HashMap 的底层原理

HashMap 的底层原理

1. HashMap的数据结构

• 数组

数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；

• 链表

链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。

• 哈希表

哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。哈希表是由数组+链表组成的。例如：一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。

HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。

首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有 key , value, next，从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是Entry[]，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。

2. HashMap的存取实现

// 存储时:
int hash = key.hashCode(); // 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值
int index = hash % Entry[].length;
Entry[index] = value;

// 取值时:
int hash = key.hashCode();
int index = hash % Entry[].length;
return Entry[index];

1.put

如果两个key通过hash%Entry[].length得到的index相同，会不会有覆盖的危险？

这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方， 第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止，HashMap的大致实现，我们应该已经清楚了。

    public V put(K key, V value) {
        if (key == null)
            return putForNullKey(value); //null总是放在数组的第一个链表中
        int hash = hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length);
        //遍历链表
        for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            //如果key在链表中已存在，则替换为新value
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }

        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }


    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        Entry<K, V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e); //参数e, 是Entry.next
        //如果size超过threshold，则扩充table大小。再散列
        if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);
    }

当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现，这里也说一下。比如：Entry[]的长度一定后，随着map里面数据的越来越长，这样同一个index的链就会很长，会不会影响性能？HashMap里面设置一个因子，随着map的size越来越大，Entry[]会以一定的规则加长长度。

2.get

   public V get(Object key) {
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        int hash = hash(key.hashCode());
        //先定位到数组元素，再遍历该元素处的链表
        for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
             e != null;
             e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
                return e.value;
        }
        return null;
    }

3.null key的存取

 private V putForNullKey(V value) {
        for (Entry<K, V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(0, null, value, 0);
        return null;
    }

    private V getForNullKey() {
        for (Entry<K, V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null)
                return e.value;
        }
        return null;
    }

null key总是存放在Entry[]数组的第一个元素。

4.确定数组index：hashcode % table.length取模
HashMap存取时，都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素，即计算数组下标；算法如下：

    /**
     * Returns index for hash code h.
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

按位取并，作用上相当于取模mod或者取余%。
这意味着数组下标相同，并不表示hashCode相同。

5.table初始大小

      public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        .....

        // Find a power of 2 >= initialCapacity
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;

        this.loadFactor = loadFactor;
        threshold = (int) (capacity * loadFactor);
        table = new Entry[capacity];
        init();
    }

注意table初始大小并不是构造函数中的initialCapacity！！

而是 >= initialCapacity的2的n次幂！！！！

3. 解决hash冲突的办法

*1.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）
*2.再哈希法
*3.链地址法
*4.建立一个公共溢出区
Java中hashmap的解决办法就是采用的链地址法。

4. 再散列rehash过程

    /**
     * Rehashes the contents of this map into a new array with a
     * larger capacity.  This method is called automatically when the
     * number of keys in this map reaches its threshold.
     * <p>
     * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
     * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
     * This has the effect of preventing future calls.
     *
     * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
     *                    must be greater than current capacity unless current
     *                    capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
     *                    is irrelevant).
     */
    void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        transfer(newTable);
        table = newTable;
        threshold = (int) (newCapacity * loadFactor);
    }


    /**
     * Transfers all entries from current table to newTable.
     */
    void transfer(Entry[] newTable) {
        Entry[] src = table;
        int newCapacity = newTable.length;
        for (int j = 0; j < src.length; j++) {
            Entry<K, V> e = src[j];
            if (e != null) {
                src[j] = null;
                do {
                    Entry<K, V> next = e.next;
                    //重新计算index
                    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                    e.next = newTable[i];
                    newTable[i] = e;
                    e = next;
                } while (e != null);
            }
        }
    }