java提高篇(二三)

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      HashMap也是朋友使用非常多的Collection,它是基于哈希表的 Map 接口的实现,以key-value的形式发生。在HashMap中,key-value突然会当做另一个 整体来除理,系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置,朋友突然时要通过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,嘴笨 AbstractMap类可能性实现了Map,这里标注Map LZ嘴笨 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提供了另一个 构造函数:

      HashMap():构造另一个 具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。

      HashMap(int initialCapacity):构造另一个 带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。

      HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):构造另一个 带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

      在这里提到了另一个 参数:初始容量,加载因子。你这俩 个 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前一天时要达到多满的五种尺度,它衡量的是另一个 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,查找另一个 元素的平均时间是O(1+a),怎么让可能性负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找速度的降低;可能性负载因子太小,如此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0.75,一般清况 下朋友是如此多修改的。

      HashMap是五种支持快速存取的数据型态,要了解它的性能时要要了解它的数据型态。

三、数据型态

      朋友知道在Java中最常用的五种型态是数组和模拟指针(引用),几乎所有的数据型态时要利用你这俩 种来组合实现,HashMap也是如此。实际上HashMap是另一个 “链表散列”,如下是它数据型态:

      从上图朋友时要看出HashMap底层实现还是数组,全都数组的每一项是否第十根链。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) {
        //初始容量才能<0
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "
                    + initialCapacity);
        //初始容量才能 > 最大容量值,HashMap的最大容量值为2^30
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //负载因子才能 < 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();
    }

      从源码中时要看出,每次新建另一个 HashMap时,完会初始化另一个 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的内部内部结构类,它中有 了键key、值value、下另一个 节点next,以及hash值,这是非常重要的,正是可能性Entry才构成了table数组的项为链表。

      中间简单分析了HashMap的数据型态,下面将探讨HashMap是怎么实现快速存取的。

四、存储实现:put(key,vlaue)

      首先朋友先看源码

public V put(K key, V value) {
        //当key为null,调用putForNullKey法子,保存null与table第另一个

位置中,这是HashMap允许为null的意味着
        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

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;
            //判断该条链上是否有hash值相同的(key相同)
            //若发生相同,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上加至i位置处
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

      通过源码朋友时要清晰看完HashMap保存数据的过程为:首先判断key是否为null,若为null,则直接调用putForNullKey法子。若不为空则先计算key的hash值,怎么让根据hash值搜索在table数组中的索引位置,可能性table数组在该位置处有元素,则通过比较是否发生相同的key,若发生则覆盖那我key的value,怎么让将该元素保发生链头(最先保存的元素倒入链尾)。若table在该处如此元素,则直接保存。你这俩 过程看似比较简单,嘴笨 深有内幕。有如下几点:

      1、 先看迭代处。此处迭代意味着全都为了除理发生相同的key值,若发现另一个 hash值(key)相同時 ,HashMap的除理法子是用新value替换旧value,这里并如此除理key,这就解释了HashMap中如此另一个 相同的key。

      2、 在看(1)、(2)处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash法子,该法子为另一个 纯粹的数学计算,全都计算h的hash值。

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

      朋友知道对于HashMap的table而言,数据分布时要均匀(最好累积都才能另一个 元素,那我就时要直接找到),才能太紧全都能太松,太紧会意味着查询速度慢,太松则浪费空间。计算hash值后,怎么会会会么会才能保证table元素分布均与呢?朋友会想到取模,怎么让可能性取模的消耗较大,HashMap是那我除理的:调用indexFor法子。

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

      HashMap的底层数组长度突然2的n次方,在构造函数中发生:capacity <<= 1;那我做突然才能保证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,怎么让速度比直接取模快得多,这是HashMap在速度上的另一个 优化。至于为那此是2的n次方下面解释。

      朋友回到indexFor法子,该法子仅有第十根语录:h&(length - 1),这句话除了中间的取模运算外还有另一个 非常重要的责任:均匀分布table数据和充分利用空间。

      这里朋友假设length为16(2^n)和15,h为5、6、7。

      当n=15时,6和7的结果一样,那我表示朋友在table存储的位置是相同的,也全都产生了碰撞,6、7就会在另一个 位置形成链表,那我就会意味着查询速度降低。诚然这里只分析另一个 数字是否全都,如此朋友看完0-15。

      从中间的图表中朋友看完总共发生了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处如此记录,也全都如此存放数据。这是可能性朋友在与14进行&运算时,得到的结果最后一位永远是否0,即0001、0011、0101、0111、301、1011、1101、1111位置处是可能性性存储数据的,空间减少,进一步增加碰撞几率,那我就会意味着查询速度慢。而当length = 16时,length – 1 = 15 即1111,如此进行低位&运算时,值突然与那我hash值相同,而进行高位运算时,其值等于其低位值。全都说当length = 2^n时,不同的hash值发生碰撞的概率比较小,那我就会使得数据在table数组中分布较均匀,查询速度也较快。

      这里朋友再来复习put的流程:当朋友想另一个 HashMap中上加一对key-value时,系统首先会计算key的hash值,怎么让根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置如此元素,则直接插入。怎么让迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。可能性另一个 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。可能性另一个 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法子,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 倒入 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);
    }

      你这俩 法子中有 两点时要注意:

      一是链的产生。这是另一个 非常优雅的设计。系统突然将新的Entry对象上加到bucketIndex处。可能性bucketIndex处可能性有了对象,如此新上加的Entry对象将指向原有的Entry对象,形成第十根Entry链,怎么让若bucketIndex处如此Entry对象,也全都e==null,如此新上加的Entry对象指向null,也就如此多产生Entry链了。

      二、扩容问题 。

      随着HashMap中元素的数量如此来越多,发生碰撞的概率就如此大,所产生的链表长度就会如此长,那我势必会影响HashMap的速度,为了保证HashMap的速度,系统时要要在某个临界点进行扩容除理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。怎么让扩容是另一个 非常耗时的过程,可能性它时要重新计算那此数据在新table数组中的位置并进行克隆好友除理。全都可能性朋友可能性预知HashMap中元素的个数,如此预设元素的个数才能有效的提高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,怎么让返回该key对应的value即可。

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

      在这时要够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据型态密不可分外,还和Entry有莫大的关系,在前面就提到过,HashMap在存储过程中并如此将key,value分开来存储,全都当做另一个 整体key-value来除理的,你这俩 整体全都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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