HashMap的实现原理和底层数据结构

曾经终败给现在 2022-06-09 12:41 228阅读 0赞

HashMap和Hashtable的区别
       
        
         两者最主要的区别在于Hashtable是线程安全，而HashMap则非线程安全 Hashtable的实现方法里面都添加了synchronized关键字来确保线程同步，因此相对而言HashMap性能会高一些，我们平时使用时若无特殊需求建议使用HashMap，在多线程环境下若使用HashMap需要使用Collections.synchronizedMap()方法来获取一个线程安全的集合（Collections.synchronizedMap()实现原理是Collections定义了一个SynchronizedMap的内部类，这个类实现了Map接口，在调用方法时使用synchronized来保证线程同步,当然了实际上操作的还是我们传入的HashMap实例，简单的说就是Collections.synchronizedMap()方法帮我们在操作HashMap时自动添加了synchronized来实现线程同步，类似的其它Collections.synchronizedXX方法也是类似原理）
         HashMap可以使用null作为key，而Hashtable则不允许null作为key 虽说HashMap支持null值作为key，不过建议还是尽量避免这样使用，因为一旦不小心使用了，若因此引发一些问题，排查起来很是费事 HashMap以null作为key时，总是存储在table数组的第一个节点上
         HashMap是对Map接口的实现，HashTable实现了Map接口和Dictionary抽象类
         HashMap的初始容量为16，Hashtable初始容量为11，两者的填充因子默认都是0.75 HashMap扩容时是当前容量翻倍即:capacity*2，Hashtable扩容时是容量翻倍+1即:capacity*2+1
         两者计算hash的方法不同 Hashtable计算hash是直接使用key的hashcode对table数组的长度直接进行取模 int hash = key.hashCode();
    int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; HashMap计算hash对key的hashcode进行了二次hash，以获得更好的散列值，然后对table数组长度取摸 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);
        }  
         HashMap和Hashtable的底层实现都是数组+链表结构实现
        HashSet和HashMap、Hashtable的区别 除开HashMap和Hashtable外，还有一个hash集合HashSet，有所区别的是HashSet不是key value结构，仅仅是存储不重复的元素，相当于简化版的HashMap，只是包含HashMap中的key而已 通过查看源码也证实了这一点，HashSet内部就是使用HashMap实现，只不过HashSet里面的HashMap所有的value都是同一个Object而已，因此HashSet也是非线程安全的，至于HashSet和Hashtable的区别，HashSet就是个简化的HashMap的，所以你懂的
    下面是HashSet几个主要方法的实现
       
        
        
         
        
           private transient HashMap<E,Object> map;
      private static final Object PRESENT = new Object();
      
      public HashSet() {
        map = new HashMap<E,Object>();
        }
     public boolean contains(Object o) {
        return map.containsKey(o);
        }
     public boolean add(E e) {
        return map.put(e, PRESENT)==null;
        }
     public boolean add(E e) {
        return map.put(e, PRESENT)==null;
        }
     public boolean remove(Object o) {
        return map.remove(o)==PRESENT;
        }
    
    
     public void clear() {
        map.clear();
        }
        
         
       
          HashMap和Hashtable的实现原理 HashMap和Hashtable的底层实现都是数组+链表结构实现的，这点上完全一致 添加、删除、获取元素时都是先计算hash，根据hash和table.length计算index也就是table数组的下标，然后进行相应操作，下面以HashMap为例说明下它的简单实现
       
        
        
         
        
           /**
         * HashMap的默认初始容量 必须为2的n次幂
         */
        static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
    
        /**
         * HashMap的最大容量，可以认为是int的最大值    
         */
        static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    
        /**
         * 默认的加载因子
         */
        static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    
        /**
         * HashMap用来存储数据的数组
         */
        transient Entry[] table;
        
         
       
        
       
