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Java8 HashMap之tableSizeFor

2018年11月15日 - jQuery

  Java8针对性众多置于的器皿进行了优化和开展,其中对HashMap的改尤其很。之后将展开总结。

简介

HashMap在工作中使用频率最高的用来投(键值对)处理的数据类型。本文主要通过JDK1.8版,深入探讨HashMap的布局实现与效益原理。

  最近以看HashMap的源码时,发现了其中好多杀正确的算法,相比Java7自性能及提高了好多。其中tableSizeFor就是一个例证。tableSizeFor的法力(不考虑超过最充分容量的图景)是回去逾输入参数还最近底2的平头破幂的往往。比如10,则归16。该算法源码如下:

成效实现

JDK1.8版中HashMap是数组+链表+红黑树实现之。
由于HashMap就是使用哈希表来囤的,当半独hash值算出同一个index时,就应运而生了“hash冲突”——两个键值对如被插在同一个bucket里了。
广大解法有点儿栽:
①开放式hash
map:用一个bucket数组作为主导,然后每个bucket上挂在一个链表来存放hash一样的键值对。有转移种不用链表而因此例如说二叉树的,反正要是“开放”的、可以互补加元素的数据结构就实行;
②封闭式hash
map:bucket数组就是是主导了,冲突的语就线性向后当数组里摸索下一个空的bucket插入;查找操作亦然。java.util.HashMap用的是开放式设计。Hash冲突越多越影响看效率,所以要尽量避免。

static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

HashMap的原理-哈希表

哈希表的本色是一个勤组,数组中各个一个因素称为一个箱子(bin),箱子中存放的凡键值对。

哈希表的囤过程如下:

冲 key 计算起它的哈希值 h。
假使箱子的个数为 n,那么这键值对相应放在第 (h % n) 个箱子中。
比方该箱子中早已闹矣键值对,就使用开放寻址法或拉链法解决冲突。
以采用拉链法解决哈希冲突时常,每个箱子其实是一个链表,属于同一个箱的富有键值对都见面排列于链表中。

哈希表还有一个重点的性能: 负载因子(load factor),它之所以来衡量哈希表的
空/满 程度,一定水准达呢得以反映查询的频率,计算公式为:

负载因子 = 总键值对数 / 箱子个数

负载因子越老,意味着哈希表越满,越轻造成撞,性能为便越没有。因此,一般的话,当负载因子大于某个常数(可能是
1,或者 0.75 等)时,哈希表将自动扩容。

哈希表在机关扩容时,一般会创造两加倍于本个数的箱子,因此即便 key
的哈希值不更换,对箱子个数取余之结果吗会见时有发生转移,因此有所键值对之寄放位置都产生或出改变,这个进程为称之为重哈希(rehash)。

哈希表的扩容并无总是能有效化解负载因子过大之问题。假设有 key
的哈希值都如出一辙,那么即便扩容后他们之职务为不见面变。虽然负载因子会落,但实则存储在每个箱子中的链表长度并无生转移,因此也便不能够增强哈希表的查询性能。

依据以上总结,发现哈希表的一定量个问题:

1、如果哈希表中本箱子就比较多,扩容时得重新哈希并倒数据,性能影响于生。
2、如果哈希函数设计无成立,哈希表在太情况下会变成线性表,性能最低。

脚具体来探望如何兑现的
率先要清楚HashMap数据底层具体存储的凡呀?
因源码,HashMap类中生出一个字段, Node[]
table字段,即哈希桶数组,明显它是一个Node的数组。

图片 1

Paste_Image.png

俺们来拘禁Node是啊。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

自源码可以看到:Node是HashMap的一个中类,实现了Map.Entry接口,本质是就是是一个炫耀(键值对)。当我们透过hashMap.put(key,value);时,Node存储的就算是我们put的k-v键值对。

 详解如下:

确定哈希桶数组索引位置

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
     // h = key.hashCode() : 取hashCode值
     // h ^ (h >>> 16) :高位参与运算
    //tab[i = (n - 1) & hash]: 取模运算【这段代码是在下面的put()方法里面】

