• 集合框架相关面试题(一)


    1、 “什么是HashMap?

       HashMap可以接受null键值和值,而Hashtable则不能;HashMap是非synchronized;HashMap很快;以及HashMap储存的是键值对等等。

    2、“你知道HashMap的工作原理吗?” “你知道HashMap的get()方法的工作原理吗?”

      “HashMap是基于hashing的原理,我们使用put(key, value)存储对象到HashMap中,使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时,我们先对键调用hashCode()方法,返回的hashCode用于找到bucket位置来储存Entry对象。”这里关键点在于指出,HashMap是在bucket中储存键对象和值对象,作为Map.Entry。这一点有助于理解获取对象的逻辑。如果你没有意识到这一点,或者错误的认为仅仅只在bucket中存储值的话,你将不会回答如何从HashMap中获取对象的逻辑。

    当面试官加入一些Java程序员每天要碰到的实际场景的时候,错误的答案频现。下个问题可能是关于HashMap中的碰撞探测(collision detection)以及碰撞的解决方法:

    3、“当两个对象的hashcode相同会发生什么?” 

      “因为hashcode相同,所以它们的bucket位置相同,‘碰撞’会发生。因为HashMap使用链表存储对象,这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在链表中。”这个答案非常的合理,虽然有很多种处理碰撞的方法,这种方法是最简单的,也正是HashMap的处理方法。

    4、“如果两个键的hashcode相同,你如何获取值对象?”

       面试者会回答:当我们调用get()方法,HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置,找到bucket位置之后,会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点,最终找到要找的值对象。

    5、“如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量,怎么办?”

      默认的负载因子大小为0.75,也就是说,当一个map填满了75%的bucket时候,和其它集合类(如ArrayList等)一样,将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组,来重新调整map的大小,并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing,因为它调用hash方法找到新的bucket位置。hash值重新调整。

    6、“你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗?”

      当重新调整HashMap大小的时候,确实存在条件竞争,因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了,它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中,存储在链表中的元素的次序会反过来,因为移动到新的bucket位置的时候,HashMap并不会将元素放在链表的尾部,而是放在头部,这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了,那么就死循环了。

    7、为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键? 

      String, Interger这样的wrapper类作为HashMap的键是再适合不过了,而且String最为常用。因为String是不可变的,也是final的,而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。不可变性是必要的,因为为了要计算hashCode(),就要防止键值改变,如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话,那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的,那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法,那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话,那么碰撞的几率就会小些,这样就能提高HashMap的性能。

    8、我们可以使用CocurrentHashMap来代替Hashtable吗?

      这是另外一个很热门的面试题,因为ConcurrentHashMap越来越多人用了。我们知道Hashtable是synchronized的,但是ConcurrentHashMap同步性能更好,因为它仅仅根据同步级别对map的一部分进行上锁。ConcurrentHashMap当然可以代替HashTable,但是HashTable提供更强的线程安全性。

    关于concurrent将在接下来的文章进行分享

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/quinnsun/p/interview_hashmap.html
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