java提高篇(二三)

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      HashMap也是我们 歌词 儿儿使用非常多的Collection,它是基于哈希表的 Map 接口的实现,以key-value的形式占据 。在HashMap中,key-value时不后会当做一另1个整体来除理,系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置,我们 歌词 儿儿一直能没办法 通过key快速地存、取value。下面就来分析HashMap的存取。

一、定义

      HashMap实现了Map接口,继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则,而AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现,以最大限度地减少实现此接口所需的工作,随便说说AbstractMap类事先实现了Map,这里标注Map LZ随便说说应该是更加清晰吧!

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

二、构造函数

      HashMap提供了一另1个构造函数:

      HashMap():构造一另1个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。

      HashMap(int initialCapacity):构造一另1个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。

      HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):构造一另1个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

      在这里提到了一另1个参数:初始容量,加载因子。你这名另1个参数是影响HashMap性能的重要参数,其中容量表示哈希表中桶的数量,初始容量是创建哈希表时的容量,加载因子是哈希表在其容量自动增加事先能没办法 达到多满的一种尺度,它衡量的是一另1个散列表的空间的使用程度,负载因子越大表示散列表的装填程度越高,反之愈小。对于使用链表法的散列表来说,查找一另1个元素的平均时间是O(1+a),有些事先负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找数率的降低;事先负载因子太小,没办法 散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75,一般具体情况下我们 歌词 儿儿是不想修改的。

      HashMap是一种支持快速存取的数据特性,要了解它的性能还要要了解它的数据特性。

三、数据特性

      我们 歌词 儿儿知道在Java中最常用的一种特性是数组和模拟指针(引用),几乎所有的数据特性都能没办法 利用这名种来组合实现,HashMap也是没办法 。实际上HashMap是一另1个“链表散列”,如下是它数据特性:

      从上图我们 歌词 儿儿能没办法 看出HashMap底层实现还是数组,好多好多 数组的每一项后会四根链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。下面为HashMap构造函数的源码:

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        //初始容量没办法

<0
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "
                    + initialCapacity);
        //初始容量没办法

 > 最大容量值,HashMap的最大容量值为2^300
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //负载因子没办法

 < 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();
    }

      从源码中能没办法 看出,每次新建一另1个HashMap时,后会初始化一另1个table数组。table数组的元素为Entry节点。

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;
        }
        .......
    }

      其中Entry为HashMap的外部类,它含高了键key、值value、下一另1个节点next,以及hash值,这是非常重要的,正是事先Entry才构成了table数组的项为链表。

      上面简单分析了HashMap的数据特性,下面将探讨HashMap是咋样实现快速存取的。

四、存储实现:put(key,vlaue)

      首先我们 歌词 儿儿先看源码

public V put(K key, V value) {
        //当key为null,调用putForNullKey土最好的依据,保存null与table第一另1个位置中,这是HashMap允许为null的原因分析分析


        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出始于了了英文迭代 e,找到 key 保存的位置
        for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            //判断该条链上算是有hash值相同的(key相同)
            //若占据

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加上至i位置处
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

      通过源码我们 歌词 儿儿能没办法 清晰就看HashMap保存数据的过程为:首先判断key算是为null,若为null,则直接调用putForNullKey土最好的依据。若不为空则先计算key的hash值,有些根据hash值搜索在table数组中的索引位置,事先table数组在该位置处有元素,则通过比较算是占据 相同的key,若占据 则覆盖另一另1个 key的value,有些将该元素保占据 链头(最先保存的元素放上去链尾)。若table在该处没办法 元素,则直接保存。你这名过程看似比较简单,随便说说深有内幕。有如下几点:

      1、 先看迭代处。此处迭代原因分析分析 好多好多 为了除理占据 相同的key值,若发现一另1个hash值(key)相同时,HashMap的除理土最好的依据是用新value替换旧value,这里并没办法 除理key,这就解释了HashMap中没办法 一另1个相同的key。

