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原博文链接:
https://blog.csdn.net/chen213wb/article/details/84647179
1、为什么用HashMap?
2、HashMap的工作原理是什么?
Node[] table=new Node[16] 散列桶初始化,table class Node { hash;//hash值 key;//键 value;//值 node next;//用于指向链表的下一层(产生冲突,用拉链法) }
1、对Key求Hash值,然后再计算下标
2、如果没有碰撞,直接放入桶中(碰撞的意思是计算得到的Hash值相同,需要放到同一个bucket中)
3、如果碰撞了,以链表的方式链接到后面
4、如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD==8),就把链表转成红黑树,链表长度低于6,就把红黑树转回链表
5、如果节点已经存在就替换旧值
6、如果桶满了(容量16*加载因子0.75),就需要 resize(扩容2倍后重排)
当我们调用get()方法,HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置,找到bucket位置之后,会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点,最终找到要找的值对象。
3、有什么方法可以减少碰撞?
4、HashMap中hash函数怎么是是实现的?
我们可以看到在hashmap中要找到某个元素,需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过hashmap的数据结构是数组和链表的结合,所以我们当然希望这个hashmap里面的元素位置尽量的分布均匀些,尽量使得每个位置上的元素数量只有一个,那么当我们用hash算法求得这个位置的时候,马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的,而不用再去遍历链表。 所以我们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算,这样一来,元素的分布相对来说是比较均匀的。但是,“模”运算的消耗还是比较大的,能不能找一种更快速,消耗更小的方式,我们来看看JDK1.8的源码是怎么做的(被楼主修饰了一下)
static final int hash(Object key) { if (key == null){ return 0; } int h; h=key.hashCode();返回散列值也就是hashcode // ^ :按位异或 // >>>:无符号右移,忽略符号位,空位都以0补齐 //其中n是数组的长度,即Map的数组部分初始化长度 return (n-1)&(h ^ (h >>> 16)); }
简单来说就是
1、高16bt不变,低16bit和高16bit做了一个异或(得到的HASHCODE转化为32位的二进制,前16位和后16位低16bit和高16bit做了一个异或)
2、(n·1)&hash=->得到下标
5、拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替,而选择红黑树?为什么不一直使用红黑树?
之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷,二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构(这就跟原来使用链表结构一样了,造成很深的问题),遍历查找会非常慢。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋,右旋、变色这些操作来保持平衡,引入红黑树就是为了查找数据快,解决链表查询深度的问题,我们知道红黑树属于平衡二叉树,但是为了保持“平衡”是需要付出代价的,但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少,所以当长度大于8的时候,会使用红黑树,如果链表长度很短的话,根本不需要引入红黑树,引入反而会慢。
6、说说你对红黑树的见解?
1、每个节点非红即黑
2、根节点总是黑色的
3、如果节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的(反之不一定)
4、每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点)
5、从根节点到叶节点或空子节点的每条路径,必须包含相同数目的黑色节点(即相同的黑色高度)
7、解决hash 碰撞还有那些办法?
开放定址法。
当冲突发生时,使用某种探查技术在散列表中形成一个探查(测)序列。沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的地址。
按照形成探查序列的方法不同,可将开放定址法区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。
下面给一个线性探查法的例子
问题:已知一组关键字为(26,36,41,38,44,15,68,12,06,51),用除余法构造散列函数,用线性探查法解决冲突构造这组关键字的散列表。
解答:为了减少冲突,通常令装填因子α由除余法因子是13的散列函数计算出的上述关键字序列的散列地址为(0,10,2,12,5,2,3,12,6,12)。
前5个关键字插入时,其相应的地址均为开放地址,故将它们直接插入T[0],T[10),T[2],T[12]和T[5]中。
当插入第6个关键字15时,其散列地址2(即h(15)=15%13=2)已被关键字41(15和41互为同义词)占用。故探查h1=(2+1)%13=3,此地址开放,所以将15放入T[3]中。
当插入第7个关键字68时,其散列地址3已被非同义词15先占用,故将其插入到T[4]中。
当插入第8个关键字12时,散列地址12已被同义词38占用,故探查hl=(12+1)%13=0,而T[0]亦被26占用,再探查h2=(12+2)%13=1,此地址开放,可将12插入其中。
类似地,第9个关键字06直接插入T[6]中;而最后一个关键字51插人时,因探查的地址12,0,1,…,6均非空,故51插入T[7]中。
8、如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量,怎么办?