        
         HashMap的创建 HashMap默认初始化时会创建一个默认容量为16的Entry数组，默认加载因子为0.75，同时设置临界值为16*0.75     /**
         * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
         * (16) and the default load factor (0.75).
         */
        public HashMap() {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
            threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
            table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
            init();
        }  
         put方法 HashMap会对null值key进行特殊处理，总是放到table[0]位置 put过程是先计算hash然后通过hash与table.length取摸计算index值，然后将key放到table[index]位置，当table[index]已存在其它元素时，会在table[index]位置形成一个链表，将新添加的元素放在table[index]，原来的元素通过Entry的next进行链接，这样以链表形式解决hash冲突问题，当元素数量达到临界值(capactiy*factor)时，则进行扩容，是table数组长度变为table.length*2
          public V put(K key, V value) {
            if (key == null)
                return putForNullKey(value); //处理null值
            int hash = hash(key.hashCode());//计算hash
            int i = indexFor(hash, table.length);//计算在数组中的存储位置
        //遍历table[i]位置的链表，查找相同的key，若找到则使用新的value替换掉原来的oldValue并返回oldValue
            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;
                }
            }
        //若没有在table[i]位置找到相同的key，则添加key到table[i]位置，新的元素总是在table[i]位置的第一个元素，原来的元素后移
            modCount++;
            addEntry(hash, key, value, i);
            return null;
        }
    
      
        void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        //添加key到table[bucketIndex]位置，新的元素总是在table[bucketIndex]的第一个元素，原来的元素后移
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
            table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
        //判断元素个数是否达到了临界值，若已达到临界值则扩容，table长度翻倍
            if (size++ >= threshold)
                resize(2 * table.length);
        }  
         get方法 同样当key为null时会进行特殊处理，在table[0]的链表上查找key为null的元素 get的过程是先计算hash然后通过hash与table.length取摸计算index值，然后遍历table[index]上的链表，直到找到key，然后返回 public V get(Object key) {
            if (key == null)
                return getForNullKey();//处理null值
            int hash = hash(key.hashCode());//计算hash
        //在table[index]遍历查找key，若找到则返回value，找不到返回null
            for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
                 e != null;
                 e = e.next) {
                Object k;
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
                    return e.value;
            }
            return null;
        }  
         remove方法 remove方法和put get类似，计算hash，计算index，然后遍历查找，将找到的元素从table[index]链表移除     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;
        }  
         resize方法 resize方法在hashmap中并没有公开，这个方法实现了非常重要的hashmap扩容，具体过程为：先创建一个容量为table.length*2的新table，修改临界值，然后把table里面元素计算hash值并使用hash与table.length*2重新计算index放入到新的table里面 这里需要注意下是用每个元素的hash全部重新计算index，而不是简单的把原table对应index位置元素简单的移动到新table对应位置 void resize(int newCapacity) {
            Entry[] oldTable = table;
            int oldCapacity = oldTable.length;
            if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return;
            }
    
            Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
            transfer(newTable);
            table = newTable;
            threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
        }
    
        void transfer(Entry[] newTable) {
            Entry[] src = table;
            int newCapacity = newTable.length;
            for (int j = 0; j < src.length; j++) {
                Entry<K,V> e = src[j];
                if (e != null) {
                    src[j] = null;        
                    do {
                        Entry<K,V> next = e.next;
                        //重新对每个元素计算index int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                        e.next = newTable[i];
                        newTable[i] = e;
                        e = next;
                    } while (e != null);
                }
            }
        }  
         clear()方法 clear方法非常简单，就是遍历table然后把每个位置置为null，同时修改元素个数为0 需要注意的是clear方法只会清楚里面的元素，并不会重置capactiy  public void clear() {
            modCount++;
            Entry[] tab = table;
            for (int i = 0; i < tab.length; i++)
                tab[i] = null;
            size = 0;
        }  
         containsKey和containsValue containsKey方法是先计算hash然后使用hash和table.length取摸得到index值，遍历table[index]元素查找是否包含key相同的值 public boolean containsKey(Object key) {
            return getEntry(key) != null;
        }
    final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
            int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
            for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
                 e != null;
                 e = e.next) {
                Object k;
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            }
            return null;
        } containsValue方法就比较粗暴了，就是直接遍历所有元素直到找到value，由此可见HashMap的containsValue方法本质上和普通数组和list的contains方法没什么区别，你别指望它会像containsKey那么高效 public boolean containsValue(Object value) {
        if (value == null)
                return containsNullValue();
    
        Entry[] tab = table;
            for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
                for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
                    if (value.equals(e.value))
                        return true;
        return false;
        }  
         hash和indexFor indexFor中的h & (length-1)就相当于h%length，用于计算index也就是在table数组中的下标
    hash方法是对hashcode进行二次散列，以获得更好的散列值
    为了更好理解这里我们可以把这两个方法简化为 int index= key.hashCode()/table.length,以put中的方法为例可以这样替换 int hash = hash(key.hashCode());//计算hash
    int i = indexFor(hash, table.length);//计算在数组中的存储位置
    //上面这两行可以这样简化
    int i = key.key.hashCode()%table.length;  
           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);
        }  
        HashMap的简化实现MyHashMap 为了加深理解，我个人实现了一个简化版本的HashMap，注意哦，仅仅是简化版的功能并不完善，仅供参考
       
