真正理解了这个hash 函数,才可以说对HashMap有了一定的理解。

原文地址:https://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/8143761.html