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Java数据结构和算法:HashMap,哈希表,哈希函数

發(fā)布時(shí)間:2025/4/16 java 27 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Java数据结构和算法:HashMap,哈希表,哈希函数 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

1. HashMap概述

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步實(shí)現(xiàn)(Hashtable跟HashMap很像,唯一的區(qū)別是Hashtalbe中的方法是線(xiàn)程安全的,也就是同步的)。此實(shí)現(xiàn)提供所有可選的映射操作,并允許使用null值和null鍵。此類(lèi)不保證映射的順序,特別是它不保證該順序恒久不變。

2. 四個(gè)關(guān)注點(diǎn)在HashMap上的答案

關(guān)注點(diǎn)結(jié)論
HashMap是否允許空Key和Value都允許為空
HashMap是否允許重復(fù)數(shù)據(jù)Key重復(fù)會(huì)覆蓋、Value允許重復(fù)
HashMap是否有序無(wú)序,特別說(shuō)明這個(gè)無(wú)序指的是遍歷HashMap的時(shí)候,得到的元素的順序基本不可能是put的順序
HashMap是否線(xiàn)程安全非線(xiàn)程安全

3. HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

在java編程語(yǔ)言中,最基本的結(jié)構(gòu)就是兩種,一個(gè)是數(shù)組,另外一個(gè)是模擬指針(引用),所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以用這兩個(gè)基本結(jié)構(gòu)來(lái)構(gòu)造的,HashMap也不例外。HashMap實(shí)際上是一個(gè)“鏈表的數(shù)組”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),每個(gè)元素存放鏈表頭結(jié)點(diǎn)的數(shù)組,即數(shù)組和鏈表的結(jié)合體。

從上圖中可以看出,HashMap底層就是一個(gè)數(shù)組結(jié)構(gòu),數(shù)組中的每一項(xiàng)又是一個(gè)鏈表。當(dāng)新建一個(gè)HashMap的時(shí)候,就會(huì)初始化一個(gè)數(shù)組。源碼如下:

/*** The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.*/ transient Entry[] table;static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final K key;V value;Entry<K,V> next;final int hash;…… }

可以看出,Entry就是數(shù)組中的元素,每個(gè) Map.Entry 其實(shí)就是一個(gè)key-value對(duì),它持有一個(gè)指向下一個(gè)元素的引用,這就構(gòu)成了鏈表。

HashMap的底層主要是基于數(shù)組和鏈表來(lái)實(shí)現(xiàn)的,它之所以有相當(dāng)快的查詢(xún)速度主要是因?yàn)樗峭ㄟ^(guò)計(jì)算散列碼來(lái)決定存儲(chǔ)的位置。HashMap中主要是通過(guò)key的hashCode來(lái)計(jì)算hash值的,只要hashCode相同,計(jì)算出來(lái)的hash值就一樣。如果存儲(chǔ)的對(duì)象對(duì)多了,就有可能不同的對(duì)象所算出來(lái)的hash值是相同的,這就出現(xiàn)了所謂的hash沖突。學(xué)過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的同學(xué)都知道,解決hash沖突的方法有很多,HashMap底層是通過(guò)鏈表來(lái)解決hash沖突的。

圖中,紫色部分即代表哈希表,也稱(chēng)為哈希數(shù)組,數(shù)組的每個(gè)元素都是一個(gè)單鏈表的頭節(jié)點(diǎn),鏈表是用來(lái)解決沖突的,如果不同的key映射到了數(shù)組的同一位置處,就將其放入單鏈表中。

對(duì)于 HashMap 及其子類(lèi)而言,它們采用 Hash 算法來(lái)決定集合中元素的存儲(chǔ)位置。當(dāng)系統(tǒng)開(kāi)始初始化 HashMap 時(shí),系統(tǒng)會(huì)創(chuàng)建一個(gè)長(zhǎng)度為 capacity 的 Entry 數(shù)組,這個(gè)數(shù)組里可以存儲(chǔ)元素的位置被稱(chēng)為“桶(bucket)”,每個(gè) bucket 都有其指定索引,系統(tǒng)可以根據(jù)其索引快速訪(fǎng)問(wèn)該 bucket 里存儲(chǔ)的元素。

無(wú)論何時(shí),HashMap 的每個(gè)“桶”只存儲(chǔ)一個(gè)元素(也就是一個(gè) Entry),由于 Entry 對(duì)象可以包含一個(gè)引用變量(就是 Entry 構(gòu)造器的的最后一個(gè)參數(shù))用于指向下一個(gè) Entry,因此可能出現(xiàn)的情況是:HashMap 的 bucket 中只有一個(gè) Entry,但這個(gè) Entry 指向另一個(gè) Entry ——這就形成了一個(gè) Entry 鏈。

