一文就懂hashmap原理!学不会你来砍我!(代码片段)

流楚丶格念 流楚丶格念     2022-10-22     760

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一文就懂HashMap!学不会你来砍我!

首先写这个HashMap的真是很不容易,跟B站上老师学的,然后整理的

上来肯定是先做一个简介了,别着急同志们

1. HashMap 简介

HashMap 基于哈希表的 Map 接口实现,是以 key-value 存储形式存在,即主要用来存放键值对。HashMap 的实现不是同步的,这意味着它不是线程安全的。它的 key、value 都可以为 null(但是key的位置只能有一个null),此外,HashMap 中的映射不是有序的。

好,我们根据这里的简介看一个入门例子:

package com.hashmap.example;

import java.util.HashMap;

public class StartDemo 
    public static void main(String[] args) 
        HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>();
        hashMap.put("柳岩", 18);
        hashMap.put("杨幂", 28);
        hashMap.put("刘德华", 40);
        // key做null
		hashMap.put(null,33);
        hashMap.put(null,44);
        // value做null
        hashMap.put("玉如梦",null);

        System.out.println(hashMap);
    

运行结果如下所示:

这里的HashMap我是用的jdk8的,jdk1.7及以前和jdk1.8 及以后的HashMap是有很大区别的:

1.1 jdk1.7与jdk1.8区别

  • jdk1.7 及之前 HashMap 由 数组 + 链表 组成,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突(两个对象调用的 hashCode 方法计算的哈希值一致导致计算的教组索引值相同)而存在的(“拉链法”解决冲突)。
  • jdk1.8 及以后在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(或者红黑树的边界值,默认为 8 )并且当前数组的长度大于64时,此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储。

下面我们说的HashMap都是jdk1.8 及以后的

1.2 链表转化红黑树的条件:

链表转化红黑树的需要满足两个条件:

  • 阈值大于8(阈值:链表上元素个数)
  • 数组长度小于64

将链表转换成红黑树前会判断,即便阈值大于8,但是数组长度小于64,此时并不会将链表变为红黑树,而是选择逬行数组扩容。

这样做的目的是尽量避开红黑树结构。因为数组比较小,这种情况下变为红黑树结构,反而会降低效率,因为红黑树需要逬行左旋,右旋,变色这些操作来保持平衡。同时数组长度小于64时,搜索时间相对要快些。所以结上所述为了提高性能和减少搜索时间,底层阈值大于8并且数组长度大于64时,链表才转换为红黑树,具体可以参考下面的 treeifyBin() 方法。

当然虽然增了红黑树作为底层数据结构,结构变得复杂了,但是阈值大于8并且数组长度大于64时,链表转换为红黑树时,效率也变的更高效。

1.3 小结:

HashMap 特点:

  1. HashMap存储无序的。
  2. 键和值位置都可以是 null,但是键位置只能存在一个 null。
  3. 键位置是唯一的,是底层的数据结构控制的。
  4. jdk1.8 前数据结构是链表+数组,jdk1.8 之后是链表+数组+红黑树
  5. 阈值(边界值)> 8 并且数组长度大于 64,才将链表转换为红黑树,变为红黑树的目的是为了高效的查询

2. HashMap 集合底层的数据结构

2. HashMap应用

2.1 HashMap继承关系

HashMap继承关系如下图所示:

解释说明

  • Cloneable 空接口,表示可以克隆。创建并返回 HashMap 对象的一个副本。
  • Serializable 序列化接口。属于标记性接口。HashMap 对象可以被序列化和反序列化。
  • AbstractMap 父类提供了 Map 实现接口。以最大限度地减少实现此接口所需的工作。

通过上述继承关系,可能会有同学疑惑:AbstractMap is what?HashMap 已经继承了AbstractMap 而 AbstractMap 类实现了Map 接口,那为什么 HashMap 还要在实现 Map 接口呢?同样在 ArrayList 中 LinkedList 中都是这种结构。

首先不用担心,也不用多想!!!我先告诉你,是因为Java创始人写错了。

据 Java 集合框架的创始人 Josh Bloch 描述,这样的写法是一个失误。在 Java 集合框架中,类似这样的写法很多,最幵始写 Java 集合框架的时候,他认为这样写,在某些地方可能是有价值的,直到他意识到错了。显然的,jdk 的维护者,后来不认为这个小小的失误值得去修改,所以就这样保留下来了。

