java提高篇(二三)

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      HashMap也是我们我们都我们我们都使用非常多的Collection,它是基于哈希表的 Map 接口的实现,以key-value的形式处于。在HashMap中,key-value时不时会当做一2个整体来除理,系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置,我们我们都我们我们都突如果能 通过key快速地存、取value。下面就来分析HashMap的存取。

一、定义

      HashMap实现了Map接口,继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则,而AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现,以最大限度地减少实现此接口所需的工作,觉得AbstractMap类意味着着实现了Map,这里标注Map LZ觉得应该是更加清晰吧!

public class HashMap<K,V>
    extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

二、构造函数

      HashMap提供了一2个构造函数:

      HashMap():构造一2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):构造一2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):构造一2个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

      在这里提到了一2个参数:初始容量,加载因子。这些2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完后 能不能 达到多满的有某种尺度,它衡量的是一2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。对于使用链表法的散列表来说,查找一2个元素的平均时间是O(1+a),如果意味着着负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找下行传输速率 的降低;意味着着负载因子太小,不到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0.75,一般情况汇报下我们我们都我们我们都是不想修改的。

      HashMap是有某种支持快速存取的数据底部形态,要了解它的性能必不到了解它的数据底部形态。

三、数据底部形态

      我们我们都我们我们都知道在Java中最常用的有某种底部形态是数组和模拟指针(引用),几乎所有的数据底部形态都能不能 利用这有某种来组合实现,HashMap也是不到。实际上HashMap是一2个“链表散列”,如下是它数据底部形态:

      从上图我们我们都我们我们都能不能 看出HashMap底层实现还是数组,就是我数组的每一项一定会四根绳子 链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。下面为HashMap构造函数的源码:

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        //初始容量不到<0
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "
                    + initialCapacity);
        //初始容量不到 > 最大容量值,HashMap的最大容量值为2^1000
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //负载因子不到 < 0
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: "
                    + loadFactor);

        // 计算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;
        
        this.loadFactor = loadFactor;
        //设置HashMap的容量极限,当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作
        threshold = (int) (capacity * loadFactor);
        //初始化table数组
        table = new Entry[capacity];
        init();
    }

      从源码中能不能 看出,每次新建一2个HashMap时,一定会初始化一2个table数组。table数组的元素为Entry节点。

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;
        final int hash;

        /**
         * Creates new entry.
         */
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }
        .......
    }

      其中Entry为HashMap的内控 类,它所含了键key、值value、下一2个节点next,以及hash值,这是非常重要的,正意味着着Entry才构成了table数组的项为链表。

      里面简单分析了HashMap的数据底部形态,下面将探讨HashMap是怎样才能实现快速存取的。

四、存储实现:put(key,vlaue)

      首先我们我们都我们我们都先看源码

public V put(K key, V value) {
        //当key为null,调用putForNullKey土办法,保存null与table第一2个位置中,这是HashMap允许为null的意味着着
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        //计算key的hash值
        int hash = hash(key.hashCode());                  ------(1)
        //计算key hash 值在 table 数组中的位置
        int i = indexFor(hash, table.length);             ------(2)
        //从i出开始迭代 e,找到 key 保存的位置
        for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            //判断该条链上否有有hash值相同的(key相同)
            //若处于相同,则直接覆盖value,返回旧value
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;    //旧值 = 新值
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;     //返回旧值
            }
        }
        //修改次数增加1
        modCount++;
        //将key、value加带至i位置处
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

      通过源码我们我们都我们我们都能不能 清晰想看 HashMap保存数据的过程为:首先判断key否有为null,若为null,则直接调用putForNullKey土办法。若不为空则先计算key的hash值,如果根据hash值搜索在table数组中的索引位置,意味着着table数组在该位置处有元素,则通过比较否有处于相同的key,若处于则覆盖不到 key的value,如果将该元素保处于链头(最先保存的元素倒进链尾)。若table在该处不到元素,则直接保存。这些过程看似比较简单,觉得深有内幕。有如下几点:

      1、 先看迭代处。此处迭代意味着着就是我为了除理处于相同的key值,若发现一2个hash值(key)相一块儿,HashMap的除理土办法是用新value替换旧value,这里并不到除理key,这就解释了HashMap中不到一2个相同的key。

