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HashMap底层实现原理

本文主要是介绍HashMap底层实现原理,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用 null 值和 null 键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。并且,HashMap不是线程安全的,如果需要实现同步,则需要使用concurrentHashMap,但后者因为实现了线程安全,在效率上相比hashmap就比较差。
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值,然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置(这里的 n 指的是数组的长度),如果当前位置存在元素的话,就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同,如果相同的话,直接覆盖,不相同就通过拉链法解决冲突。
所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:

JDK 1.8 的 hash 方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化,但是原理不变。


    static final int hash(Object key) {
      int h;
      // key.hashCode():返回散列值也就是hashcode
      // ^ :按位异或
      // >>>:无符号右移,忽略符号位,空位都以0补齐
      return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
  }

对比一下 JDK1.7 的 HashMap 的 hash 方法源码.

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);
}

相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ,JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点,因为毕竟扰动了 4 次。

所谓 “拉链法” 就是:将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。

JDK1.8 之后
相比于之前的版本, JDK1.8 之后在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为 8)(将链表转换成红黑树前会判断,如果当前数组的长度小于 64,那么会选择先进行数组扩容,而不是转换为红黑树)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。

jdk1.8之后的内部结构-HashMap

TreeMap、TreeSet 以及 JDK1.8 之后的 HashMap 底层都用到了红黑树。红黑树就是为了解决二叉查找树的缺陷,因为二叉查找树在某些情况下会退化成一个线性结构。

HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方

为了能让 HashMap 存取高效,尽量较少碰撞,也就是要尽量把数据分配均匀。我们上面也讲到了过了,Hash 值的范围值-2147483648 到 2147483647,前后加起来大概 40 亿的映射空间,只要哈希函数映射得比较均匀松散,一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个 40 亿长度的数组,内存是放不下的。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算,得到的余数才能用来要存放的位置也就是对应的数组下标。这个数组下标的计算方法是“ (n - 1) & hash”。(n 代表数组长度)。这也就解释了 HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方。

这个算法应该如何设计呢?

我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是,重点来了:“取余(%)操作中如果除数是 2 的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作(也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是 2 的 n 次方;)。” 并且 采用二进制位操作 &,相对于%能够提高运算效率,这就解释了 HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方。

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