java中的hashmap

旧城等待， 2023-02-18 14:21 14阅读 0赞

## Java hashmap原理 ##

线性表：存储在连续的内存地址，查询快，插入和删除慢。  
链式表：存储在间断的，大小不固定，插入和删除快，但是查询的速度慢。  
hashmap是以上两种者折中的解决方案，插入或者删除只需要动一部分即可。

HashMap的基本原理：（jdk1.7）  
HashMap是基于hashing的原理，我们使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。  
当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法，返回的hashCode用于找到bucket位置来储存Entry对象。

1.  先判断key 是否为null
2.  再根据key 调用hashCode()进行定位

## 在jdk1.8引入了红黑树 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDk5MDgxOA_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
hashmap的主要参数

//默认初始容量16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
    //容量最大值
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    //默认加载因子0.75 (当前已占当前最大容量的75%，会进行扩容操作)
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    //树化的阈值，当桶中链表节点数大于8时，将链表转换为红黑树
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    //红黑树退化为链表的阈值，当桶中红黑树节点数小于6时，将红黑树转换为链表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    //最小的树化容量，进行树化的时候，还有一次判断，只有键值对数量大于64时才会发生转换，
    //这是为了避免在哈希表建立初期，多个键值对恰好被放入了同一个链表而导致不必要的转化
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

单个结点的属性有：

hash:用于快速定位；
    key:标识符
    Value:存储的数值
    next:引用地址，便于插入、删除操作

补充：  
为什么hashmap的长度为2的n次方？  
通过hash进行定位时，hash%length 速度偏慢  
若是2的n次方 hash%length==hash&(length-1) 而&操作显然更快。

## get操作：get(k) ##

1.判断表是否为空或者待查找的桶不为空 (会先使用hashCode()计算出hash值进行哈希桶)  
2.首先检查待查找的桶的第一个元素是否是要找的元素，如果是直接返回  
3.桶内红黑树，则调用getTreeNode()查找红黑树  
4.桶内是链表，遍历链表寻找节点

public V get(Object key) { 
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }
    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { 
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        //表不为空&&表长大于0&&待查找的桶不为空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { 
            //首先检查桶中的第一个节点，如果相等，则直接返回
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) { 
                //如果桶中是树结构
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                //桶中是链表，则遍历链表如果找到则直接返回
                do { 
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

## put操作：put(k,v) ##

1.如果表为空或者表的长度为0，调用resize初始化表，为表分配空间  
2.①二次散列处的桶为空，直接插入元素  
②桶不为空  
a)桶处的第一个节点与待插入节点的哈希相同且key“相等”，直接赋给变量e  
b)桶中是红黑树，调用putTreeVal插入红黑树中  
c)桶中是链表，遍历链表，如果其中存在相同的key，则赋给变量e；不存在则尾插法加入链表，并判断节点数是否大于8，如果大于8则调用treeifyBin()转化为红黑树  
3.①e不为空，替换其中的value值，并返回旧的value值  
②e为空，表大小+1，判断是否达到了阈值，如果达到了则需要扩容

public V put(K key, V value) { 
            return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
        final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) { 
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
            //如果表为空或者表的容量为0，resize初始化表
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                n = (tab = resize()).length;
            //根据hash得到在表中索引位置的桶，如果桶为空，则将节点直接插入桶中
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            //桶不为空
            else { 
                Node<K,V> e; K k;
                //首先判断桶中第一个节点的hash与待插入元素的key的hash值是否相同且key是否"相等"，如果相等，赋给变量e
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                //是树节点，则调用putTreeVal添加到红黑树中
                else if (p instanceof TreeNode)
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                //否则是链表，遍历链表，如果不存在相同的key，则插入链表尾部，并且判断节点数量是否大于树化阈值，如果大于则转换为红黑树；如果存在相同的key，break，遍历链表结束
                else { 
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) { 
                        if ((e = p.next) == null) { 
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            break;
                        p = e;
                    }
                }
                //e不为空表示存在相同的key，替换value并返回旧值
                if (e != null) {  // existing mapping for key
                    V oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                        e.value = value;
                    afterNodeAccess(e);
                    return oldValue;
                }
            }
            ++modCount;
            //链表元素增加，并判断是否大于阈值，如果大于，则扩容
            if (++size > threshold)
                resize();
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }

补充说明：  
在插入新节点时，JDK7采用的是头插法，JDK8采用的是尾插法。  
采用头插法的原因是为了热点数据（新插入的数据）能够优先被查找，但是这种做法有可能在多线程的情况下可能会导致死锁（ 产生死循环）。  
链表查询的时间复杂度是n,而红黑树查询的时间复杂度是log^n

## 其他方法： ##

链表转化为红黑树：treeifyBin()  
扩容操作：resize()

## hashmap解决哈希冲突 ##

开放定址法（ 线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）  
发生冲突时，形成探索序列，沿此序列逐个单元地查找，直到找到给定的哈希地址，或者碰到一个开放的地址(即该地址单元为空)为止（若要插入，在探查到开放的地址，则可将待插入的新结点存人该地址单元）。查找时探查到开放的 地址则表明表中无待查的哈希地址，即查找失败。

链地址法: Java hashmap就是这么做的  
将所有哈希地址相同的结点链接在同一个单链表中。

## 线程安全 ##

避免多线程对共享数据进行操作时，产生的脏读、误读。  
Hash线程安全：  
1.多线程对相同key进行put操作  
2.多线程同时对Node数组进行扩容，导致数据丢失

三种线程安全的方法：  
a.hashtable 通过关键字synchroized标记临界区来实现  
b.ConcurrentHashMap jdk1.8引入CAS算法 它的性能最好 （CAS锁是一种乐观锁，即轻量级别的锁）  
c.SyschroniedMap 通过类间接使用 syschroized  
补充：syschronied的方式是一种悲观锁（是重量级锁）

## hashmap的常用方法： ##

存值： map.put(key,value)  
读值： map.get(key)  
判断是否为空：map.isEmpty()  
判断是否含有key:map.containsKey(key)  
判断是否含有value:map.containsValue(value)  
删除key值下的value:map.remove(key) //只删除了Value  
显示所有value值：map.values()  
元素的个数：map.size()  
显示所有key:map.keySet()  
显示所有key和value:map.entrySet()  
合并2个类型相同的map:map.putAll(map1)  
删除这个key和Value:map.remove(key,value)  
替换key下的value:map.replace(key,newValue)  
清洗整个map:map.clear()  
map的克隆：map.clone()

## 使用hashmap时需要同时重写 HashCode和equals方法。 ##

单一重写HashCode和equals都不能保证数据的唯一性。

Hashcode()的作用：将对象的内部地址转换成一个整数返回。（即获取hash桶的编号）  
equals()的作用：只是比较2个对象之间的内容是否相同

重写时注意：  
1. equals true ->hashcode返回的int要相同  
2. equals false ->hashcode 返回的int一定不相同  
3. hashcode int 相同 ->equals 可以是true 也可以是false  
4. hashcode int 不同 ->equals一定要是false

这里结合 equals的知识,equals先比较 引用类型是否一致，如果一直则再比较其值是否相等。  
由于HashMap不支持基本数据类型（如int），但是支持封装类（如 Integer）  
HashMap 同一个Hash桶（hashcode）里的数据类型必须是相同的

## 比较 HashSet 和 HashMap ##

HashSet:  
1.必须要重写hasdcode 和 equals 从而确保对象的唯一性  
2.利用对象获取hashcode 元素以对象的形式  
3.add()增加元素

HashMap:  
1.必须要重写hashcode 和equals  
2.利用key获取hashcode 以<key,value>的形式  
3.put()增加元素

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDk5MDgxOA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDk5MDgxOA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200618125833188.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDk5MDgxOA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDk5MDgxOA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200812232438202.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDk5MDgxOA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center