java之HashMap原理

HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结合体。HashMap底层就是一个数组结构,数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候,就会初始化一个数组。Entry就是数组中的元素,每个 Map.Entry 其实就是一个key-value对,它持有一个指向下一个元素的引用,这就构成了链表。

实现原理:

首先是哈希数组 数组的每个元素都是一个单链表的头节点,链表是用来解决冲突的,如果不同的key映射到数组的同一个位置就将其放在单链表中。
默认容量是16(android的包中默认容量是4),默认加载因子是0.75,容量是2的n次方
加载因子越大,对空间使用的越充分,但是查找效率就会降低(链表就会越长)
hashmap的散列算法是h&(length-1) 是hashcode和len-1的与运算,相当于对length取模运算,
扩容为什么是2的整数次方是因为2的整数次方肯定是偶数,len-1就是奇数,奇数的最后一位是1 那么在与运算的时候就最后一位就有可能是0也有可能是1 即结果有可能是偶数也有可能是奇数,不会浪费一半的空间。

put原理:

当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时,程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置:如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同,那它们的存储位置相同,这就是哈希碰撞。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true,新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry 的 value,但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false,新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链,而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部

get原理:

从HashMap中get元素时,首先计算key的hashCode,找到数组中对应位置的某一元素,然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。

hash扩容resize:

当HashMap中的元素越来越多的时候,hash冲突的几率也就越来越高,因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率,就要对HashMap的数组进行扩容,数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中,这是一个常用的操作,而在HashMap数组扩容之后,最消耗性能的点就出现了:原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置,并放进去,这就是resize。

那么HashMap什么时候进行扩容呢?当HashMap中的元素个数超过数组大小loadFactor时,就会进行数组扩容,loadFactor的默认值为0.75,这是一个折中的取值。也就是说,默认情况下,数组大小为16,那么当HashMap中元素个数超过160.75=12的时候,就把数组的大小扩展为 2*16=32,即扩大一倍,然后重新计算每个元素在数组中的位置,而这是一个非常消耗性能的操作,所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数,那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

HashMap的性能参数:

HashMap 包含如下几个构造器:

HashMap():构建一个初始容量为 16,负载因子为 0.75 的 HashMap。
ashMap(int initialCapacity):构建一个初始容量为 initialCapacity,负载因子为 0.75 的 HashMap。
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。
HashMap的基础构造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)带有两个参数,它们是初始容量initialCapacity和负载因子loadFactor。

负载因子loadFactor衡量的是一个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,查找一个元素的平均时间是O(1+a),因此如果负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果负载因子太小,那么散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。

HashMap的实现中,通过threshold字段来判断HashMap的最大容量:

threshold = (int)(capacity * loadFactor);

结合负载因子的定义公式可知,threshold就是在此loadFactor和capacity对应下允许的最大元素数目,超过这个数目就重新resize,以降低实际的负载因子。默认的的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时, resize后的HashMap容量是容量的两倍

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