4. HashMap的構(gòu)造函數(shù)

HashMap提供了三個(gè)構(gòu)造函數(shù):

  • HashMap():構(gòu)造一個(gè)具有默認(rèn)初始容量 (16) 和默認(rèn)加載因子 (0.75) 的空 HashMap。
  • HashMap(int initialCapacity):構(gòu)造一個(gè)帶指定初始容量和默認(rèn)加載因子 (0.75) 的空 HashMap。
  • HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):構(gòu)造一個(gè)帶指定初始容量和加載因子的空 HashMap。

在這里提到了兩個(gè)參數(shù):初始容量,加載因子。這兩個(gè)參數(shù)是影響HashMap性能的重要參數(shù),其中容量表示哈希表中桶的數(shù)量,初始容量是創(chuàng)建哈希表時(shí)的容量,加載因子是哈希表在其容量自動(dòng)增加之前可以達(dá)到多滿(mǎn)的一種尺度,它衡量的是一個(gè)散列表的空間的使用程度,負(fù)載因子越大表示散列表的裝填程度越高,反之愈小。對(duì)于使用鏈表法的散列表來(lái)說(shuō),查找一個(gè)元素的平均時(shí)間是O(1+a),因此如果負(fù)載因子越大,對(duì)空間的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果負(fù)載因子太小,那么散列表的數(shù)據(jù)將過(guò)于稀疏,對(duì)空間造成嚴(yán)重浪費(fèi)。系統(tǒng)默認(rèn)負(fù)載因子為0.75,一般情況下我們是無(wú)需修改的。

若:加載因子越大,填滿(mǎn)的元素越多,好處是,空間利用率高了,但:沖突的機(jī)會(huì)加大了.鏈表長(zhǎng)度會(huì)越來(lái)越長(zhǎng),查找效率降低。
反之,加載因子越小,填滿(mǎn)的元素越少,好處是:沖突的機(jī)會(huì)減小了,但:空間浪費(fèi)多了.表中的數(shù)據(jù)將過(guò)于稀疏(很多空間還沒(méi)用,就開(kāi)始擴(kuò)容了)

當(dāng)哈希表中條目數(shù)超出了當(dāng)前容量*加載因子(其實(shí)就是HashMap的實(shí)際容量)時(shí),則對(duì)該哈希表進(jìn)行rehash操作,將哈希表擴(kuò)充至兩倍的桶數(shù)。

5. HashMap的存取實(shí)現(xiàn)

5.1 存儲(chǔ)

public V put(K key, V value) {//當(dāng)key為null,調(diào)用putForNullKey方法,保存null與table第一個(gè)位置中,這是HashMap允許為null的原因if (key == null)return putForNullKey(value);//計(jì)算key的hash值int hash = hash(key.hashCode()); ------(1)//計(jì)算key hash 值在 table 數(shù)組中的位置int i = indexFor(hash, table.length); ------(2)//從i出開(kāi)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;//判斷該條鏈上是否存在相同的key值//若存在相同,則直接覆蓋value,返回舊valueif (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {V oldValue = e.value; //舊值 = 新值e.value = value;e.recordAccess(this);return oldValue; //返回舊值}}//修改次數(shù)增加1modCount++;//將key、value添加至i位置處addEntry(hash, key, value, i);return null; }

通過(guò)源碼我們可以清晰看到HashMap保存數(shù)據(jù)的過(guò)程為:首先判斷key是否為null,若為null,則直接調(diào)用putForNullKey方法,將value放置在數(shù)組第一個(gè)位置上。若不為空則根據(jù)key的hashCode重新計(jì)算hash值,然后根據(jù)hash值得到這個(gè)元素在table數(shù)組中的位置(即下標(biāo)),如果table數(shù)組在該位置處已經(jīng)存放有其他元素了,則通過(guò)比較是否存在相同的key,若存在則覆蓋原來(lái)key的value,否則將該元素保存在鏈頭(最先保存的元素放在鏈尾)。若table在該處沒(méi)有元素,就直接將該元素放到此數(shù)組中的該位置上。這個(gè)過(guò)程看似比較簡(jiǎn)單,其實(shí)深有內(nèi)幕。有如下幾點(diǎn):