先来分析有关n位操作有:先来借设n的二进制为01xxx…xxx。接着

put()方法

当我们由此下面的代码添加值的时候

Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
        map.put("key1", "value2");
        map.put("key2", "value2");

现实会出于HashMap的put()方法进行拍卖,下面就HashMap的put()方法源码

  public V put(K key, V value) {
 // 对key的hashCode()做hash
        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;

      // ①:tab为空或者tab长度为0
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

      //执行resize()进行扩容
            n = (tab = resize()).length;

      // ②:根据键值key计算hash值得到插入的哈希数组索引i,并对null做处理 
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

      //null的话说明tab中index位置没有node,那么就可以直接创建node添加到数组中
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;

            // ③:节点key存在,直接覆盖value
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

              //覆盖value
                e = p;

         // ④:判断该链表为红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {

      // ⑤该链为链表则遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,
          //在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;
        //遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);

                    //链表长度大于8转换为红黑树进行处理
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }

                      //遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;

      // ⑥:超过最大容量 就扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

自上面的源码可以总结出HashMap的put()方法的实践流程:
①.论断哈希桶数组table[i]是不是为空或length为0,否则执行resize()进行扩容;

②.因键值key计算hash值得到插入的哈希数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果table[i]不为空,转向③;

③.判断table[i]的因素,也尽管是Node节点中之hash值是否与如增长的key的hash值相等,并且Node节点中之key与如丰富的key是否等,也就算是是hashCode以及equals,如果同样直接盖value,如果单纯是hash值一样,key不均等,那么转向④;

④.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i]
是否是吉祥黑树,如果是吉黑树,则直接在塑造被插入入键值对,否则转向⑤;

⑤.遍历table[i],判断链表长度是否超出8,大于8之口舌将链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插操作;遍历过程遭到一经发现key已经是直接覆盖value即可;

⑥.栽入成功后,判断实际是的键值对数据size是否超越多了无以复加深容量threshold,如果超过,进行扩容。

对n右移1位:001xx…xxx,再位或:011xx…xxx

get()方法

 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;

        //①tab不为空并且tab.length不为0,tab[i]也不为空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {

          //如果hash和key都一样,直接从哈希数组桶中获取value值
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;

          //②如果hash一样,但是key不一样,则从红黑树或者链表中查找
            if ((e = first.next) != null) {
              //如果是红黑树,则到红黑树中查找
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                  //从链表中循环迭代查找
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

打点的源码可以总结出HashMap的get()方法的施行流程:
①.断定哈希桶数组tab[i]是不是为空或length为0,根据键值key计算hash值得到查找的哈希数组索引i,如果tab[i]==null,转向⑤;否则转向②

②.判断tab[i]的因素,也即是Node节点中之hash值是否跟如摸的key的hash值相等,并且Node节点中之key与如摸索的key是否等,也就是是hashCode以及equals,如果同则return
node<k,v>,如果单纯是hash值一样,key不一致,那么转向③;

③.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i]
是否是吉祥黑树,如果是吉黑树,则直接在培养被搜索键值对,否则转向④;

④于链表中追寻,首先遍历tab[i],根据hashCode以及equals查找到Node<k,v>;如果查看无至转向⑤;

⑤.如果查不交return null。

对n右移2为:00011…xxx,再位或:01111…xxx

参考

至于hashMap的有的按位与计算的题目

此刻前已经闹四单1了,再右侧变4各还各或只是得8个1

同理,有8只1,右变8号肯定会让后八各项也也1。

综上可得,该算法为最高位的1后面底个全变为1。

末段再次被结果n+1,即获了2底平头次幂的价值了。

本赶回探望第一长条告句:

int n = cap - 1;

  让cap-1再赋值给n的目的是任何找到的对象价超过或等于原值。例如二进制1000,十进制数值为8。如果不对它减1而一直操作,将得到答案10000,即16。显然不是结果。减1后第二进制为111,再拓展操作则会获原来的数值1000,即8。

  这种办法的效率很大,可见Java8针对性容器优化了过多,很强哈。其他之后再行开展辨析吧。

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