java提高篇(二三)

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      HashMap也是亲戚亲戚亲们使用非常多的Collection,它是基于哈希表的 Map 接口的实现,以key-value的形式地处。在HashMap中,key-value老要会当做一俩个多 整体来处理,系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置,亲戚亲戚亲们老要都都要通过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,随便说说AbstractMap类假若实现了Map,这里标注Map LZ随便说说应该是更加清晰吧!

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

二、构造函数

      HashMap提供了一俩个多 构造函数:

      HashMap():构造一俩个多 具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。

      HashMap(int initialCapacity):构造一俩个多 带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。

      HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):构造一俩个多 带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

      在这里提到了一俩个多 参数:初始容量,加载因子。有些个多 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而是 都都要达到多满的某种 尺度,它衡量的是一俩个多 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,查找一俩个多 元素的平均时间是O(1+a),假若假若负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找下行速率 的降低;假若负载因子太小,这麼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0.75,一般情况报告下亲戚亲戚亲们是无需修改的。

      HashMap是某种 支持快速存取的数据底部形态,要了解它的性能都要要了解它的数据底部形态。

三、数据底部形态

      亲戚亲戚亲们知道在Java中最常用的某种 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都都要利用这某种 来组合实现,HashMap也是这麼。实际上HashMap是一俩个多 “链表散列”,如下是它数据底部形态:

      从上图亲戚亲戚亲们都都要看出HashMap底层实现还是数组,而是 数组的每一项时会 三根链。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) {
        //初始容量这麼<0
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "
                    + initialCapacity);
        //初始容量这麼 > 最大容量值,HashMap的最大容量值为2^50
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //负载因子这麼 < 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();
    }

      从源码中都都要看出,每次新建一俩个多 HashMap时,时会 初始化一俩个多 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的实物类,它富含了键key、值value、下一俩个多 节点next,以及hash值,这是非常重要的,正是假若Entry才构成了table数组的项为链表。

      后面 简单分析了HashMap的数据底部形态,下面将探讨HashMap是怎么才能 才能 实现快速存取的。

四、存储实现:put(key,vlaue)

      首先亲戚亲戚亲们先看源码

public V put(K key, V value) {
        //当key为null,调用putForNullKey最好的办法,保存null与table第一俩个多


位置中,这是HashMap允许为null的导致


        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出开使迭代 e,找到 key 保存的位置
        for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            //判断该条链上算不算

有hash值相同的(key相同)
            //若地处相同,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加在至i位置处
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

      通过源码亲戚亲戚亲们都都要清晰看了HashMap保存数据的过程为:首先判断key算不算 为null,若为null,则直接调用putForNullKey最好的办法。若不为空则先计算key的hash值,假若根据hash值搜索在table数组中的索引位置,假若table数组在该位置处有元素,则通过比较算不算 地处相同的key,若地处则覆盖这麼 key的value,假若将该元素保地处链头(最先保存的元素里装去去链尾)。若table在该处这麼元素,则直接保存。有些 过程看似比较简单,随便说说深有内幕。有如下几点:

      1、 先看迭代处。此处迭代导致 而是 为了处理地处相同的key值,若发现一俩个多 hash值(key)相一并,HashMap的处理最好的办法是用新value替换旧value,这里并这麼处理key,这就解释了HashMap中这麼一俩个多 相同的key。

      2、 在看(1)、(2)处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash最好的办法,该最好的办法为一俩个多 纯粹的数学计算,而是 计算h的hash值。

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

      亲戚亲戚亲们知道对于HashMap的table而言,数据分布都要均匀(最好每种都这麼一俩个多 元素,这麼 就都都要直接找到),这麼太紧而是 能太松,太紧会导致 查询下行速率 慢,太松则浪费空间。计算hash值后,为甚要能保证table元素分布均与呢?亲戚亲戚亲们会想到取模,假若假若取模的消耗较大,HashMap是这麼 处理的:调用indexFor最好的办法。

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

      HashMap的底层数组长度老要2的n次方,在构造函数中地处:capacity <<= 1;这麼 做老要要能保证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)就最少对length取模,假若下行速率 比直接取模快得多,这是HashMap在下行速率 上的一俩个多 优化。至于为哪此是2的n次方下面解释。

      亲戚亲戚亲们回到indexFor最好的办法,该最好的办法仅有三根搞笑的话:h&(length - 1),这句话除了后面 的取模运算外还有一俩个多 非常重要的责任:均匀分布table数据和充分利用空间。

      这里亲戚亲戚亲们假设length为16(2^n)和15,h为5、6、7。

      当n=15时,6和7的结果一样,这麼 表示亲戚亲们在table存储的位置是相同的,也而是 产生了碰撞,6、7就会在一俩个多 位置形成链表,这麼 就会导致 查询下行速率 降低。诚然这里只分析一俩个多 数字时会 什么都 ,这麼亲戚亲戚亲们看了0-15。

      从后面 的图表中亲戚亲戚亲们看了总共地处了8此碰撞,一并发现浪费的空间非常大,有1、3、5、7、9、11、13、15处这麼记录,也而是 这麼存放数据。这是假若亲戚亲们在与14进行&运算时,得到的结果最后一位永远时会 0,即0001、0011、0101、0111、501、1011、1101、1111位置处是不假若存储数据的,空间减少,进一步增加碰撞几率,这麼 就会导致 查询下行速率 慢。而当length = 16时,length – 1 = 15 即1111,这麼进行低位&运算时,值老要与这麼 hash值相同,而进行高位运算时,其值等于其低位值。什么都 说当length = 2^n时,不同的hash值地处碰撞的概率比较小,这麼 就会使得数据在table数组中分布较均匀,查询下行速率 也较快。

      这里亲戚亲戚亲们再来复习put的流程:当亲戚亲戚亲们想一俩个多 HashMap中加在一对key-value时,系统首先会计算key的hash值,假若根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置这麼元素,则直接插入。假若迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。假若一俩个多 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覆盖这麼 节点的value。假若一俩个多 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最好的办法,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 里装去去 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向这麼

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);
    }

      有些 最好的办法富含两点都要注意:

      一是链的产生。这是一俩个多 非常优雅的设计。系统老要将新的Entry对象加在到bucketIndex处。假若bucketIndex处假若有了对象,这麼新加在的Entry对象将指向原有的Entry对象,形成三根Entry链,假若若bucketIndex处这麼Entry对象,也而是 e==null,这麼新加在的Entry对象指向null,也就无需产生Entry链了。

      二、扩容疑问。

      随着HashMap中元素的数量太久,地处碰撞的概率就这麼大,所产生的链表长度就会这麼长,这麼 势必会影响HashMap的下行速率 ,为了保证HashMap的下行速率 ,系统都要要在某个临界点进行扩容处理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。假若扩容是一俩个多 非常耗时的过程,假若它都要重新计算哪此数据在新table数组中的位置并进行好友克隆处理。什么都 假若亲戚亲戚亲们假若预知HashMap中元素的个数,这麼预设元素的个数要能有效的提高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,假若返回该key对应的value即可。

public V get(Object key) {
        // 若为null,调用getForNullKey最好的办法返回相对应的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;
    }

      在这都都要够根据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在存储过程中并这麼将key,value分开来存储,而是 当做一俩个多 整体key-value来处理的,有些 整体而是 Entry对象。一并value也假若花费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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