2.2 HashMap应用

HashMap概述与应用可以参考我的另一篇博文:https://blog.csdn.net/weixin_45525272/article/details/125834918

3. HashMap 源码分析

话不多说,先探究一下源码,从中理解下各个函数的原理:

3.1 成员变量

3.1.1 serialVersionUID

首先是序列化版本号:

private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

它能够保证类在发生合理改动的情况下不会影响对象的反序列化,确保反序列化成功。这个不是HashMap 的特性,这里不赘述了。

3.1.2 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY

往下是 集合的初始化容量(必须是 2 的 n 次幂)

// 默认的初始容量是16	1 << 4 相当于 1*2的4次方
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

经过计算:初始容量是16。

那么这就有一个问题了:为什么必须是 2 的 n 次幂?如果输入值不是 2 的幂比如 10 会怎么样?会发生什么?

下面我们来探究一下:

问题:为什么必须是 2 的 n 次幂?如果输入值不是 2 的幂比如 10 不行吗?会发生什么?

首先我们还是要深入源码探究一下,其实HashMap 构造方法还可以指定集合的初始化容量大小:

// 构造一个带指定初始容量和默认负载因子(0.75)的空 HashMap。
HashMap(int initialCapacity)

在源码中我们可以找到对应位置:

根据上述原理我们可以知道,当向 HashMap 中添加一个元素的时候,需要根据 key 的 hash 值,去确定其在数组中的具体位置。HashMap 为了存取高效,减少碰撞,就是要尽量把数据分配均匀,每个链表长度大致相同,这个实现的关键就在把数据存到哪个链表中的算法。

这个算法实际就是取模,hash % length,计算机中直接求余效率不如位移运算。所以源码中做了优化,使用 hash & (length - 1),而实际上 hash % length 等于 hash & ( length - 1) 的前提是 length 是 2 的 n 次幂

根据这条定理,例如长度为 8 的时候,3 & (8 - 1) = 3,2 & (8 - 1) = 2,不同位置上,不碰撞。

继续跟进源码,我们发现他调用了另一个构造方法

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor);

前面都是非法的判断,最重要的是最后一句,调用了tableSizeFor方法,然后将返回值给了threshold(容量)

那么我们继续源码,他是这样实现的:

函数说明:当在实例化 HashMap 实例时,如果给定了 initialCapacity,由于 HashMap 的 capacity 必须都是 2 的幂,因此这个方法用于找到大于等于 initialCapacity 的最小的 2 的幂

/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
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;

我们分析一下这个函数的整个流程

  1. int n = cap - 1;

这里的-1是为了防止 cap 已经是 2 的幂。如果 cap 已经是 2 的幂,又没有这个减 1 操作,则执行完后面的几条无符号操作之后,返回的 capacity 将是这个 cap 的 2 倍。

  1. 如果 n 这时为 0 了(经过了cap - 1后),则经过后面的几次无符号右移依然是 0,最后返回的 capacity 是1(最后有个 n + 1 的操作)。

  2. 注意:容量最大也就是 32bit 的正数,因此最后 n |= n >>> 16; 最多也就 32 个 1(但是这已经是负数了,在执行 tableSizeFor 之前,对 initialCapacity 做了判断,如果大于MAXIMUM_CAPACITY(2 ^ 30),则取 MAXIMUM_CAPACITY。如果等于MAXIMUM_CAPACITY,会执行位移操作。所以这里面的位移操作之后,最大 30 个 1,不会大于等于 MAXIMUM_CAPACITY。30 个 1,加 1 后得 2 ^ 30)。

再拿刚才说的初始值为10试一试:

注意:得到的这个 capacity 却被赋值给了 threshold。

this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);

最后计算得到16,然后把16返回给了threshold,所以如果是容量设置为10的话,他也会自动计算为16。

这里就有同学会问了,threshold不是等于 Capacity*loadFactor吗?

问题:threshold不是等于 Capacity*loadFactor吗?这里为什么直接返回了?