1、先看迭代處。此處迭代原因就是為了防止存在相同的key值,若發(fā)現(xiàn)兩個(gè)key值相同時(shí),HashMap的處理方式是用新value替換舊value,這里并沒(méi)有處理key,這就解釋了HashMap中沒(méi)有兩個(gè)相同的key。另外,注意一點(diǎn),對(duì)比Key是否相同,是先比HashCode是否相同,HashCode相同再判斷equals是否為true,這樣大大增加了HashMap的效率。

2、在看(1)、(2)處。這里是HashMap的精華所在。首先是hash方法,該方法為一個(gè)純粹的數(shù)學(xué)計(jì)算,就是計(jì)算h的hash值。此算法加入了高位計(jì)算,防止低位不變,高位變化時(shí),造成的hash沖突。

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

為什么要經(jīng)過(guò)這樣的運(yùn)算呢?這就是HashMap的高明之處。先看個(gè)例子,一個(gè)十進(jìn)制數(shù)32768(二進(jìn)制1000 0000 0000 0000),經(jīng)過(guò)上述公式運(yùn)算之后的結(jié)果是35080(二進(jìn)制1000 1001 0000 1000)。看出來(lái)了嗎?或許這樣還看不出什么,再舉個(gè)數(shù)字61440(二進(jìn)制1111 0000 0000 0000),運(yùn)算結(jié)果是65263(二進(jìn)制1111 1110 1110 1111),現(xiàn)在應(yīng)該很明顯了,它的目的是讓“1”變的均勻一點(diǎn),散列的本意就是要盡量均勻分布。

我們知道對(duì)于HashMap的table而言,數(shù)據(jù)分布需要均勻(最好每項(xiàng)都只有一個(gè)元素,這樣就可以直接找到),不能太緊也不能太松,太緊會(huì)導(dǎo)致查詢(xún)速度慢,太松則浪費(fèi)空間。計(jì)算hash值后,怎么才能保證table元素分布均與呢?我們會(huì)想到取模,但是由于取模的消耗較大,HashMap是這樣處理的:調(diào)用indexFor方法。

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

HashMap的底層數(shù)組長(zhǎng)度總是2的n次方,在構(gòu)造函數(shù)中存在:capacity <<= 1;這樣做總是能夠保證HashMap的底層數(shù)組長(zhǎng)度為2的n次方。當(dāng)length為2的n次方時(shí),h&(length - 1)就相當(dāng)于對(duì)length取模,也就是h%length,但是&比%具有更高的效率,速度比直接取模快得多,這是HashMap在速度上的一個(gè)優(yōu)化。至于為什么是2的n次方下面解釋。

我們回到indexFor方法,該方法僅有一條語(yǔ)句:h&(length - 1),這句話(huà)除了上面的取模運(yùn)算外還有一個(gè)非常重要的責(zé)任:均勻分布table數(shù)據(jù)和充分利用空間。這里我們假設(shè)length為16(2^n)和15,h為5、6、7。

當(dāng)length=15時(shí),6和7的結(jié)果一樣,這樣表示他們?cè)趖able存儲(chǔ)的位置是相同的,也就是產(chǎn)生了碰撞,6、7就會(huì)在一個(gè)位置形成鏈表,這樣就會(huì)導(dǎo)致查詢(xún)速度降低。誠(chéng)然這里只分析三個(gè)數(shù)字不是很多,那么我們就看0-15。

從上面的圖表中我們看到總共發(fā)生了8此碰撞,同時(shí)發(fā)現(xiàn)浪費(fèi)的空間非常大,有1、3、5、7、9、11、13、15處沒(méi)有記錄,也就是沒(méi)有存放數(shù)據(jù)。這是因?yàn)樗麄冊(cè)谂c14進(jìn)行&運(yùn)算時(shí),得到的結(jié)果最后一位永遠(yuǎn)都是0,即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置處是不可能存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的,空間減少,進(jìn)一步增加碰撞幾率,這樣就會(huì)導(dǎo)致查詢(xún)速度慢。而當(dāng)數(shù)組長(zhǎng)度為16時(shí),即為2的n次方時(shí),2n-1得到的二進(jìn)制數(shù)的每個(gè)位上的值都為1(比如(24-1)2=1111),這使得在低位上&時(shí),得到的和原h(huán)ash的低位相同,加之hash(int h)方法對(duì)key的hashCode的進(jìn)一步優(yōu)化,加入了高位計(jì)算,就使得只有相同的hash值的兩個(gè)值才會(huì)被放到數(shù)組中的同一個(gè)位置上形成鏈表。所以說(shuō)當(dāng)length = 2^n時(shí),不同的hash值發(fā)生碰撞的概率比較小,這樣就會(huì)使得數(shù)據(jù)在table數(shù)組中分布較均勻,查詢(xún)速度也較快。

