java提高篇(二三)

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      HashMap也是我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 使用非常多的Collection,它是基于哈希表的 Map 接口的实现,以key-value的形式占据 。在HashMap中,key-value无缘无故会当做1个整体来解决,系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置,我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 无缘无故非要通过key快速地存、取value。下面就来分析HashMap的存取。

一、定义

      HashMap实现了Map接口,继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则,而AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现,以最大限度地减少实现此接口所需的工作,实在AbstractMap类为甚让实现了Map,这里标注Map LZ实在应该是更加清晰吧!

public class HashMap<K,V>
    extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

二、构造函数

      HashMap提供了1个构造函数:

      HashMap():构造1个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。

      HashMap(int initialCapacity):构造1个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。

      HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):构造1个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

      在这里提到了1个参数:初始容量,加载因子。你你是什么个参数是影响HashMap性能的重要参数,其中容量表示哈希表中桶的数量,初始容量是创建哈希表时的容量,加载因子是哈希表在其容量自动增加就让非要达到多满的你是什么生活尺度,它衡量的是1个散列表的空间的使用程度,负载因子越大表示散列表的装填程度越高,反之愈小。对于使用链表法的散列表来说,查找1个元素的平均时间是O(1+a),为甚让为甚让负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找下行下行速率 的降低;为甚让负载因子太小,非要 散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75,一般情况报告下我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 是不让修改的。

      HashMap是你是什么生活支持快速存取的数据形态,要了解它的性能必非要了解它的数据形态。

三、数据形态

      我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 知道在Java中最常用的你是什么生活形态是数组和模拟指针(引用),几乎所有的数据形态非要利用你你你你是什么种生活来组合实现,HashMap也是非要 。实际上HashMap是1个“链表散列”,如下是它数据形态:

      从上图我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 非要看出HashMap底层实现还是数组,所以 数组的每一项都有三根链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。下面为HashMap构造函数的源码:

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        //初始容量非要<0
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "
                    + initialCapacity);
        //初始容量非要 > 最大容量值,HashMap的最大容量值为2^200
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //负载因子非要 < 0
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: "
                    + loadFactor);

        // 计算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;
        
        this.loadFactor = loadFactor;
        //设置HashMap的容量极限,当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作
        threshold = (int) (capacity * loadFactor);
        //初始化table数组
        table = new Entry[capacity];
        init();
    }

      从源码中非要看出,每次新建1个HashMap时,就让初始化1个table数组。table数组的元素为Entry节点。

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

        /**
         * Creates new entry.
         */
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }
        .......
    }

      其中Entry为HashMap的内部类,它中有 了键key、值value、下1个节点next,以及hash值,这是非常重要的,正是为甚让Entry才构成了table数组的项为链表。

      上面简单分析了HashMap的数据形态,下面将探讨HashMap是要怎样实现快速存取的。

四、存储实现:put(key,vlaue)

      首先我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 先看源码

public V put(K key, V value) {
        //当key为null,调用putForNullKey方法,保存null与table第1个位置中,这是HashMap允许为null的导致

分析
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        //计算key的hash值
        int hash = hash(key.hashCode());                  ------(1)
        //计算key hash 值在 table 数组中的位置
        int i = indexFor(hash, table.length);             ------(2)
        //从i出就让刚开始迭代 e,找到 key 保存的位置
        for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            //判断该条链上是不是有hash值相同的(key相同)
            //若占据

相同,则直接覆盖value,返回旧value
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;    //旧值 = 新值
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;     //返回旧值
            }
        }
        //修改次数增加1
        modCount++;
        //将key、value加上至i位置处
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

      通过源码我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 非要清晰看完HashMap保存数据的过程为:首先判断key是不是为null,若为null,则直接调用putForNullKey方法。若不为空则先计算key的hash值,为甚让根据hash值搜索在table数组中的索引位置,为甚让table数组在该位置处有元素,则通过比较是不是占据 相同的key,若占据 则覆盖原本key的value,为甚让将该元素保占据 链头(最先保存的元素装进去去链尾)。若table在该处非要 元素,则直接保存。你你你你是什么过程看似比较简单,实在深有内幕。有如下几点:

      1、 先看迭代处。此处迭代导致 分析所以 为了解决占据 相同的key值,若发现1个hash值(key)相共同,HashMap的解决方法是用新value替换旧value,这里并非要 解决key,这就解释了HashMap中非要 1个相同的key。

