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在平常的开发当中,HashMap是我最常用的Map类(没有之一),它支持null键和null值,是绝大部分利用键值对存取场景的选。需要切记的一点是——HashMap不是线程安全的数据结构,所以不要在多线程场景中应用它。
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对于HashMap来说,难理解的不在于Map,而在于Hash。
Hash,一般译作“散列”,也有直接音译为“哈希”的,这玩意什么意思呢?就是把任意长度的数据通过一种算法映射到固定长度的域上(散列值)。
再直观一点,就是对一串数据wang进行杂糅,输出另外一段固定长度的数据er——作为数据wang的特征。我们通常用一串指纹来映射某一个人,别小瞧手指头那么大点的指纹,在你所处的范围内很难找出第二个和你相同的(人的散列算法也好厉害,有没有?)。
对于任意两个不同的数据块,其散列值相同的可能性极小,也就是说,对于一个给定的数据块,找到和它散列值相同的数据块极为困难。再者,对于一个数据块,哪怕只改动它的一个比特位,其散列值的改动也会非常的大——这正是Hash存在的价值!
在Java中,String字符串的散列值计算方法如下:
public int hashCode() {
int h = hash;
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value;
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
h = 31 * h + val[i];
}
hash = h;
}
return h;
}
看得懂看不懂都没关系,我们就当是一个“乘加迭代运算”的算法。借此机会,我们来看一下“沉”、“默”、“王”、“二”四个字符串的散列值是多少。
String[] cmower = { "沉", "默", "王", "二" };
for (String s : cmower) {
System.out.println(s.hashCode());
}
输出的结果如下(5位数字):
沉的散列值:27785
默的散列值:40664
王的散列值:29579
二的散列值:20108
对于HashMap来说,Hash(key,键位)存在的目的是为了加速键值对的查找(你想,如果电话薄不是按照人名的首字母排列的话,找一个人该多困难「我的微信好友有不少在昵称前加了A,好狠」)。通常情况下,我们习惯使用String字符串来作为Map的键,请看以下代码:
Map map = new HashMap<>();
String[] cmower = { "沉", "默", "王", "二" };
for (String s : cmower) {
map.put(s, s + "月入25万");
}
那HashMap会真的会将String字符串作为实际的键吗?我们来看HashMap的put方法源码:
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
虽然只有一个putVal()
方法的调用,但是你应该已经发现,HashMap内部会把key进行一个hash运算,具体代码如下:
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
假如key是String字符串的话,hash()
会先获取字符串的hashCode(散列值),再对散列值进行位于运算,最终的值为HashMap实际的键(int值)。
既然HashMap在put的时候使用键的散列值作为实际的键,那么在根据键获取值的时候,自然也要先对get(key)
方法的key进行hash运算,请看以下代码:
public V get(Object key) {
Node e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
尽管散列值很难重复,我们还是要明白,这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出。
也就是说,key1 ≠ key2,但function(key1)有可能等于function(key2)——散列值冲突了。怎么办?
最容易想到的解决办法就是:当关键字key2的散列值value与key1的散列值value出现冲突时,以value为基础,产生另一个散列值value1,如果value1与value不再冲突,则将value1作为key2的散列值。
依照这个办法,总会找到不冲突的那个。
HashMap的构造方法主要有三种:
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
其中initialCapacity为初始容量(默认为1 << 4 = 16),loadFactor为负载因子(默认为0.75)。初始容量是HashMap在创建时的容量(HashMap中桶的数量);负载因子是HashMap在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。
当HashMap中的条目数超出了负载因子与当前容量的乘积时,则要对HashMap扩容,增加大约两倍的桶数。
通常,默认的负载因子 (0.75) 是时间和空间成本上的一种折衷。负载因子过高虽然减少了空间开销,但同时增加了查询成本。如果负载因子过小,则初始容量要增大,否则会导致频繁的扩容。
在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子,以便大限度地减少扩容的操作次数。
如果能够提前预知要存取的键值对数量的话,可以考虑设置合适的初始容量(大于“预估元素数量 / 负载因子”,并且是2的幂数)。
在之前很长的一段时间内,我对HashMap的认知仅限于会用它的put(key, value)
和value = get(key)
。
但,当我强迫自己每周要输出一篇Java方面的技术文章后,我对HashMap真的“深入浅出”了——散列值(哈希值)、散列冲突(哈希冲突)、初始容量和负载因子,竟然能站在我面前一直笑——而原先,我见到这些关键字就逃之夭夭了,我怕见到它们。
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