        
        
         
        
         package cn.lzrabbit.structure;
    
    /**
     * Created by rabbit on 14-5-4.
     */
    public class MyHashMap {
    
        //默认初始化大小 16
        private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
        //默认负载因子 0.75
        private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    
        //临界值
        private int threshold;
    
        //元素个数
        private int size;
    
        //扩容次数
        private int resize;
    
        private HashEntry[] table;
    
        public MyHashMap() {
            table = new HashEntry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
            threshold = (int) (DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
            size = 0;
        }
    
        private int index(Object key) {
            //根据key的hashcode和table长度取模计算key在table中的位置
            return key.hashCode() % table.length;
        }
    
        public void put(Object key, Object value) {
            //key为null时需要特殊处理，为简化实现忽略null值
            if (key == null) return;
            int index = index(key);
    
            //遍历index位置的entry，若找到重复key则更新对应entry的值，然后返回
            HashEntry entry = table[index];
            while (entry != null) {
                if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) {
                    entry.setValue(value);
                    return;
                }
                entry = entry.getNext();
            }
            //若index位置没有entry或者未找到重复的key，则将新key添加到table的index位置
            add(index, key, value);
        }
    
        private void add(int index, Object key, Object value) {
            //将新的entry放到table的index位置第一个，若原来有值则以链表形式存放
            HashEntry entry = new HashEntry(key, value, table[index]);
            table[index] = entry;
            //判断size是否达到临界值，若已达到则进行扩容，将table的capacicy翻倍
            if (size++ >= threshold) {
                resize(table.length * 2);
            }
        }
    
        private void resize(int capacity) {
            if (capacity <= table.length) return;
    
            HashEntry[] newTable = new HashEntry[capacity];
            //遍历原table，将每个entry都重新计算hash放入newTable中
            for (int i = 0; i < table.length; i++) {
                HashEntry old = table[i];
                while (old != null) {
                    HashEntry next = old.getNext();
                    int index = index(old.getKey());
                    old.setNext(newTable[index]);
                    newTable[index] = old;
                    old = next;
                }
            }
            //用newTable替table
            table = newTable;
            //修改临界值
            threshold = (int) (table.length * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
            resize++;
        }
    
        public Object get(Object key) {
            //这里简化处理，忽略null值
            if (key == null) return null;
            HashEntry entry = getEntry(key);
            return entry == null ? null : entry.getValue();
        }
    
        public HashEntry getEntry(Object key) {
            HashEntry entry = table[index(key)];
            while (entry != null) {
                if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) {
                    return entry;
                }
                entry = entry.getNext();
            }
            return null;
        }
    
        public void remove(Object key) {
            if (key == null) return;
            int index = index(key);
            HashEntry pre = null;
            HashEntry entry = table[index];
            while (entry != null) {
                if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) {
                    if (pre == null) table[index] = entry.getNext();
                    else pre.setNext(entry.getNext());
                    //如果成功找到并删除，修改size
                    size--;
                    return;
                }
                pre = entry;
                entry = entry.getNext();
            }
        }
    
        public boolean containsKey(Object key) {
            if (key == null) return false;
            return getEntry(key) != null;
        }
    
        public int size() {
            return this.size;
        }
    
        public void clear() {
            for (int i = 0; i < table.length; i++) {
                table[i] = null;
            }
            this.size = 0;
        }
    
    
        @Override
        public String toString() {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            sb.append(String.format("size:%s capacity:%s resize:%s\n\n", size, table.length, resize));
            for (HashEntry entry : table) {
                while (entry != null) {
                    sb.append(entry.getKey() + ":" + entry.getValue() + "\n");
                    entry = entry.getNext();
                }
            }
            return sb.toString();
        }
    }
    
    class HashEntry {
        private final Object key;
        private Object value;
        private HashEntry next;
    
        public HashEntry(Object key, Object value, HashEntry next) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
    
        public Object getKey() {
            return key;
        }
    
        public Object getValue() {
            return value;
        }
    
        public void setValue(Object value) {
            this.value = value;
        }
    
        public HashEntry getNext() {
            return next;
        }
    
        public void setNext(HashEntry next) {
            this.next = next;
        }
    }