在jdk8以后的构造方法中,并没有对table这个成员变量进行初始化,table的初始化被推迟到了put方法中,在put方法中会对threshold重新计算。

下面看put源码时,你会得到相应的答案。不慌不慌

3.1.3 DEFAULT_LOAD_FACTOR

再往下是 默认的负载因子(默认值 0.75)

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

3.1.4 MAXIMUM_CAPACITY

集合最大容量:230

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 2的30次幂

3.1.5 TREEIFY_THRESHOLD

当链表的值超过8则会转为红黑树(jdk1.8新增)

// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

问题:为什么 Map 桶中结点个数超过 8 才转为红黑树?

8这个阈值定义在HashMap中,针对这个成员变量,在源码的注释中只说明了 8 是 bin(bin就是 bucket 桶)从链表转成树的阈值,但是并没有说明为什么是 8。

在 HashMap 中有一段注释说明:

Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we use them only when bins
contain enough nodes to warrant use (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too
small (due to removal or resizing) they are converted back to plain bins.  In usages with
well-distributed user hashCodes, tree bins are rarely used.  Ideally, under random hashCodes, 
the frequency of nodes in bins follows a Poisson distribution 
(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) 
with a parameter of about 0.5 on average for the default resizing
threshold of 0.75, although with a large variance because of resizing granularity. Ignoring variance, 
the expected occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / factorial(k)). The first values are:

翻译:因为树结点的大小大约是普通结点的两倍,所以我们只在箱子包含足够的结点时才使用树结点(参见TREEIFY_THRESHOLD)。
当它们变得太小(由于删除或调整大小)时,就会被转换回普通的桶。在使用分布良好的用户 hashCode 时,很少使用树箱。
理想情况下,在随机哈希码下,箱子中结点的频率服从泊松分布
(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) ,默认调整阈值为0.75,平均参数约为0.5,尽管由 
于调整粒度的差异很大。忽略方差,列表大小k的预朗出现次数是(exp(-0.5) * pow(0.5, k) / factorial(k))。 
第一个值是:

0:    0.60653066
1:    0.30326533
2:    0.07581633
3:    0.01263606
4:    0.00157952
5:    0.00015795
6:    0.00001316
7:    0.00000094
8:    0.00000006
more: less than 1 in ten million

TreeNodes 占用空间是普通 Nodes 的两倍,所以只有当 bin 包含足够多的结点时才会转成 TreeNodes,而是否足够多就是由 TREEIFY_THRESH〇LD 的值决定的。当 bin 中结点数变少时,又会转成普通的 bin。并且我们查看源码的时候发现,链表长度达到 8 就转成红黑树,当长度降到 6 就转成普通 bin。

这样就解释了为什么不是一开始就将其转换为 TreeNodes,而是需要一定结点数才转为 TreeNodes,说白了就是权衡空间和时间。

这段内容还说到:当 hashCode 离散性很好的时候,树型 bin 用到的概率非常小,因为数据均匀分布在每个 bin 中,几乎不会有 bin 中链表长度会达到阈值。但是在随机 hashCode 下,离散性可能会变差,然而 jdk 又不能阻止用户实现这种不好的 hash 算法,因此就可能导致不均匀的数据分布。不理想情况下随机 hashCode 算法下所有 bin 中结点的分布频率会遵循泊松分布,我们可以看到,一个 bin 中链表长度达到 8 个元素的槪率为 0.00000006,几乎是不可能事件。所以,之所以选择 8,不是随便決定的,而是裉据概率统计决定的。甶此可见,发展将近30年的 Java 每一项改动和优化都是非常严谨和科学的。

也就是说:选择 8 因为符合泊松分布,超过 8 的时候,概率已经非常小了,所以我们选择 8 这个数宇

补充

  • Poisson 分布(泊松分布),是一种统计与概率学里常见到的离散[概率分布]。泊松分布的概率函数为:

    泊松分布的参数 A 是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。

也可以从查找的时间复杂度去解析:
红黑树的平均查找长度是 log(n),如果长度为 8,平均查找长度为 log(8) = 3,链表的平均查找长度为 n/2,当长度为 8 时,平均查找长虔为 8/2 = 4,这才有转换成树的必要;链表长度如果是小于等于 6, 6/2 = 3,而 log(6) = 2.6,虽然速度也很快的,但是转化为树结构和生成树的时间并不会太短。

