图解集合 4 :HashMap

栏目: Java · 发布时间: 6年前

内容简介:图解集合 4 :HashMap

初识HashMap

之前的List,讲了ArrayList、LinkedList,最后讲到了CopyOnWriteArrayList,就前两者而言,反映的是两种思想:

(1)ArrayList以数组形式实现,顺序插入、查找快,插入、删除较慢

(2)LinkedList以链表形式实现,顺序插入、查找较慢,插入、删除方便

那么是否有一种数据结构能够结合上面两种的优点呢?有,答案就是HashMap。

HashMap是一种非常常见、方便和有用的集合,是一种键值对(K-V)形式的存储结构,下面将还是用图示的方式解读HashMap的实现原理。

四个关注点在HashMap上的答案

图解集合 4 :HashMap

添加数据

首先看一下HashMap的一个存储单元Entry:

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

之前一篇写LinkedList的文章,里面写到LinkedList是一个双向链表,从HashMap的Entry看得出,Entry组成的是一个单向链表,因为里面只有Entry的后继Entry,而没有Entry的前驱Entry。用图表示应该是这么一个数据结构:

图解集合 4 :HashMap

接下来,假设我有这么一段代码:

public static void main(String[] args)
{
     Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
     map.put("111", "111");
     map.put("222", "222");
}

看一下做了什么。首先从第3行开始,new了一个HashMap出来:

public HashMap() {
     this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
     threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
     table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
     init();
}

注意一下第5行的init()是个空方法,它是HashMap的子类比如LinkedHashMap构造的时候使用的。DEFAULT_INITIAL_CAPACITY为16,也就是说,HashMap在new的时候构造出了一个大小为16的Entry数组,Entry内所有数据都取默认值,如图示为:

图解集合 4 :HashMap

看到new出了一个大小为16的Entry数组来。接着第4行,put了一个Key和Value同为111的字符串,看一下put的时候底层做了什么:

public V put(K key, V value) {
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key.hashCode());
    int i = indexFor(hash, table.length);
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
       Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }

    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}
static int hash(int h) {
    // This function ensures that hashCodes that differ only by
    // constant multiples at each bit position have a bounded
    // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
static int indexFor(int h, int length) {
     return h & (length-1);
 }

看一下put方法的几个步骤:

1、第2行~第3行就是HashMap允许Key值为空的原因,空的Key会默认放在第0位的数组位置上

2、第4行拿到Key值的HashCode,由于HashCode是Object的方法,因此每个对象都有一个HashCode,对这个HashCode做一次hash计算。按照JDK源码注释的说法,这次hash的作用是根据给定的HashCode对它做一次打乱的操作,防止一些糟糕的Hash算法产生的糟糕的Hash值,至于为什么要防止糟糕的Hash值,HashMap添加元素的最后会讲到

3、第5行根据重新计算的HashCode,对Entry数组的大小取模得到一个Entry数组的位置。看到这里使用了&,移位加快一点代码运行效率。另外,这个取模操作的正确性依赖于length必须是2的N次幂,这个熟悉二进制的朋友一定理解,因此注意HashMap构造函数中,如果你指定HashMap初始数组的大小initialCapacity,如果initialCapacity不是2的N次幂,HashMap会算出大于initialCapacity的最小2的N次幂的值,作为Entry数组的初始化大小。这里为了讲解方便,我们假定字符串111和字符串222算出来的i都是1

4、第6行~第14行会先判断一下原数据结构中是否存在相同的Key值,存在则覆盖并返回,不执行后面的代码。注意一下recordAccess这个方法,它也是HashMap的子类比如LinkedHashMap用的,HashMap中这个方法为空。另外,注意一点,对比Key是否相同,是先比HashCode是否相同,HashCode相同再判断equals是否为true,这样大大增加了HashMap的效率,对HashCode不熟悉的朋友可以看一下我的这篇文章讲讲HashCode的作用

5、第16行的modeCount++是用于fail-fast机制的,每次修改HashMap数据结构的时候都会自增一次这个值

然后就到了关键的addEntry方法了:

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
    if (size++ >= threshold)
        resize(2 * table.length);
}
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
    value = v;
    next = n;
    key = k;
    hash = h;
}

假设new出来的Entry地址为0×00000001,那么,put(“111″, “111″)用图表示应该是这样的:

