简述哈希表_哈希表详细解释

目录

一 、什么是哈希表

二、哈希表的结构

三、哈希表的新增

四、哈希表的扩容

                哈希表的底层数组会在一下两种情况下扩容：

                什么情况下链表转红黑树？

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一 、什么是哈希表

哈希表的英文叫 Hash Table，也可以称为散列表或者 Hash 表。哈希表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以哈希表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。哈希表存储的是由键（key）和值（value）组成的数据。

二、哈希表的结构

JDK1.8以前哈希表是由数组+链表组成

JDK1.8开始哈希表是由数组+链表+红黑树组成

加入红黑树的好处：

链表的特点是增删快，查询慢。所以链表越长就会导致查询越慢，而红黑树恰好解决这一问题。

数组类型：哈希表的数组类型是java.util包下的HashMap$Node类型的数组

     /**
     * Basic hash bin node, used for most entries.  (See below for
     * TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)
     */
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;
 
        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

数组长度：

未定义数组长度会创建一个初始化长度为16的数组

如果定义了数组长度则数组是最接近二的n次方。例：定义长度为100的数组实际长度为128=2的6次方。

三、哈希表的新增

1. 计算新增元素的哈希值。
2. 用hash%数组长度，计算索引值。
3. 判断该索引值位置是否为空；
   1. 如果该索引值为空直接新增；
   2. 如果不为空，则判断该索引值位置的元素是否重复；
      1. 如果重复则不新增；
      2. 如果不重复则新增到链表的最后。

            //判断是否重复的规则
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;

判断是否重复的规则可以理解为

比较两个元素的的哈希值是否相同 && （地址值相同 || equals相同）

true为重复，不新增；false为不重复，新增。

可以借助下图来理解

注意：equals（）方法是object类的方法，比较的是地址值。如果要比较内容需要重写hashCode（）方法和equals（）方法。

四、哈希表的扩容

哈希表的底层数组会在一下两种情况下扩容：

1. 当同一索引值下的元素超过8个且数组长度小于64；
2. 数组的索引值占有率超过0.75时（0.75为加载因子，加载因子是可以自己设置的，0.75是默认值）

扩容后的新容量 = 旧容量 << 1；

扩容后的新容量就等于旧容量的二倍。

可以借助下面的图来理解：

    final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

 如图所示，当数组长度为16，索引值0下面的元素超过8个，数组就会扩容，数组长度变为32，而索引值0会与索引值16平分索引值0下的元素。直到数组长度达到64，那么此时，索引值0会与索引值32平分，索引自16会与索引值48平分。

什么情况下链表转红黑树？

当数组的长度大于64且同一索引值位置下元素超过8.

如图所示：

 

            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);