java提高篇(二三)

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      HashMap也是大伙儿使用非常多的Collection,它是基于哈希表的 Map 接口的实现,以key-value的形式位于。在HashMap中,key-value无缘无故会当做1个多整体来避免,系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置,大伙儿无缘无故还都能否 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,其实AbstractMap类原困实现了Map,这里标注Map LZ其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1个多构造函数:

      HashMap():构造1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1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1个多带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

      在这里提到了1个多参数:初始容量,加载因子。这1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完后 还都能否 达到多满的一种尺度,它衡量的是1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1个多元素的平均时间是O(1+a),我希望 原困负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找波特率的降低;原困负载因子太小,没人 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0.75,一般状况下大伙儿是回会修改的。

      HashMap是一种支持快速存取的数据行态,要了解它的性能时需要了解它的数据行态。

三、数据行态

      大伙儿知道在Java中最常用的一种行态是数组和模拟指针(引用),几乎所有的数据行态都还都能否 利用這個 种来组合实现,HashMap也是没人 。实际上HashMap是1个多“链表散列”,如下是它数据行态:

      从上图大伙儿还都能否 看出HashMap底层实现还是数组,要是数组的每一项时需一条链。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) {
        //初始容量还都能否



<0
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "
                    + initialCapacity);
        //初始容量还都能否



 > 最大容量值,HashMap的最大容量值为2^500
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //负载因子还都能否



 < 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();
    }

      从源码中还都能否 看出,每次新建1个多HashMap时,时需初始化1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的外部类,它蕴藏了键key、值value、下1个多节点next,以及hash值,这是非常重要的,正原困Entry才构成了table数组的项为链表。

      里边简单分析了HashMap的数据行态,下面将探讨HashMap是怎么能否实现快速存取的。

四、存储实现:put(key,vlaue)

      首先大伙儿先看源码

public V put(K key, V value) {
        //当key为null,调用putForNullKey依据,保存null与table第1个多位置中,这是HashMap允许为null的原困
        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出开始英文英文迭代 e,找到 key 保存的位置
        for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            //判断该条链上是有无hash值相同的(key相同)
            //若位于相同,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;
    }

      通过源码大伙儿还都能否 清晰看了HashMap保存数据的过程为:首先判断key有无为null,若为null,则直接调用putForNullKey依据。若不为空则先计算key的hash值,我希望 根据hash值搜索在table数组中的索引位置,原困table数组在该位置处有元素,则通过比较有无位于相同的key,若位于则覆盖要是key的value,我希望 将该元素保位于链头(最先保存的元素上放链尾)。若table在该处没人 元素,则直接保存。一种过程看似比较简单,其实深有内幕。有如下几点:

      1、 先看迭代处。此处迭代原困要是为了避免位于相同的key值,若发现1个多hash值(key)相同時 ,HashMap的避免依据是用新value替换旧value,这里并没人 避免key,这就解释了HashMap中没人 1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依据,该依据为1个多纯粹的数学计算,要是计算h的hash值。

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

      大伙儿知道对于HashMap的table而言,数据分布时需均匀(最好主次都上还都能否 1个多元素,要是就还都能否 直接找到),还都能否 太紧要是能太松,太紧会原困查询波特率慢,太松则浪费空间。计算hash值后,为什么我么我么不能保证table元素分布均与呢?大伙儿会想到取模,我希望 原困取模的消耗较大,HashMap是要是避免的:调用indexFor依据。

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

      HashMap的底层数组长度无缘无故2的n次方,在构造函数中位于:capacity <<= 1;要是做无缘无故不能保证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)就为宜对length取模,我希望 波特率比直接取模快得多,这是HashMap在波特率上的1个多优化。至于为哪几个是2的n次方下面解释。

      大伙儿回到indexFor依据,该依据仅有一条一段话:h&(length - 1),这句话除了里边的取模运算外还有1个多非常重要的责任:均匀分布table数据和充分利用空间。

      这里大伙儿假设length为16(2^n)和15,h为5、6、7。

      当n=15时,6和7的结果一样,要是表示大伙儿在table存储的位置是相同的,也要是产生了碰撞,6、7就会在1个多位置形成链表,要是就会原困查询波特率降低。诚然这里只分析1个多数字时需回会 ,没人 大伙儿看了0-15。

      从里边的图表中大伙儿看了总共位于了8此碰撞,同時 发现浪费的空间非常大,有1、3、5、7、9、11、13、15处没人 记录,也要是没人 存放数据。这原困大伙儿在与14进行&运算时,得到的结果最后一位永远时需0,即0001、0011、0101、0111、50001、1011、1101、1111位置处是不原困存储数据的,空间减少,进一步增加碰撞几率,要是就会原困查询波特率慢。而当length = 16时,length – 1 = 15 即1111,没人 进行低位&运算时,值无缘无故与要是hash值相同,而进行高位运算时,其值等于其低位值。回会 说当length = 2^n时,不同的hash值位于碰撞的概率比较小,要是就会使得数据在table数组中分布较均匀,查询波特率也较快。

      这里大伙儿再来复习put的流程:当大伙儿想1个多HashMap中加进一对key-value时,系统首先会计算key的hash值,我希望 根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置没人 元素,则直接插入。我希望 迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。原困1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覆盖要是节点的value。原困1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依据,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 上放 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向要是的 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);
    }

      一种依据蕴藏两点时需注意:

      一是链的产生。这是1个多非常优雅的设计。系统无缘无故将新的Entry对象加进到bucketIndex处。原困bucketIndex处原困有了对象,没人 新加进的Entry对象将指向原有的Entry对象,形成一条Entry链,我希望 若bucketIndex处没人 Entry对象,也要是e==null,没人 新加进的Entry对象指向null,也就回会产生Entry链了。

      二、扩容哪几个的问题报告 。

      随着HashMap中元素的数量回会 ,位于碰撞的概率就没人 大,所产生的链表长度就会没人 长,要是势必会影响HashMap的波特率,为了保证HashMap的波特率,系统时需要在某个临界点进行扩容避免。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。我希望 扩容是1个多非常耗时的过程,原困它时需重新计算哪几个数据在新table数组中的位置并进行群克隆避免。回会 原困大伙儿原困预知HashMap中元素的个数,没人 预设元素的个数不能有效的提高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,我希望 返回该key对应的value即可。

public V get(Object key) {
        // 若为null,调用getForNullKey依据返回相对应的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;
    }

      在这上不能根据key快速的取到value除了和HashMap的数据行态密不可分外,还和Entry有莫大的关系,在前面就提到过,HashMap在存储过程中并没人 将key,value分开来存储,要是当做1个多整体key-value来避免的,一种整体要是Entry对象。同時 value也只为宜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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