图解集合 4 :HashMap

每一个新增的Entry都位于table[1]上,另外,里面的hash是rehash之后的hash而不是Key最原始的hash。看到table[1]上存放了111—->111这个键值对,它持有原table[1]的引用地址,因此可以寻址到原table[1],这就是单向链表。 再看一下put(“222″, “222″)做了什么,一张图就可以理解了:

图解集合 4 :HashMap

新的Entry再次占据table[1]的位置,并且持有原table[1],也就是111—->111这个键值对。

至此,HashMap进行put数据的过程就呈现清楚了。不过还有一个问题,就是HashMap如何进行扩容,再看一下addEntry方法:

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
      Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
      table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
      if (size++ >= threshold)
          resize(2 * table.length);
 }

看到第4行~第5行,也就是说在每次放置完Entry之后都会判断是否需要扩容。这里不讲扩容是因为 HashMap扩容在不正确的使用场景下将会导致死循环 ,这是一个值得探讨的话题,也是我工作中实际遇到过的一个问题,因此下一篇文章将会详细说明为什么不正确地使用HashMap会导致死循环。

删除数据

有一段代码:

public static void main(String[] args)
{
    Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
    map.put("111", "111");
    map.put("222", "222");
    map.remove("111");
}

第6行删除元素,看一下删除元素的时候做了什么,第4行~第5行添加了两个键值对就沿用上面的图,HashMap删除指定键值对的源代码是:

public V remove(Object key) {
      Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
      return (e == null ? null : e.value);
 }
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
    int i = indexFor(hash, table.length);
    Entry<K,V> prev = table[i];
    Entry<K,V> e = prev;

    while (e != null) {
        Entry<K,V> next = e.next;
        Object k;
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
            modCount++;
            size--;
            if (prev == e)
                table[i] = next;
            else
                prev.next = next;
            e.recordRemoval(this);
            return e;
        }
        prev = e;
        e = next;
    }

    return e;
}

分析一下remove元素的时候做了几步:

1、根据key的hash找到待删除的键值对位于table的哪个位置上

2、记录一个prev表示待删除的Entry的前一个位置Entry,e可以认为是当前位置

3、从table[i]开始遍历链表,假如找到了匹配的Entry,要做一个判断,这个Entry是不是table[i]:

(1)是的话,也就是第14行~第15行,table[i]就直接是table[i]的下一个节点,后面的都不需要动

(2)不是的话,也就是第16行~第17行,e的前一个Entry也就是prev,prev的next指向e的后一个节点,也就是next,这样,e所代表的Entry就被踢出了,e的前后Entry就连起来了

remove(“111″)用图表示就是:

图解集合 4 :HashMap

整个过程只需要修改一个节点的next的值即可,非常方便。

修改数据

修改元素也是put,看一下源代码:

public V put(K key, V value) {
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key.hashCode());
    int i = indexFor(hash, table.length);
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

这个其实前面已经提到过了,第6行~第14行就是修改元素的逻辑,如果某个Key已经在数据结构中存在的话,那么就会覆盖原value,也就是第10行的代码。

插入数据

所谓”插入元素”,在我的理解里,一定是基于数据结构是有序的前提下的。像ArrayList、LinkedList,再远点说就是数据库,一条一条都是有序的。

而HashMap,它的顺序是基于HashCode,HashCode是一个随机性很强的数字,所以HashMap中的Entry完全是随机存放的。HashMap又不像LinkedHashMap这样维护了插入元素的顺序,所以对HashMap这个数据结构谈插入元素是没有意义的。

所以,HashMap并没有插入的概念。

再谈HashCode的重要性

前面讲到了,HashMap中对Key的HashCode要做一次rehash,防止一些糟糕的Hash算法生成的糟糕的HashCode,那么为什么要防止糟糕的HashCode?