3.1.6 UNTREEIFY_THRESHOLD

当链表的值小于 6 则会从红黑树转回链表

// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值,树转为链表 
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

3.1.7 MIN_TREEIFY_CAPACITY

当 Map 里面的数量超过这个值时,表中的桶才能进行树形化,否则桶内元素太多时会扩容,而不是树形化为了避免进行扩容、树形化选择的冲突,这个值不能小于4*TREEIFY_THRESHOLD(8)

// 桶中结构转化为红黑树对应的数组长度最小的值 
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

3.1.8 table

table 用来初始化(必须是二的n次幂)(重点)

// 存储元素的数组 
transient Node<K,V>[] table;

在 jdk1.8 中我们了解到 HashMap 是由数组加链表加红黑树来组成的结构,其中 table 就是 HashMap 中的数组,jdk8 之前数组类型是 Entry<K,V> 类型。从 jdk1.8 之后是 Node<K,V> 类型。

其实吧:它也只是换了个名字,都实现了一样的接口:Map.Entry<K,V>。

Map.Entry<K,V>就是负责存储键值对数据的

3.1.9 entrySet

用来存放缓存

// 存放具体元素的集合
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

3.1.10 size

HashMap 中存放元素的个数(重点)

// 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度
 transient int size;

size 为 HashMap 中 K-V 的实时数量,不是数组 table 的长度。

注意:这里的size是实际个数,和容量不一样,比如说:容量为16,里面只存了“1”,1,“2”,2两个元素,那么他的size是2,table 的长度还是16,所以最后size可能会比数组长度大的。

3.1.11 modCount

用来记录 HashMap 的修改次数

// 每次扩容和更改 map 结构的计数器
 transient int modCount;  

3.1.12 threshold

用来调整大小下一个容量的值计算方式为(容量*负载因子)

// 临界值 当实际大小(容量*负载因子)超过临界值时,会进行扩容
int threshold;

3.1.13 loadFactor

哈希表的负载因子(重点)

// 负载因子
final float loadFactor;

探究:容量&负载因子

  • loadFactor 是用来衡量 HashMap 满的程度,表示HashMap的疏密程度,影响 hash 操作到同一个数组位置的概率,计算 HashMap 的实时负载因子的方法为:size/capacity,而不是占用桶的数量去除以 capacity。capacity 是桶的数量,也就是 table 的长度 length。

  • loadFactor 太大导致查找元素效率低,太小导致数组的利用率低,存放的数据会很分散。loadFactor 的默认值为 0.75f 是官方给出的一个比较好的临界值。

  • 当 HashMap 里面容纳的元素已经达到 HashMap 数组长度的 75% 时,表示 HashMap 太挤了,需要扩容,而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作,非常消耗性能。所以开发中尽量减少扩容的次数,可以通过创建 HashMap 集合对象时指定初始容量来尽量避免。

  • 在 HashMap 的构造器中可以定制 loadFactor。

// 构造方法,构造一个带指定初始容量和负载因子的空HashMap
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor);

比如下面代码:

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(16,0.8f);
  • 为什么负载因子设置为0.75,初始化临界值是12?

loadFactor 越趋近于1,那么 数组中存放的数据(entry)也就越多,也就越密,也就是会让链表的长度增加,loadFactor 越小,也就是趋近于0,数组中存放的数据(entry)也就越少,也就越稀疏。

如果希望链表尽可能少些,要提前扩容。有的数组空间有可能一直没有存储数据,负载因子尽可能小一些。

举例:

例如:负载因子是0.4。 那么16*0.4--->6 如果数组中满6个空间就扩容会造成数组利用率太低了。
	 负载因子是0.9。 那么16*0.9--->14 那么这样就会导致链表有点多了,导致查找元素效率低。

所以既兼顾数组利用率又考虑链表不要太多,经过大量测试 0.75 是最佳方案

  • threshold 计算公式:capacity(数组长度默认16) * loadFactor(负载因子默认0.75)。

这个值是当前已占用数组长度的最大值。当 Size >= threshold 的时候,那么就要考虑对数组的 resize(扩容),也就是说,这个的意思就是 衡量数组是否需要扩增的一个标准。 扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍。

