• java hashmap的一些分析记录


      最近朋友去面试被问了些hashmap相关的问题,hashmap的初始容量啊,什么操作最耗时等,之前看过hashmap的源码,正好这里也在总结下。

      主要围绕下面几个点:

    1.   HashMap是由数组+链表(jdk8 升级为红黑树)结构实现
    2.   HashMap 在第一次put的时候才会去分配内存(ArrayList也是在第一次add的时候)
    3.   HashMap 默认数组大小是16
    4.   HashMap 每次扩容之后大小都为2的倍数
    5.   HashMap在达到容量阀值(threshold=capacity*loadFactor)时候会进行扩容
    6.   HashMap如何进行扩容

      代码参考jdk1.7  

     HashMap是由数组+链表(jdk8 升级为红黑树)结构实现

      这个是再put时候会初始化一个数组,在key hash冲突时候同一bucket加入新value

    // 初始化数组
    private
    void inflateTable(int toSize) { int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); table = new Entry[capacity]; initHashSeedAsNeeded(capacity); }
     public V put(K key, V value) {
            if (table == EMPTY_TABLE) {
                inflateTable(threshold);
            }
            // key 为null时候直接put
            if (key == null)
                return putForNullKey(value);
            int hash = hash(key);
            int i = indexFor(hash, table.length);
            for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
                Object k;
                // 在hash值相同&&key equals时候进行值替换
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                    V oldValue = e.value;
                    e.value = value;
                    e.recordAccess(this);
                    return oldValue;
                }
            }
            // 否则添加新value
            modCount++;
            addEntry(hash, key, value, i);
            return null;
        }    

    HashMap 在第一次put的时候才会去分配内存(ArrayList也是在第一次add的时候)

     public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
            if (initialCapacity < 0)
                throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                                   initialCapacity);
            if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
                initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
            if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
                throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                                   loadFactor);
    
            this.loadFactor = loadFactor;
            threshold = initialCapacity;
            init();
        }

      这是HashMap的构造函数,看一看到这里只是初始化了loadFactor跟threshold 这两个参数,而在上一个分析中第一次put元素的时候会执行inflateTable函数来初始化数组:

    table = new Entry[capacity];进行内存分配
    HashMap 默认数组大小是16
      static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

    HashMap 每次扩容之后大小都为2的倍数
      
     void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
            if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
                resize(2 * table.length);
                hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
                bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
            }
    
            createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
        }

      在调用addEntry添加新元素的方法时,会判定size是否达到了临界值,如果到了则进行数组扩容,回调用resize方法可以看到新的容量为原始容量*2

    HashMap如何进行扩容

     

    static int indexFor(int h, int length) {
            // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
            return h & (length-1);
        }

      这段代码是进行数组下标计算的

      resize代码如下

    JKD1.7 

    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, initHashSeedAsNeeded(newCapacity)); table = newTable; threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); } /** * Transfers all entries from current table to newTable. */ void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entry<K,V> e : table) { while(null != e) { Entry<K,V> next = e.next; if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } } }

     JDK1.8中这里会涉及到HashMap涉及很巧妙的一个点。由于 table.length 也就是capacity 肯定是2的N次方,使用 & 位运算意味着只是多了最高位,这样就不用重新计算 index,元素要么在原位置,要么在原位置+ oldCapacity

    如果增加的高位为0,resize 后 index 不变,如图所示:
    image.png

       如果增加的高位为1,resize 后 index 增加 oldCap,如图所示:

    这个设计的巧妙之处在于,节省了一部分重新计算hash的时间,同时新增的一位为0或1的概率可以认为是均等的,所以在resize 的过程中就将原来碰撞的节点又均匀分布到了两个bucket里。

                         do {
                                next = e.next;
                                if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                    if (loTail == null)
                                        loHead = e;
                                    else
                                        loTail.next = e;
                                    loTail = e;
                                }
                                else {
                                    if (hiTail == null)
                                        hiHead = e;
                                    else
                                        hiTail.next = e;
                                    hiTail = e;
                                }
                            } while ((e = next) != null);            

     

      

  • 相关阅读:
    《神经网络和深度学习》系列文章三:sigmoid神经元
    《神经网络和深度学习》系列文章二:感知机
    《神经网络和深度学习》系列文章一:使用神经网络识别手写数字
    初遇python进程
    python-网络编程
    python常用模块详解2
    python根据正则表达式的简单爬虫
    python常用模块详解
    python-模块详解
    python-面向对象-内置方法补充
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lcxdever/p/7397668.html
Copyright © 2020-2023  润新知