      2、 在看(1)、(2)处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash方法,该方法为1个纯粹的数学计算,所以 计算h的hash值。

static int hash(int h) {
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

      我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 知道对于HashMap的table而言,数据分布非要均匀(最好每种都非要1个元素,原本就非要直接找到),非要太紧所以 能太松,太紧会导致 分析查询下行下行速率 慢,太松则浪费空间。计算hash值后,为甚不能不能保证table元素分布均与呢?我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 会想到取模,为甚让为甚让取模的消耗较大,HashMap是原本解决的:调用indexFor方法。

static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

      HashMap的底层数组长度无缘无故2的n次方,在构造函数中占据 :capacity <<= 1;原本做无缘无故不让能不能保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时,h&(length - 1)就共要 对length取模,为甚让下行下行速率 比直接取模快得多,这是HashMap在下行下行速率 上的1个优化。至于为哪几种是2的n次方下面解释。

      我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 回到indexFor方法,该方法仅有三根得话:h&(length - 1),这句话除了上面的取模运算外还有1个非常重要的责任:均匀分布table数据和充分利用空间。

      这里我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 假设length为16(2^n)和15,h为5、6、7。

      当n=15时,6和7的结果一样,原本表示我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 在table存储的位置是相同的,也所以 产生了碰撞,6、7就会在1个位置形成链表,原本就会导致 分析查询下行下行速率 降低。诚然这里只分析1个数字都有所以,非要 我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 看完0-15。

      从上面的图表中我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 看完总共占据 了8此碰撞,共同发现浪费的空间非常大,有1、3、5、7、9、11、13、15处非要 记录,也所以 非要 存放数据。这是为甚我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 在与14进行&运算时,得到的结果最后一位永远都有0,即0001、0011、0101、0111、2001、1011、1101、1111位置处是不为甚让存储数据的,空间减少,进一步增加碰撞几率,原本就会导致 分析查询下行下行速率 慢。而当length = 16时,length – 1 = 15 即1111,非要 进行低位&运算时,值无缘无故与原本hash值相同,而进行高位运算时,其值等于其低位值。所以说当length = 2^n时,不同的hash值占据 碰撞的概率比较小,原本就会使得数据在table数组中分布较均匀,查询下行下行速率 也较快。

      这里我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 再来复习put的流程:我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 想1个HashMap中加上一对key-value时,系统首先会计算key的hash值,为甚让根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置非要 元素,则直接插入。为甚让迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。为甚让1个hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),则用新的Entry的value覆盖原本节点的value。为甚让1个hash值相等但key值不等 ,则将该节点插入该链表的链头。具体的实现过程见addEntry方法,如下:

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        //获取bucketIndex处的Entry
        Entry<K, V> e = table[bucketIndex];
        //将新创建的 Entry 装进去去 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向原本的 Entry 
        table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e);
        //若HashMap中元素的个数超过极限了,则容量扩大两倍
        if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);
    }

      你你你你是什么方法中有 两点非要注意:

      一是链的产生。这是1个非常优雅的设计。系统无缘无故将新的Entry对象加上到bucketIndex处。为甚让bucketIndex处为甚让有了对象,非要 新加上的Entry对象将指向原有的Entry对象,形成三根Entry链,为甚让若bucketIndex处非要 Entry对象,也所以 e==null,非要 新加上的Entry对象指向null,也就不让产生Entry链了。

      二、扩容现象报告 。

      随着HashMap中元素的数量过多,占据 碰撞的概率就非要 大,所产生的链表长度就会非要 长,原本势必会影响HashMap的下行下行速率 ,为了保证HashMap的下行下行速率 ,系统必非要在某个临界点进行扩容解决。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。为甚让扩容是1个非常耗时的过程,为甚让它非要重新计算哪几种数据在新table数组中的位置并进行一键复制解决。所以为甚我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 我们歌词 为甚让预知HashMap中元素的个数,非要 预设元素的个数不让能不能有效的提高HashMap的性能。

五、读取实现:get(key)

      相对于HashMap的存而言,取就显得比较简单了。通过key的hash值找到在table数组中的索引处的Entry,为甚让返回该key对应的value即可。

public V get(Object key) {
        // 若为null,调用getForNullKey方法返回相对应的value
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        // 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码  
        int hash = hash(key.hashCode());
        // 取出 table 数组中指定索引处的值
        for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            //若搜索的key与查找的key相同,则返回相对应的value
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
                return e.value;
        }
        return null;
    }

      在这非要够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据形态密不可分外,还和Entry有莫大的关系,在前面就提到过,HashMap在存储过程中并非要 将key,value分开来存储,所以 当做1个整体key-value来解决的,你你你你是什么整体所以 Entry对象。共同value也只共要 key的附属而已。在存储的过程中,系统根据key的hashcode来决定Entry在table数组中的存储位置,在取的过程中同样根据key的hashcode取出相对应的Entry对象。

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