3.2 构造方法

HashMap 中重要的构造方法,它们分别如下:

3.2.1 HashMap()

构造一个空的HashMap,默认初始容量(16)和默认负载因子(0.75)。

public HashMap() 
   this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 将默认的负载因子0.75赋值给loadFactor,并没有创建数组

3.2.2 HashMap(int initialCapacity)

构造一个具有指定的初始容量和默认负载因子(0.75)HashMap 。

// 指定“容量大小”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) 
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);

3.2.3 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)

构造一个具有指定的初始容量和负载因子的 HashMap。

/*
	 指定“容量大小”和“负载因子”的构造函数
	 initialCapacity:指定的容量
	 loadFactor:指定的负载因子
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 
    	// 判断初始化容量initialCapacity是否小于0
        if (initialCapacity < 0)
            // 如果小于0,则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
    	// 判断初始化容量initialCapacity是否大于集合的最大容量MAXIMUM_CAPACITY
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            // 如果超过MAXIMUM_CAPACITY,会将MAXIMUM_CAPACITY赋值给initialCapacity
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    	// 判断负载因子loadFactor是否小于等于0或者是否是一个非数值
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            // 如果满足上述其中之一,则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
     	// 将指定的负载因子赋值给HashMap成员变量的负载因子loadFactor
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    
	
	// 最后调用了tableSizeFor,来看一下方法实现:
     /*
     	返回比指定初始化容量大的最小的2的n次幂
     */
    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;
    

说明

对于 javathis.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); 疑问解答:

tableSizeFor(initialCapacity)判断指定的初始化容量是否是2的n次幂,如果不是那么会变为比指定初始化容量大的最小的2的n次幂。
但是注意,在tableSizeFor方法体内部将计算后的数据返回给调用这里了,并且直接赋值给threshold边界值了。有些人会觉得这里是一个bug,应该这样书写:
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;
这样才符合threshold的意思(当HashMap的size到达threshold这个阈值时会扩容)。
但是请注意,在jdk8以后的构造方法中,并没有对table这个成员变量进行初始化,table的初始化被推迟到了put方法中,在put方法中会对threshold重新计算。

3.2.4 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)

包含另一个 “Map” 的构造函数 ,比如说

package com.hashmap.example;

import java.util.HashMap;
import java.util.*;

public class StartDemo 
    public static void main(String[] args) 
        HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>();
        hashMap.put("柳岩", 18);
        HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(hashMap);
        System.out.println();
    

此时就会调用这个构造函数,我们来看一下源码:

// 构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) 
    	// 负载因子loadFactor变为默认的负载因子0.75
         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
         putMapEntries(m, false);
 

首先它将负载因子loadFactor变为默认的负载因子0.75,

最后调用了 putMapEntries(),好了,这个肯定是重点了,我们跟进一下源码,来看一下方法实现:

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) 
    //获取参数集合的长度
    int s = m.size();
    if (s > 0) 
        //判断参数集合的长度是否大于0,说明大于0
        if (table == null)  // 判断table是否已经初始化
                // 未初始化,s为m的实际元素个数
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                // 计算得到的t大于阈值,则初始化阈值
                if (t > threshold)
                    threshold = tableSizeFor(t);
        
        // 已初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理
        else if (s > threshold)
            resize();
        // 将m中的所有元素添加至HashMap中
        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) 
            K key = e.getKey(查看详情  

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小白都能看得懂的教程看完这篇还不会生成随机验证码图片,你来打我!!!(代码片段)

小白都能看得懂的教程一文教你实现生成随机图像验证码大家好,我叫亓官劼(qíguānjié),三本计算机在读,目前在积极准备21计算机考研中,同时也在学习后端开发,准备工作。不敢孤注一掷,... 查看详情

rabbitmq!女朋友看了都会的超详细保姆级附源码笔记!看完还不会请砍我!(代码片段)

1.MQ1.1MQ的相关概念什么是MQMQ(messagequeue),从字面意思上看,本质是个队列,FIFO先入先出,只不过队列中存放的内容是message而已,还是一种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息。在互联网架构中,MQ是一... 查看详情