Java 改良章 (23)-----HashMap

& gt; & gt; & gt; には、多数のコレクションが存在します。キーと値の形式。 HashMap では、キーと値は常に全体として処理され、システムはハッシュ アルゴリズムに従ってキーと値の保存場所を計算し、キーを通じて値を常に迅速に保存および取得できます。 HashMapのアクセスを解析してみましょう。

1. 定義
HashMap は Map インターフェースを実装し、AbstractMap を継承します。 Map インターフェイスはキーを値にマッピングするためのルールを定義しますが、AbstractMap クラスは、このインターフェイスの実装に必要な作業を最小限に抑えるために Map インターフェイスのバックボーン実装を提供します。実際、AbstractMap クラスはすでに Map を実装しており、ここでマークされています。 LZ はもっと明確にすべきだと考えています。

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

2. コンストラクター

HashMap は 3 つのコンストラクターを提供します:

H ashMap(): デフォルトのイニシャルを使用してマップを構築します容量 (16) とデフォルトのロード空の HashMap係数 (0.75) を使用します。

HashMap(intInitialCapacity): 指定された初期容量とデフォルトの負荷係数 (0.75) を使用して空の HashMap を構築します。

HashMap(intInitialCapacity, floatloadFactor): 指定された初期容量と負荷係数を使用して空の HashMap を構築します。

ここでは、初期容量と負荷係数という 2 つのパラメーターについて説明します。これら 2 つのパラメーターは、HashMap のパフォーマンスに影響を与える重要なパラメーターです。容量はハッシュ テーブル内のバケットの数を表し、初期容量はハッシュ テーブルが作成されるときの容量、負荷係数はハッシュ テーブルがどの程度満たされるかを表します。容量が自動的に増加する前に、ハッシュ テーブルのスペース使用量を測定するスケール。負荷係数が大きいほど、ハッシュ テーブルの充填レベルは高くなります。また、その逆も同様です。リンク リスト方式を使用したハッシュ テーブルの場合、要素の検索にかかる平均時間は O(1+a) であるため、負荷係数が大きいほど、スペースはより完全に利用されます。検索効率が低下し、負荷係数が大きすぎると、スペースが最大限に活用されてしまい、ハッシュ テーブル内のデータがまばらになり、スペースが大幅に浪費されます。システムのデフォルトの負荷係数は 0.75 であり、通常はこれを変更する必要はありません。

HashMap は、高速アクセスをサポートするデータ構造です。そのパフォーマンスを理解するには、そのデータ構造を理解する必要があります。 Java で最も一般的に使用される 2 つの構造は、配列とシミュレートされたポインター (参照) であることがわかっています。ほとんどすべてのデータ構造でこれを使用できます。この 2 つは組み合わせて実装されており、HashMap にも同じことが当てはまります。実際、HashMap は「リンク リスト ハッシュ」です。以下はそのデータ構造です:

上の図から、HashMap の基礎となる実装は依然として配列であることがわかりますが、それぞれ配列の項目はチェーンです。パラメータinitialCapacityは配列の長さを表します。以下は HashMap コンストラクターのソース コードです:

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        //初始容量不能<0
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "
                    + initialCapacity);
        //初始容量不能 > 最大容量值，HashMap的最大容量值为2^30
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //负载因子不能 < 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();
    }

ソース コードからわかるように、HashMap が作成されるたびに、テーブル配列が初期化されます。 。テーブル配列の要素はエントリ ノードです。

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;
        }
        .......
    }

Entry は、キー、値、次のノード、次のハッシュ値を含む HashMap の内部クラスです。これは、Entry がテーブル配列を構成する項目であるため、非常に重要です。リンクされたリストです。

上面简单分析了HashMap的数据结构，下面将探讨HashMap是如何实现快速存取的。

四、存储实现：put(key,vlaue)

首先我们先看源码

public V put(K key, V value) {
        //当key为null，调用putForNullKey方法，保存null与table第一个位置中，这是HashMap允许为null的原因
        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;
            //判断该条链上是否有hash值相同的(key相同)
            //若存在相同，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添加至i位置处
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

通过源码我们可以清晰看到HashMap保存数据的过程为：首先判断key是否为null，若为null，则直接调用putForNullKey方法。若不为空则先计算key的hash值，然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置，如果table数组在该位置处有元素，则通过比较是否存在相同的key，若存在则覆盖原来key的value，否则将该元素保存在链头（最先保存的元素放在链尾）。若table在该处没有元素，则直接保存。这个过程看似比较简单，其实深有内幕。有如下几点：

1、 先看迭代处。此处迭代原因就是为了防止存在相同的key值，若发现两个hash值（key）相同时，HashMap的处理方式是用新value替换旧value，这里并没有处理key，这就解释了HashMap中没有两个相同的key。

2、 在看（1）、（2）处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash方法，该方法为一个纯粹的数学计算，就是计算h的hash值。

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

我们知道对于HashMap的table而言，数据分布需要均匀（最好每项都只有一个元素，这样就可以直接找到），不能太紧也不能太松，太紧会导致查询速度慢，太松则浪费空间。计算hash值后，怎么才能保证table元素分布均与呢？我们会想到取模，但是由于取模的消耗较大，HashMap是这样处理的：调用indexFor方法。

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

HashMap的底层数组长度总是2的n次方，在构造函数中存在：capacity <<= 1;这样做总是能够保证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)就相当于对length取模，而且速度比直接取模快得多，这是HashMap在速度上的一个优化。至于为什么是2的n次方下面解释。

我们回到indexFor方法，该方法仅有一条语句：h&(length - 1)，这句话除了上面的取模运算外还有一个非常重要的责任：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，这样表示他们在table存储的位置是相同的，也就是产生了碰撞，6、7就会在一个位置形成链表，这样就会导致查询速度降低。诚然这里只分析三个数字不是很多，那么我们就看0-15。

从上面的图表中我们看到总共发生了8此碰撞，同时发现浪费的空间非常大，有1、3、5、7、9、11、13、15处没有记录，也就是没有存放数据。这是因为他们在与14进行&运算时，得到的结果最后一位永远都是0，即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的，空间减少，进一步增加碰撞几率，这样就会导致查询速度慢。而当length = 16时，length – 1 = 15 即1111，那么进行低位&运算时，值总是与原来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值发生碰撞的概率比较小，这样就会使得数据在table数组中分布较均匀，查询速度也较快。

这里我们再来复习put的流程：当我们想一个HashMap中添加一对key-value时，系统首先会计算key的hash值，然后根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置没有元素，则直接插入。否则迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。如果两个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覆盖原来节点的value。如果两个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 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 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);
    }

这个方法中有两点需要注意：

一是链的产生。这是一个非常优雅的设计。系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象，那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象，形成一条Entry链，但是若bucketIndex处没有Entry对象，也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null，也就不会产生Entry链了。

二、扩容问题。

随着HashMap中元素的数量越来越多，发生碰撞的概率就越来越大，所产生的链表长度就会越来越长，这样势必会影响HashMap的速度，为了保证HashMap的效率，系统必须要在某个临界点进行扩容处理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。但是扩容是一个非常耗时的过程，因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高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，然后返回该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;
    }

       在这里能够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据结构密不可分外，还和Entry有莫大的关系，在前面就提到过，HashMap在存储过程中并没有将key，value分开来存储，而是当做一个整体key-value来处理的，这个整体就是Entry对象。同时value也只相当于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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