這里我們?cè)賮?lái)復(fù)習(xí)put的流程:當(dāng)我們想一個(gè)HashMap中添加一對(duì)key-value時(shí),系統(tǒng)首先會(huì)計(jì)算key的hash值,然后根據(jù)hash值確認(rèn)在table中存儲(chǔ)的位置。若該位置沒(méi)有元素,則直接插入。否則迭代該處元素鏈表并依此比較其key的hash值。如果兩個(gè)hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),則用新的Entry的value覆蓋原來(lái)節(jié)點(diǎn)的value。如果兩個(gè)hash值相等但key值不等 ,則將該節(jié)點(diǎn)插入該鏈表的鏈頭。具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程見(jiàn)addEntry方法,如下:

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {//獲取bucketIndex處的EntryEntry<K, V> e = table[bucketIndex];//將新創(chuàng)建的 Entry 放入 bucketIndex 索引處,并讓新的 Entry 指向原來(lái)的 Entry table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e);//若HashMap中元素的個(gè)數(shù)超過(guò)極限了,則容量擴(kuò)大兩倍if (size++ >= threshold)resize(2 * table.length); }

這個(gè)方法中有兩點(diǎn)需要注意:

6. 鏈的產(chǎn)生

這是一個(gè)非常優(yōu)雅的設(shè)計(jì)。系統(tǒng)總是將新的Entry對(duì)象添加到bucketIndex處。如果bucketIndex處已經(jīng)有了對(duì)象,那么新添加的Entry對(duì)象將指向原有的Entry對(duì)象,形成一條Entry鏈,但是若bucketIndex處沒(méi)有Entry對(duì)象,也就是e==null,那么新添加的Entry對(duì)象指向null,也就不會(huì)產(chǎn)生Entry鏈了。

7. 擴(kuò)容問(wèn)題

隨著HashMap中元素的數(shù)量越來(lái)越多,發(fā)生碰撞的概率就越來(lái)越大,所產(chǎn)生的鏈表長(zhǎng)度就會(huì)越來(lái)越長(zhǎng),這樣勢(shì)必會(huì)影響HashMap的速度,為了保證HashMap的效率,系統(tǒng)必須要在某個(gè)臨界點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)容處理。該臨界點(diǎn)在當(dāng)HashMap中元素的數(shù)量等于table數(shù)組長(zhǎng)度*加載因子。但是擴(kuò)容是一個(gè)非常耗時(shí)的過(guò)程,因?yàn)樗枰匦掠?jì)算這些數(shù)據(jù)在新table數(shù)組中的位置并進(jìn)行復(fù)制處理。所以如果我們已經(jīng)預(yù)知HashMap中元素的個(gè)數(shù),那么預(yù)設(shè)元素的個(gè)數(shù)能夠有效的提高HashMap的性能。

根據(jù)上面 put 方法的源代碼可以看出,當(dāng)程序試圖將一個(gè) key-value 對(duì)放入 HashMap 中時(shí),程序首先根據(jù)該 key 的 hashCode() 返回值決定該 Entry 的存儲(chǔ)位置:如果兩個(gè) Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同,那它們的存儲(chǔ)位置相同。如果這兩個(gè) Entry 的 key 通過(guò) equals 比較返回 true,新添加 Entry 的 value 將覆蓋集合中原有 Entry 的 value,但 key 不會(huì)覆蓋。如果這兩個(gè) Entry 的 key 通過(guò) equals 比較返回 false,新添加的 Entry 將與集合中原有 Entry 形成 Entry 鏈,而且新添加的 Entry 位于 Entry 鏈的頭部。

8. 讀取

相對(duì)于HashMap的存而言,取就顯得比較簡(jiǎn)單了。通過(guò)key的hash值找到在table數(shù)組中的索引處的Entry,然后返回該key對(duì)應(yīng)的value即可。

public V get(Object key) {// 若為null,調(diào)用getForNullKey方法返回相對(duì)應(yīng)的valueif (key == null)return getForNullKey();// 根據(jù)該 key 的 hashCode 值計(jì)算它的 hash 碼 int hash = hash(key.hashCode());// 取出 table 數(shù)組中指定索引處的值for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {Object k;//若搜索的key與查找的key相同,則返回相對(duì)應(yīng)的valueif (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))return e.value;}return null; }