      2、 在看(1)、(2)处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash土办法,该土办法为一2个纯粹的数学计算,就是我计算h的hash值。

static int hash(int h) {
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

      我们我们都我们我们都知道对于HashMap的table而言,数据分布不到均匀(最好次要都不到一2个元素,不到 就能不能 直接找到),不到太紧就是我能太松,太紧会意味着着查询下行传输速率 慢,太松则浪费空间。计算hash值后,为什么会不能不能 保证table元素分布均与呢?我们我们都我们我们都会想到取模,如果意味着着取模的消耗较大,HashMap是不到 除理的:调用indexFor土办法。

static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

      HashMap的底层数组长度时不时2的n次方,在构造函数中处于:capacity <<= 1;不到 做时不时不想能不能 保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时,h&(length - 1)就离米 对length取模,如果下行传输速率 比直接取模快得多,这是HashMap在下行传输速率 上的一2个优化。至于为哪此是2的n次方下面解释。

      我们我们都我们我们都回到indexFor土办法,该土办法仅有四根绳子 语录:h&(length - 1),这句话除了里面的取模运算外还有一2个非常重要的责任:均匀分布table数据和充分利用空间。

      这里我们我们都我们我们都假设length为16(2^n)和15,h为5、6、7。

      当n=15时,6和7的结果一样,不到 表示我们我们都我们我们都在table存储的位置是相同的,也就是我产生了碰撞,6、7就会在一2个位置形成链表,不到 就会意味着着查询下行传输速率 降低。诚然这里只分析一2个数字一定会这些这些,不到我们我们都我们我们都想看 0-15。

      从里面的图表中我们我们都我们我们都想看 总共处于了8此碰撞,一块儿发现浪费的空间非常大,有1、3、5、7、9、11、13、15处不到记录,也就是我不到存放数据。这意味着着我们我们都我们我们都在与14进行&运算时,得到的结果最后一位永远一定会0,即0001、0011、0101、0111、10001、1011、1101、1111位置处否有意味着着存储数据的,空间减少,进一步增加碰撞几率,不到 就会意味着着查询下行传输速率 慢。而当length = 16时,length – 1 = 15 即1111,不到进行低位&运算时,值时不时与不到 hash值相同,而进行高位运算时,其值等于其低位值。这些这些说当length = 2^n时,不同的hash值处于碰撞的概率比较小,不到 就会使得数据在table数组中分布较均匀,查询下行传输速率 也较快。

      这里我们我们都我们我们都再来复习put的流程:我们我们都我们我们都我们我们都想一2个HashMap中加带一对key-value时,系统首先会计算key的hash值,如果根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置不到元素,则直接插入。如果迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。意味着着一2个hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),则用新的Entry的value覆盖不到 节点的value。意味着着一2个hash值相等但key值不等 ,则将该节点插入该链表的链头。具体的实现过程见addEntry土办法,如下:

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        //获取bucketIndex处的Entry
        Entry<K, V> e = table[bucketIndex];
        //将新创建的 Entry 倒进 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向不到

的 Entry 
        table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e);
        //若HashMap中元素的个数超过极限了,则容量扩大两倍
        if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);
    }

      这些土办法所含两点不到注意:

      一是链的产生。这是一2个非常优雅的设计。系统时不时将新的Entry对象加带到bucketIndex处。意味着着bucketIndex处意味着着有了对象,不到新加带的Entry对象将指向原有的Entry对象,形成四根绳子 Entry链,如果若bucketIndex处不到Entry对象,也就是我e==null,不到新加带的Entry对象指向null,也就不想产生Entry链了。

      二、扩容问题。

      随着HashMap中元素的数量太满,处于碰撞的概率就不到大,所产生的链表长度就会不到长,不到 势必会影响HashMap的下行传输速率 ,为了保证HashMap的下行传输速率 ,系统必不到在某个临界点进行扩容除理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。如果扩容是一2个非常耗时的过程,意味着着它不到重新计算哪此数据在新table数组中的位置并进行克隆好友除理。这些这些意味着着我们我们都我们我们都意味着着预知HashMap中元素的个数,不到预设元素的个数不想能不能 有效的提高HashMap的性能。

五、读取实现:get(key)

      相对于HashMap的存而言,取就显得比较简单了。通过key的hash值找到在table数组中的索引处的Entry,如果返回该key对应的value即可。

public V get(Object key) {
        // 若为null,调用getForNullKey土办法返回相对应的value
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        // 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码  
        int hash = hash(key.hashCode());
        // 取出 table 数组中指定索引处的值
        for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            //若搜索的key与查找的key相同,则返回相对应的value
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
                return e.value;
        }
        return null;
    }

      在这能不能 够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据底部形态密不可分外,还和Entry有莫大的关系,在前面就提到过,HashMap在存储过程中并不到将key,value分开来存储,就是我当做一2个整体key-value来除理的,这些整体就是我Entry对象。一块儿value也只离米 key的附属而已。在存储的过程中,系统根据key的hashcode来决定Entry在table数组中的存储位置,在取的过程中同样根据key的hashcode取出相对应的Entry对象。

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