默认的负载因子大小为0.75,也就是说,当一个map填满了75%的bucket时候,和其它集合类(如ArrayList等)一样,将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组,来重新调整map的大小,并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing,因为它调用hash方法找到新的bucket位置。这个值只可能在两个地方,一个是原下标的位置,另一种是在下标为<原下标+原容量>的位置
9、重新调整HashMap大小存在什么问题吗?
HashMap的容量是有限的。当经过多次元素插入,使得HashMap达到一定饱和度时,Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高。这时候,HashMap需要扩展它的长度,也就是进行Resize。1.扩容:创建一个新的Entry空数组,长度是原数组的2倍。2.ReHash:遍历原Entry数组,把所有的Entry重新Hash到新数组。
(这个过程比较烧脑,暂不作流程图演示,有兴趣去看看我的另一篇博文"HashMap扩容全过程")
达摩:哎呦,小老弟不错嘛~~意料之外呀
小鲁班:嘿嘿,优秀吧,中场休息一波,我先喝口水
达摩:不仅仅是这些哦,面试官还会问你相关的集合类对比,比如:
10、HashTable
11、HashMap ,HashTable 区别
12、ConcurrentHashMap 原理
1、最大特点是引入了 CAS(借助 Unsafe 来实现【native code】)
1、对 sizeCtl 的控制都是用 CAS 来实现的1、sizeCtl :默认为0,用来控制 table 的初始化和扩容操作。
4、CAS 会出现的问题:ABA
13、我们可以使用CocurrentHashMap来代替Hashtable吗?
电脑学堂 2018-11-29 19:21:25
java最基本的两种数据结构:数组和链表的区别:
数组易于快速读取(通过for循环),不便存储(数组长度有限制);链表易于存储,不易于快速读取。
哈希表的出现是为了解决链表访问不快速的弱点,哈希表也称散列表。
HashSet是通过HasMap来实现的,HashMap的输入参数有Key、Value两个组成,在实现HashSet的时候,保持HashMap的Value为常量,相当于在HashMap中只对Key对象进行处理。
HashMap的底层是一个数组结构,数组中的每一项对应了一个链表,这种结构称“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结合体;也叫散列表、哈希表。
一、HahMap存储对象的过程如下
1、对HahMap的Key调用hashCode()方法,返回int值,即对应的hashCode;
2、把此hashCode作为哈希表的索引,查找哈希表的相应位置,若当前位置内容为NULL,则把hashMap的Key、Value包装成Entry数组,放入当前位置;
3、若当前位置内容不为空,则继续查找当前索引处存放的链表,利用equals方法,找到Key相同的Entry数组,则用当前Value去替换旧的Value;
4、若未找到与当前Key值相同的对象,则把当前位置的链表后移(Entry数组持有一个指向下一个元素的引用),把新的Entry数组放到链表表头;
二、HashSet存储对象的过程
往HashSet添加元素的时候,HashSet会先调用元素的hashCode方法得到元素的哈希值 ,
然后通过元素 的哈希值经过移位等运算,就可以算出该元素在哈希表中 的存储位置。
情况1: 如果算出元素存储的位置目前没有任何元素存储,那么该元素可以直接存储到该位置上。
情况2: 如果算出该元素的存储位置目前已经存在有其他的元素了,那么会调用该元素的equals方法与该位置的元素再比较一次
,如果equals返回的是true,那么该元素与这个位置上的元素就视为重复元素,不允许添加,如果equals方法返回的是false,那么该元素运行添加。
三、HashSet和HashMap的区别
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