有了上面存儲(chǔ)時(shí)的hash算法作為基礎(chǔ),理解起來(lái)這段代碼就很容易了。從上面的源代碼中可以看出:從HashMap中g(shù)et元素時(shí),首先計(jì)算key的hashCode,找到數(shù)組中對(duì)應(yīng)位置的某一元素,然后通過(guò)key的equals方法在對(duì)應(yīng)位置的鏈表中找到需要的元素。

當(dāng) HashMap 的每個(gè) bucket 里存儲(chǔ)的 Entry 只是單個(gè) Entry ——也就是沒(méi)有通過(guò)指針產(chǎn)生 Entry 鏈時(shí),此時(shí)的 HashMap 具有最好的性能:當(dāng)程序通過(guò) key 取出對(duì)應(yīng) value 時(shí),系統(tǒng)只要先計(jì)算出該 key 的 hashCode() 返回值,在根據(jù)該 hashCode 返回值找出該 key 在 table 數(shù)組中的索引,然后取出該索引處的 Entry,最后返回該 key 對(duì)應(yīng)的 value 即可。

從上面代碼中可以看出,如果 HashMap 的每個(gè) bucket 里只有一個(gè) Entry 時(shí),HashMap 可以根據(jù)索引、快速地取出該 bucket 里的 Entry;在發(fā)生“Hash 沖突”的情況下,單個(gè) bucket 里存儲(chǔ)的不是一個(gè) Entry,而是一個(gè) Entry 鏈,系統(tǒng)只能必須按順序遍歷每個(gè) Entry,直到找到想搜索的 Entry 為止——如果恰好要搜索的 Entry 位于該 Entry 鏈的最末端(該 Entry 是最早放入該 bucket 中),那系統(tǒng)必須循環(huán)到最后才能找到該元素。

3) 歸納起來(lái)簡(jiǎn)單地說(shuō),HashMap 在底層將 key-value 當(dāng)成一個(gè)整體進(jìn)行處理,這個(gè)整體就是一個(gè) Entry 對(duì)象。HashMap 底層采用一個(gè) Entry[] 數(shù)組來(lái)保存所有的 key-value 對(duì),當(dāng)需要存儲(chǔ)一個(gè) Entry 對(duì)象時(shí),會(huì)根據(jù)hash算法來(lái)決定其在數(shù)組中的存儲(chǔ)位置,在根據(jù)equals方法決定其在該數(shù)組位置上的鏈表中的存儲(chǔ)位置;當(dāng)需要取出一個(gè)Entry時(shí),也會(huì)根據(jù)hash算法找到其在數(shù)組中的存儲(chǔ)位置,再根據(jù)equals方法從該位置上的鏈表中取出該Entry。

9. 再談HashCode的重要性

前面講到了,HashMap中對(duì)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,那么為什么要防止糟糕的HashCode?

糟糕的HashCode意味著的是Hash沖突,即多個(gè)不同的Key可能得到的是同一個(gè)HashCode,糟糕的Hash算法意味著的就是Hash沖突的概率增大,這意味著HashMap的性能將下降,表現(xiàn)在兩方面:

(1)、有10個(gè)Key,可能6個(gè)Key的HashCode都相同,另外四個(gè)Key所在的Entry均勻分布在table的位置上,而某一個(gè)位置上卻連接了6個(gè)Entry。這就失去了HashMap的意義,HashMap這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)性高性能的前提是,Entry均勻地分布在table位置上,但現(xiàn)在確是1 1 1 1 6的分布。所以,我們要求HashCode有很強(qiáng)的隨機(jī)性,這樣就盡可能地可以保證了Entry分布的隨機(jī)性,提升了HashMap的效率。

(2)、HashMap在一個(gè)某個(gè)table位置上遍歷鏈表的時(shí)候的代碼:

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

看到,由于采用了”&&”運(yùn)算符,因此先比較HashCode,HashCode都不相同就直接pass了,不會(huì)再進(jìn)行equals比較了。HashCode因?yàn)槭莍nt值,比較速度非常快,而equals方法往往會(huì)對(duì)比一系列的內(nèi)容,速度會(huì)慢一些。Hash沖突的概率大,意味著equals比較的次數(shù)勢(shì)必增多,必然降低了HashMap的效率了。

原文鏈接:博客園@平凡希 http://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/5822209.html

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Java数据结构和算法:HashMap,哈希表,哈希函数的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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