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HashMap的数据结构

数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。

1. 数组 数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)； 数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难； 2. 链表 链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。 链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。 3. 哈希表 那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。 哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。

哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法，我们可以理解为“链表的数组” ，如图：

例子: 从上图我们可以发现哈希表是由数组+链表组成的，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。 所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。

HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。

首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有 key , value, next，从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是Entry[]，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。

/**     * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.     */    transient Entry
   
    [] table = (Entry
    
     []) EMPTY_TABLE;
    
   

HashMap的存取实现

既然是线性数组，为什么能随机存取？这里HashMap用了一个小算法，大致是这样实现：

// 存储时:int hash = key.hashCode(); // 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值int index = hash % Entry[].length;Entry[index] = value;// 取值时:int hash = key.hashCode();int index = hash % Entry[].length;return Entry[index];

• Put操作
  疑问：如果两个key通过hash%Entry[].length得到的index相同，会不会有覆盖的危险？
  这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方， 第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止，HashMap的大致实现，我们应该已经清楚了。

public V put(K key, V value) {        if (key == null)            return putForNullKey(value); //null总是放在数组的第一个链表中        int hash = hash(key.hashCode());        int i = indexFor(hash, table.length);        //遍历链表        for (Entry
   
     e = table[i]; e != null; e = e.next) {            Object k;            //如果key在链表中已存在，则替换为新value            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {                V oldValue = e.value;                e.value = value;                e.recordAccess(this);                return oldValue;            }        }        modCount++;        addEntry(hash, key, value, i);        return null;    }void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {    Entry
    
      e = table[bucketIndex];    table[bucketIndex] = new Entry
     
      (hash, key, value, e); //参数e, 是Entry.next    //如果size超过threshold，则扩充table大小。再散列    if (size++ >= threshold)            resize(2 * table.length);}
     
    
   

当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现，这里也说一下。比如：Entry[]的长度一定后，随着map里面数据的越来越长，这样同一个index的链就会很长，会不会影响性能？HashMap里面设置一个因子，随着map的size越来越大，Entry[]会以一定的规则加长长度。

• Get操作

public V get(Object key) {        if (key == null)            return getForNullKey();        int hash = hash(key.hashCode());        //先定位到数组元素，再遍历该元素处的链表        for (Entry
   
     e = table[indexFor(hash, table.length)];             e != null;             e = e.next) {            Object k;            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))                return e.value;        }        return null;}
   

• Null key的存取
  null key总是存放在Entry[]数组的第一个元素。

private V putForNullKey(V value) {        for (Entry
   
     e = table[0]; e != null; e = e.next) {            if (e.key == null) {                V oldValue = e.value;                e.value = value;                e.recordAccess(this);                return oldValue;            }        }        modCount++;        addEntry(0, null, value, 0);        return null;    }    private V getForNullKey() {        for (Entry
    
      e = table[0]; e != null; e = e.next) {            if (e.key == null)                return e.value;        }        return null;    }
    
   

• 确定数组
  确认数据index：是通过hashcode % table.length取模。
  HashMap存取时，都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素，即计算数组下标；算法如下：

/**     * Returns index for hash code h.     */    static int indexFor(int h, int length) {        return h & (length-1);    }

按位取并，作用上相当于取模mod或者取余%。

这意味着数组下标相同，并不表示hashCode相同。

• 初始Table大小

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {        .....        // Find a power of 2 >= initialCapacity        int capacity = 1;        while (capacity < initialCapacity)            capacity <<= 1;        this.loadFactor = loadFactor;        threshold = (int)(capacity * loadFactor);        table = new Entry[capacity];        init();    }

注意table初始大小并不是构造函数中的initialCapacity！！ 而是 >= initialCapacity的2的n次幂！！！！

————为什么这么设计呢？————

解决hash冲突的办法

1. 开放定址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）
2. 再哈希法
3. 链地址法
4. 建立一个公共溢出区

Java中hashmap的解决办法就是采用的链地址法。

再散列rehash过程

当哈希表的容量超过默认容量时，必须调整table的大小。当容量已经达到最大可能值时，那么该方法就将容量调整到Integer.MAX_VALUE返回，这时，需要创建一张新表，将原表的映射到新表中。

/**     * Rehashes the contents of this map into a new array with a     * larger capacity.  This method is called automatically when the     * number of keys in this map reaches its threshold.     *     * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not     * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.     * This has the effect of preventing future calls.     *     * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;     *        must be greater than current capacity unless current     *        capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value     *        is irrelevant).     */    void resize(int newCapacity) {        Entry[] oldTable = table;        int oldCapacity = oldTable.length;        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {            threshold = Integer.MAX_VALUE;            return;        }        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];        transfer(newTable);        table = newTable;        threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);    }    /**     * Transfers all entries from current table to newTable.     */    void transfer(Entry[] newTable) {        Entry[] src = table;        int newCapacity = newTable.length;        for (int j = 0; j < src.length; j++) {            Entry
   
     e = src[j];            if (e != null) {                src[j] = null;                do {                    Entry
    
      next = e.next;                    //重新计算index                    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);                    e.next = newTable[i];                    newTable[i] = e;                    e = next;                } while (e != null);            }        }    }
    
   

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