      2、 在看(1)、(2)处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash土最好的依据,该土最好的依据为一另1个纯粹的数学计算,好多好多 计算h的hash值。

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

      我们 歌词 儿儿知道对于HashMap的table而言,数据分布还要均匀(最好帕累托图都只一另1个元素,另一另1个 就能没办法 直接找到),没办法 太紧好多好多 能太松,太紧会原因分析分析 查询数率慢,太松则浪费空间。计算hash值后,为社 不可以 保证table元素分布均与呢?我们 歌词 儿儿会想到取模,有些事先取模的消耗较大,HashMap是另一另1个 除理的:调用indexFor土最好的依据。

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

      HashMap的底层数组长度一直2的n次方,在构造函数中占据 :capacity <<= 1;另一另1个 做一直不想可以 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,有些数率比直接取模快得多,这是HashMap在数率上的一另1个优化。至于为你这名是2的n次方下面解释。

      我们 歌词 儿儿回到indexFor土最好的依据,该土最好的依据仅有四根语句:h&(length - 1),这句话除了上面的取模运算外还一另1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 歌词 儿儿假设length为16(2^n)和15,h为5、6、7。

      当n=15时,6和7的结果一样,另一另1个 表示我们 歌词 儿在table存储的位置是相同的,也好多好多 产生了碰撞,6、7就会在一另1个位置形成链表,另一另1个 就会原因分析分析 查询数率降低。诚然这里只分析一另1个数字后会好多好多 有,没办法 我们 歌词 儿儿就看0-15。

      从上面的图表中我们 歌词 儿儿就看总共占据 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处没办法 记录,也好多好多 没办法 存放数据。这是事先我们 歌词 儿在与14进行&运算时,得到的结果最后一位永远后会0,即0001、0011、0101、0111、30001、1011、1101、1111位置处是不事先存储数据的,空间减少,进一步增加碰撞几率,另一另1个 就会原因分析分析 查询数率慢。而当length = 16时,length – 1 = 15 即1111,没办法 进行低位&运算时,值一直与另一另1个 hash值相同,而进行高位运算时,其值等于其低位值。好多好多 有说当length = 2^n时,不同的hash值占据 碰撞的概率比较小,另一另1个 就会使得数据在table数组中分布较均匀,查询数率也较快。

      这里我们 歌词 儿儿再来复习put的流程:我们 歌词 歌词 儿儿想一另1个HashMap中加上一对key-value时,系统首先会计算key的hash值,有些根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置没办法 元素,则直接插入。有些迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。事先一另1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覆盖另一另1个 节点的value。事先一另1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土最好的依据,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 放上去 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向另一另1个

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);
    }

      你这名土最好的依据含高两点还要注意:

      一是链的产生。这是一另1个非常优雅的设计。系统一直将新的Entry对象加上到bucketIndex处。事先bucketIndex处事先有了对象,没办法 新加上的Entry对象将指向原有的Entry对象,形成四根Entry链,有些若bucketIndex处没办法 Entry对象,也好多好多 e==null,没办法 新加上的Entry对象指向null,也就不想产生Entry链了。

      二、扩容你这名的问题。

      随着HashMap中元素的数量太多,占据 碰撞的概率就没办法 大,所产生的链表长度就会没办法 长,另一另1个 势必会影响HashMap的数率,为了保证HashMap的数率,系统还要要在某个临界点进行扩容除理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。有些扩容是一另1个非常耗时的过程,事先它还要重新计算你这名数据在新table数组中的位置并进行qq克隆好友 除理。好多好多 有事先我们 歌词 儿儿事先预知HashMap中元素的个数,没办法 预设元素的个数不想可以 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,有些返回该key对应的value即可。

public V get(Object key) {
        // 若为null,调用getForNullKey土最好的依据返回相对应的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;
    }

      在这能没办法 够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据特性密不可分外,还和Entry有莫大的关系,在前面就提到过,HashMap在存储过程中并没办法 将key,value分开来存储,好多好多 当做一另1个整体key-value来除理的,你这名整体好多好多 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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