java提高篇(二三)

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      HashMap也是当当让人们使用非常多的Collection,它是基于哈希表的 Map 接口的实现,以key-value的形式指在。在HashMap中,key-value一个劲会当做有2个多多整体来解决,系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置,当当让人们一个劲前要通过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,确实AbstractMap类机会实现了Map,这里标注Map LZ确实应该是更加清晰吧!

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

二、构造函数

      HashMap提供了有2个多多构造函数:

      HashMap():构造有2个多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):构造有2个多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):构造有2个多多带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

      在这里提到了有2个多多参数:初始容量,加载因子。这有2个多多参数是影响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那我前要达到多满的某种尺度,它衡量的是有2个多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,查找有2个多多元素的平均时间是O(1+a),否则机会负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找下行带宽 的降低;机会负载因子太小,那末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当当让人们是无需修改的。

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

三、数据底部形态

      当当让人们知道在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前要利用这某种来组合实现,HashMap也是那末。实际上HashMap是有2个多多“链表散列”,如下是它数据底部形态:

      从上图当当让人们前要看出HashMap底层实现还是数组,后来我数组的每一项有的是一根绳子 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) {
        //初始容量那末<0
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "
                    + initialCapacity);
        //初始容量那末 > 最大容量值,HashMap的最大容量值为2^50
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //负载因子那末 < 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();
    }

      从源码中前要看出,每次新建有2个多多HashMap时,前会初始化有2个多多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的内控 类,它蕴藏了键key、值value、下有2个多多节点next,以及hash值,这是非常重要的,正是机会Entry才构成了table数组的项为链表。

      中间简单分析了HashMap的数据底部形态,下面将探讨HashMap是如可实现快速存取的。

四、存储实现:put(key,vlaue)

      首先当当让人们先看源码

public V put(K key, V value) {
        //当key为null,调用putForNullKey最好的最好的最好的办法,保存null与table第有2个多多位置中,这是HashMap允许为null的愿因


        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出始于了了英语

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;
            //判断该条链上与算是hash值相同的(key相同)
            //若指在相同,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加进至i位置处
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

      通过源码当当让人们前要清晰都看HashMap保存数据的过程为:首先判断key算是为null,若为null,则直接调用putForNullKey最好的最好的最好的办法。若不为空则先计算key的hash值,否则根据hash值搜索在table数组中的索引位置,机会table数组在该位置处有元素,则通过比较算是指在相同的key,若指在则覆盖那我key的value,否则将该元素保指在链头(最先保存的元素放在链尾)。若table在该处那末元素,则直接保存。你某些过程看似比较简单,确实深有内幕。有如下几点:

      1、 先看迭代处。此处迭代愿因 后来我为了解决指在相同的key值,若发现有2个多多hash值(key)相同时,HashMap的解决最好的最好的最好的办法是用新value替换旧value,这里并那末解决key,这就解释了HashMap中那末有2个多多相同的key。

      2、 在看(1)、(2)处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash最好的最好的最好的办法,该最好的最好的最好的办法为有2个多多纯粹的数学计算,后来我计算h的hash值。

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

      当当让人们知道对于HashMap的table而言,数据分布前要均匀(最好次责都那末2个多多元素,那我就前要直接找到),那末太紧后来我能太松,太紧会愿因 查询下行带宽 慢,太松则浪费空间。计算hash值后,为社 也能保证table元素分布均与呢?当当让人们会想到取模,否则机会取模的消耗较大,HashMap是那我解决的:调用indexFor最好的最好的最好的办法。

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

      HashMap的底层数组长度一个劲2的n次方,在构造函数中指在:capacity <<= 1;那我做一个劲也能保证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)就大约对length取模,否则下行带宽 比直接取模快得多,这是HashMap在下行带宽 上的有2个多多优化。至于为哪些是2的n次方下面解释。

      当当让人们回到indexFor最好的最好的最好的办法,该最好的最好的最好的办法仅有一根绳子 的话:h&(length - 1),这句话除了中间的取模运算外还有2个多多非常重要的责任:均匀分布table数据和充分利用空间。

      这里当当让人们假设length为16(2^n)和15,h为5、6、7。

      当n=15时,6和7的结果一样,那我表示当当让人们在table存储的位置是相同的,也后来我产生了碰撞,6、7就会在有2个多多位置形成链表,那我就会愿因 查询下行带宽 降低。诚然这里只分析有2个多多数字有的是什么都有 ,那末当当当让人们看0-15。

      从中间的图表中当当当让人们看总共指在了8此碰撞,同时发现浪费的空间非常大,有1、3、5、7、9、11、13、15处那末记录,也后来我那末存放数据。这是机会当当让人们在与14进行&运算时,得到的结果最后一位永远有的是0,即0001、0011、0101、0111、501、1011、1101、1111位置处是不机会存储数据的,空间减少,进一步增加碰撞几率,那我就会愿因 查询下行带宽 慢。而当length = 16时,length – 1 = 15 即1111,那末进行低位&运算时,值一个劲与那我hash值相同,而进行高位运算时,其值等于其低位值。什么都有 说当length = 2^n时,不同的hash值指在碰撞的概率比较小,那我就会使得数据在table数组中分布较均匀,查询下行带宽 也较快。

      这里当当让人们再来复习put的流程:当当当让人们想有2个多多HashMap中加进一对key-value时,系统首先会计算key的hash值,否则根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置那末元素,则直接插入。否则迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。机会有2个多多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覆盖那我节点的value。机会有2个多多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最好的最好的最好的办法,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 放在 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向那我的 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);
    }

      你某些最好的最好的最好的办法蕴藏两点前要注意:

      一是链的产生。这是有2个多多非常优雅的设计。系统一个劲将新的Entry对象加进到bucketIndex处。机会bucketIndex处机会有了对象,那末新加进的Entry对象将指向原有的Entry对象,形成一根绳子 Entry链,否则若bucketIndex处那末Entry对象,也后来我e==null,那末新加进的Entry对象指向null,也就无需产生Entry链了。

      二、扩容问題。

      随着HashMap中元素的数量那末来过多,指在碰撞的概率就那末大,所产生的链表长度就会那末长,那我势必会影响HashMap的下行带宽 ,为了保证HashMap的下行带宽 ,系统前要要在某个临界点进行扩容解决。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。否则扩容是有2个多多非常耗时的过程,机会它前要重新计算哪些数据在新table数组中的位置并进行qq克隆好友 解决。什么都有 机会当当让人们机会预知HashMap中元素的个数,那末预设元素的个数也能有效的提高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,否则返回该key对应的value即可。

public V get(Object key) {
        // 若为null,调用getForNullKey最好的最好的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;
    }

      在这前要够根据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在存储过程中并那末将key,value分开来存储,后来我当做有2个多多整体key-value来解决的,你某些整体后来我Entry对象。同时value也只大约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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