HashMap从入门到入土

HashMap源码阅读

介绍：

• 继承自Map.Entry<K,V>
• 无序、允许为null、非同步

结构图：

(https://raw.githubusercontent.com/iszhonghu/Picture-bed/master/img/20200702162547.png)

分析

参数

• 默认容量16
• 最大容量2的31次方
• 默认的填充因子0.75（太大查询效率低，太小数组利用率低）
• 当bucket上的结点大于8时会转成红黑树
• 当bucket上的结点小于6时会转换为链表
• 树化参数64，当小于64时只是简单的扩容，大于64是会树化
• Node：静态内部类，用来表示键值对
• TreeNode：红黑树节点

关键概念

• 存储容器

  • 因为hashmap内部是用一个数组来保存内容的，数组定义如下

    transient Node<K,V>[] table;
    

• Node类型

  • table是一个Node类型的数组，Node是其中定义的静态内部类，主要包含hash、key、value、和next属性

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

• TreeNode

  • 当桶内的链表达到8的时候，会将链表转化为红黑树，就是TreeNode类型，也就是HashMap中定义的静态内部类

   static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        
        
          TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
          TreeNode<K,V> left;
          TreeNode<K,V> right;
          TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
          boolean red;
   }
  

常见问题

1、HashMap1.7和1.8的区别

• 数据结构不同
  • 1.7是数组加链表
  • 1.8是数组加链表或红黑树
• 链表插入顺序不同
  • 1.7是头插入
  • 1.8是链表尾插入
• hashcode抖动次数不同
  • 1.7进行了四次异或运算
  • 1.8进行了一次异或运算
• 扩容
  • 1.7扩容时重新hash
  • 1.8扩容时优化，只需要看原来的hash值心在的那个bit是1还是0，是0的话索引没变是1的话索引变成原索引+原来数组的大小

​ 哈希表结构（链表散列：数组+链表），结合数组和链表的有点，当链表长度超过8时，链表转化为红黑树

2、HashMap 工作原理

​ HashMap的底层是hash数组和单向链表实现的，数组中的每个元素都是链表，由Node内部类（实现Map.Entry接口）实现，HashMap通过put&get方法存储和获取

存储对象的时候，将k/v传给put()方法：

• 初始化table：判断table是否为空或者为null
• 计算hash值：通过高16位和低16位的异或运算（让高16位也参入进来以便减低冲突）
• 插入或更新节点：根据（n-1）&hash计算得到插入的数组下标i然后进行判断
  • table[i]==null：没有hash冲突直接新建节点添加
  • table[i]！=null：判断首个节点和key是否一样
    • 相同：直接更新value
    • 不相同：判断是否是红黑树
      • 红黑树：直接在树中插入键值对
      • 链表：遍历链表判断是否已经存在此key：
        • 存在更新
        • 不存在就插入（1.8是尾插入），然后判断是否转为红黑树
• 扩容：根据size和数组长度*负载因子来判断是否需要扩容

获取对象时，将 K 传给 get() 方法：

• 调用 hash(K) 方法（计算 K 的 hash 值）从而获取该键值所在链表的数组下标；
• 确定桶的位置后，会出现三种情况
  • 单节点类型：只要不发生哈希碰撞就是这种类型
  • 链表类型：遍历链表，知道找到key相等的Node
  • 红黑树类型：使用红黑树专用的快速查找方法

hashCode 是定位的，存储位置；equals是定性的，比较两者是否相等。

3、为什么要一起重写hashCode()和equal（）方法

• 假设都不重写

这样hashMap就可以存在key相同的值

• 只重写hashCode

无法正确地与链表元素进行相等判断，从而无法保证去重

• 只重写equals()方法

映射到HashMap中不同数组下标，无法保证去重

4、当两个对象的hashCode相同会发生什么

​ 因为hashCode相同，但是不一定就是相等的（需要根据equals方法比较），所以两个对象所在数组的下标相同，碰撞就此发生。

5、hash的实现

​ 在jdk1.8中，是通过hashCode（）的高16位异或低16位实现的：（h=k.hashCode())^h(>>>16)，主要从速度、功效和质量来考虑的，减少系统开销，也不会造成因为高位没有参数下标的计算从而引起的碰撞

6、异或运算符的好处

​ 保证了对象的hashCode32位值只要有一位发生改变，整个hash()返回值就会改变，尽可能减少碰撞

7、数组扩容的过程

​ 创建一个新的数组，其容量为旧数组的两倍，并重新计算旧数组中结点的存储位置。

​ 结点在新数组中的存储位置只有两种：原下标或者原下标+旧数组的大小

8、HashMap的table的容量是如何确定的，以及loadFactory是什么，该容量如何变化，这种变化会带来什么问题

• table的数组大小是由capacity这个参数来确定的，默认16，也可以在构造时传入，最大限制1<<30
• loadFactory是装载因子，主要用来确定table数组是否需要动态扩展，默认是0.75。
• 扩容时，调用resize（）方法，将长度变为原来的两倍（是table的长度，而不是threshold）
• 如果数据很大的情况下，扩展时会带来性能的损失，在性能要求很高的地方，这种损失是致命的。

9、拉链法导致链表过深问题为什么使用红黑树不选择二叉树，为啥不一直使用红黑树

​ 因为二叉查询树在特殊情况下回变成一条线性结构（造成一样的问题），导致遍历查询缓慢，而红黑树可以解决这个问题。

​ 红黑树在插入新数据后，可能需要左旋、右旋、变色这些操作来保持平衡，但是为了保持平衡需要付出一些代价，所以在链表长度较小（8）时，不使用红黑树

10、红黑树的介绍

• 每个结点非红即黑
• 根节点总是黑色的
• 如果节点是红色的，则其子节点必须是黑色的
• 每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）
• 从根节点到叶子节点或空节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点

11、HashMap、LinkedHashMap、TreeMap有什么区别与使用场景

HashMap：（使用最多）

• 区别：
• 使用场景：在map中插入、删除和定位元素

LinkedHashMap：

• 区别：保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历时，先取到的记录肯定是先插入的，遍历比HashMap慢
• 使用场景：在需要输出的顺序和输入的顺序相同的情况下

TreeMap：

• 区别：实现SortMap接口，能够把它保存的记录根据键排序（默认升序）
• 使用场景：需要按自然顺序或自定义顺序遍历键的情况

12、HashMap和HashTable区别

• HashMap是线程不安全的，HashTable是线程安全的，导致效率也低下
• HashMap最多只允许一条记录的键为null，与韩旭旭多条记录的值为null，而HashTable不允许
• HashMap默认初始化数组大小为16，扩容为两倍、HashTable为11，扩容为两倍+1

最后

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