Java提高篇(三三)-----Map總結
在前面LZ詳細介紹了HashMap、HashTable、TreeMap的實現方法,從資料結構、實現原理、源碼分析三個方面進行闡述,對這個三個類應該有了比較清晰的了解,下面LZ就Map做一個簡單的總結。
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一、Map概述先看Map的結構示意圖
「鍵值」對映射的抽象介面。此映射不包括重複的鍵,一個鍵對應一個值。
SortedMap:有序的鍵值對接口,繼承Map接口。
NavigableMap:繼承SortedMap,具有了針對給定搜尋目標傳回給定的導覽方法的介面。
AbstractMap:實現了Map中大部分的函數介面。它減少了「Map的實作類別」的重複編碼。
Dictionary:任何可將鍵映射到對應值的類別的抽象父類。目前被Map介面取代。
TreeMap:有序散列表,並實現SortedMap 介面,底層透過紅黑樹實現。
HashMap:是基於「拉鍊法」所實現的散列表。底層採用「數組+鍊錶」實作。
WeakHashMap:基於「拉鍊法」所實現的雜湊列表。
HashTable:基於「拉鍊法」所實現的雜湊。
幾乎所有通用Map都使用雜湊映射技術。對於我們程式設計師來說我們必須要對其有所了解。 哈希映射技術是一種非常簡單的元素映射到陣列的技術。由於雜湊映射採用的是數組結果,那麼必然存在一中用於確定任意鍵存取數組的索引機制,該機制能夠提供一個小於數組大小的整數,我們將該機制稱為雜湊函數。在Java中我們不必為尋找這樣的整數而大傷腦筋,因為每個物件都必定存在一個傳回整數值的hashCode方法,而我們需要做的就是將其轉換為整數,然後再將該值除以數組大小取餘即可。如下: 下面是HashMap、HashTable的: 位置的索引代表了該節點在數組中的該節點。下圖為雜湊映射的基本原理圖: HashMap 首先被映射,假設哈希映射的內部數組的大小只有1,所有的元素都將只有1,所有的元素都構成一個較大的位(從而一個長的大小(從而較大的大小)(從而較大地1,所有的元素都只有1,所有的元素都構成一個較大(從而一個長的)鍊錶。由於我們更新、訪問都要對這條鍊錶進行線性搜索,這樣勢必會降低效率。我們假設,如果存在一個非常大數組,每個位置鍊錶處都只有一個元素,在進行訪問時計算其 index 值就會獲得該對象,這樣做雖然會提高我們搜索的效率,但是它浪費了控制項。誠然,雖然這兩種方式都是極端的,但是它給我們提供了一種優化思路:使用一個較大的數組讓元素能夠均勻分佈。 在哈希映射表中,以內部數組中的每個位置稱為「儲存桶」(bucket),而可用桶數的儲存空間(即可用桶的數組”大小)稱作容量(capacity),我們為了讓Map物件能夠有效地處理任意數的元素,將Map設計成可以調整自身的大小。我們知道當Map中的元素達到一定量的時候就會調整容器本身的大小,但是這個調整大小的過程其開銷是非常大的。調整大小需要將原來所有的元素插入到新數組中。我們知道index = hash(key) % length。這樣可能會導致原先衝突的鍵不在衝突,不衝突的鍵現在衝突的,重新計算、調整、插入的過程開銷是非常大的,效率也比較低。所以,如果我們開始知道Map的預期大小值,將Map調整的足夠大,則可以大幅減少甚至不需要重新調整大小,這很有可能會提高速度。 🎜🎜 为了确认何时需要调整Map容器,Map使用了一个额外的参数并且粗略计算存储容器的密度。在Map调整大小之前,使用”负载因子”来指示Map将会承担的“负载量”,也就是它的负载程度,当容器中元素的数量达到了这个“负载量”,则Map将会进行扩容操作。负载因子、容量、Map大小之间的关系如下:负载因子 * 容量 > map大小 ----->调整Map大小。 例如:如果负载因子大小为0.75(HashMap的默认值),默认容量为11,则 11 * 0.75 = 8.25 = 8,所以当我们容器中插入第八个元素的时候,Map就会调整大小。 负载因子本身就是在控件和时间之间的折衷。当我使用较小的负载因子时,虽然降低了冲突的可能性,使得单个链表的长度减小了,加快了访问和更新的速度,但是它占用了更多的控件,使得数组中的大部分控件没有得到利用,元素分布比较稀疏,同时由于Map频繁的调整大小,可能会降低性能。但是如果负载因子过大,会使得元素分布比较紧凑,导致产生冲突的可能性加大,从而访问、更新速度较慢。所以我们一般推荐不更改负载因子的值,采用默认值0.75. 推荐阅读:
java提高篇(二三)—–HashMap java提高篇(二五)—–HashTable Java提高篇(二六)-----hashCode Java提高篇(二七)—–TreeMap
以上就是Java提高篇(三三)-----Map总结的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!二、內部雜湊: 雜湊映射技術
int hashValue = Maths.abs(obj.hashCode()) % size;
----------HashMap------------
//计算hash值
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
//计算key的索引位置
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
-----HashTable--------------
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; //确认该key的索引位置
在該圖中1-4步驟是找到此元素在陣列中位置,5-8步驟是將該元素插入陣列中。在插入的過程中會遇到一點小挫折。在眾多肯能存在多個元素他們的hash值是一樣的,這樣就會得到相同的索引位置,也就說多個元素會映射到相同的位置,這個過程我們稱之為「衝突」。解決衝突的辦法是在索引位置處插入連結列表,並簡單地將元素新增至此連結列表。當然也不是簡單的插入,在HashMap中的處理過程如下:取得索引位置的鍊錶,如果該鍊錶為null,則將該元素直接插入,否則透過比較是否存在與該key相同的key,若存在則覆蓋原來key的value並傳回舊值,否則將該元素保存在鏈頭(最先保存的元素放在鏈尾)。以下是HashMap的put方法,該方法詳細展示了計算索引位置,將元素插入到適當的位置的全部過程: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());
//计算key hash 值在 table 数组中的位置
int i = indexFor(hash, table.length);
//从i出开始迭代 e,判断是否存在相同的key
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;
}
如果我們查看其它的Map,發現其原理都差不多! 三、Map最佳化
3.1、調整實現大小
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table; //原始容器
int oldCapacity = oldTable.length; //原始容器大小
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //是否超过最大值:1073741824
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
//新的数组:大小为 oldCapacity * 2
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
/*
* 重新计算阀值 = newCapacity * loadFactor > MAXIMUM_CAPACITY + 1 ?
* newCapacity * loadFactor :MAXIMUM_CAPACITY + 1
*/
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
//将元素插入到新数组中
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
3.2、负载因子
最后

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