糟糕的HashCode意味着的是Hash冲突,即多个不同的Key可能得到的是同一个HashCode,糟糕的Hash算法意味着的就是Hash冲突的概率增大,这意味着HashMap的性能将下降,表现在两方面:

1、有10个Key,可能6个Key的HashCode都相同,另外四个Key所在的Entry均匀分布在table的位置上,而某一个位置上却连接了6个Entry。这就失去了HashMap的意义,HashMap这种数据结构性高性能的前提是,Entry均匀地分布在table位置上,但现在确是1 1 1 1 6的分布。所以,我们要求HashCode有很强的随机性,这样就尽可能地可以保证了Entry分布的随机性,提升了HashMap的效率。

2、HashMap在一个某个table位置上遍历链表的时候的代码:

if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))

看到,由于采用了”&&”运算符,因此先比较HashCode,HashCode都不相同就直接pass了,不会再进行equals比较了。HashCode因为是int值,比较速度非常快,而equals方法往往会对比一系列的内容,速度会慢一些。Hash冲突的概率大,意味着equals比较的次数势必增多,必然降低了HashMap的效率了。

HashMap的table为什么是transient的

一个非常细节的地方:

transient Entry[] table;

看到table用了transient修饰,也就是说table里面的内容全都不会被序列化,不知道大家有没有想过这么写的原因?

在我看来,这么写是非常必要的。因为HashMap是基于HashCode的,HashCode作为Object的方法,是native的:

public native int hashCode();

这意味着的是:HashCode和底层实现相关,不同的虚拟机可能有不同的HashCode算法。再进一步说得明白些就是,可能同一个Key在虚拟机A上的HashCode=1,在虚拟机B上的HashCode=2,在虚拟机C上的HashCode=3。

这就有问题了,Java自诞生以来,就以跨平台性作为最大卖点,好了,如果table不被transient修饰,在虚拟机A上可以用的程序到虚拟机B上可以用的程序就不能用了,失去了跨平台性,因为:

1、Key在虚拟机A上的HashCode=100,连在table[4]上

2、Key在虚拟机B上的HashCode=101,这样,就去table[5]上找Key,明显找不到

整个代码就出问题了。因此,为了避免这一点,Java采取了重写自己序列化table的方法,在writeObject选择将key和value追加到序列化的文件最后面:

private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
        throws IOException
{
Iterator<Map.Entry<K,V>> i =
    (size > 0) ? entrySet0().iterator() : null;

// Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultWriteObject();

// Write out number of buckets
s.writeInt(table.length);

// Write out size (number of Mappings)
s.writeInt(size);

    // Write out keys and values (alternating)
if (i != null) {
 while (i.hasNext()) {
    Map.Entry<K,V> e = i.next();
    s.writeObject(e.getKey());
    s.writeObject(e.getValue());
    }
    }
}

而在readObject的时候 重构 HashMap数据结构:

private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
         throws IOException, ClassNotFoundException
{
// Read in the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultReadObject();

// Read in number of buckets and allocate the bucket array;
int numBuckets = s.readInt();
table = new Entry[numBuckets];

    init();  // Give subclass a chance to do its thing.

// Read in size (number of Mappings)
int size = s.readInt();

// Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap
for (int i=0; i<size; i++) {
    K key = (K) s.readObject();
    V value = (V) s.readObject();
    putForCreate(key, value);
}
}

一种麻烦的方式,但却保证了跨平台性。

这个例子也告诉了我们:尽管使用的虚拟机大多数情况下都是HotSpot,但是也不能对其它虚拟机不管不顾,有跨平台的思想是一件好事。

HashMap和Hashtable的区别

HashMap和Hashtable是一组相似的键值对集合,它们的区别也是面试常被问的问题之一,我这里简单总结一下HashMap和Hashtable的区别:

1、Hashtable是线程安全的,Hashtable所有对外提供的方法都使用了synchronized,也就是同步,而HashMap则是线程非安全的

2、Hashtable不允许空的value,空的value将导致空指针异常,而HashMap则无所谓,没有这方面的限制

3、上面两个缺点是最主要的区别,另外一个区别无关紧要,我只是提一下,就是两个的rehash算法不同,Hashtable的是:

private int hash(Object k) {
    // hashSeed will be zero if alternative hashing is disabled.
    return hashSeed ^ k.hashCode();
}

这个hashSeed是使用sun.misc.Hashing类的randomHashSeed方法产生的。HashMap的rehash算法上面看过了,也就是:

static int hash(int h) {
    // This function ensures that hashCodes that differ only by
    // constant multiples at each bit position have a bounded
    // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

以上所述就是小编给大家介绍的《图解集合 4 :HashMap》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

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The Seasoned Schemer

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drawings by Duane Bibbyforeword and afterword by Guy L. Steele Jr.The notion that "thinking about computing is one of the most exciting things the human mind can do" sets both The Little Schemer (form......一起来看看 《The Seasoned Schemer》 这本书的介绍吧!

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