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和面試官對線HashMap

2021-01-09 10:26:30 其他

文章目錄

  • 前言:有點長先點贊收藏唄,你的點贊就是我最大的動力
  • 一、HashMap的底層資料結構
  • 二、鏈表節點是怎么插入的
  • 三、什么時候擴容
  • 四、為什么默認初始化長度為16
  • 五、為什么要求是2的指數冪
  • 六、 為啥不直接使用hashCode
  • 七、 HashMap擴容的原因
  • 八、 jdk 7 與 jdk 8的比較
  • 九、為什么jdk.17的hashMap擴容存在死回圈
  • 點贊收藏轉發謝謝,關注公眾號回復 hashmap,獲取原始碼講解原圖pos
  • 寫在最后,感謝點贊關注收藏轉發


前言:有點長先點贊收藏唄,你的點贊就是我最大的動力

HashMap絕對是最常問的集合之一,基本上所有點都要爛熟于心的那種,下面是一些常見的問題,如果大家都不知道了,那么幫我看看對不對,還模糊的就認真看下,保證你有所識訓,

HashMap的底層資料結構?
鏈表節點是怎么插入的?
什么時候會擴容?

Java7和Java8的區別?

為啥會執行緒不安全?

有什么執行緒安全的類代替么?

默認初始化大小是多少?為啥是這么多?為啥大小都是2的冪?

HashMap的擴容方式?負載因子是多少?為什是這么多?

HashMap的主要引數都有哪些?

HashMap是怎么處理hash碰撞的?

hash的計算規則?

一、HashMap的底層資料結構

HashMap是我們非常常用的資料結構,由陣列和鏈表組合構成的資料結構,
在不發生hash沖撞的情況下資料結構是陣列,一但出現hash沖突,則Entry.next 來實作鏈表結構

大概如下,陣列里面每個地方都存了Key-Value這樣的實體,在Java7叫Entry在Java8中叫Node,

在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述

tip:1.8將鏈表優化為紅黑樹,是因為在hash沖撞多的情況下,鏈表遍歷是O(n)則不如紅黑樹的logn,后面會詳細介紹,

二、鏈表節點是怎么插入的

java7 頭插法,就是說新來的值會取代原有的值,原有的值就順推到鏈表中去,就像上面的例子一樣,因為寫這個代碼的作者認為后來的值被查找的可能性更大一點,提升查找的效率,
但是,在java8之后,都是所用尾部插入了,(圖畫的有點low,體諒)

tip:為啥尾部插呢?就是因為多執行緒情況,在擴容的時候容易形成倍訓(死回圈),最后面我會畫圖說明這個問題的,大家耐心往下看,畢竟這是本文的重點

在這里插入圖片描述

三、什么時候擴容

陣列容量是有限的,資料多次插入的,到達一定的數量就會進行擴容,也就是resize,什么時候resize呢?有兩個因素:Capacity:HashMap當前長度,

LoadFactor:負載因子,默認值0.75f,

怎么理解呢,就比如當前的容量大小為16,當你存進第14個的時候,判斷發現需要進行resize了,那就進行擴容,但是HashMap的擴容也不是簡單的擴大點容量這么簡單的,
擴容分兩步
1.創建一個新的Entry空陣列,長度是原陣列的2倍,
2.遍歷原Entry陣列,把所有的Entry重新Hash到新陣列,
(為什么不直接復制過去呢?是因為hash在計算的時候其實涉及了陣列長度 ,你擴容長度都改變了,那么就好導致擴容前后計算的hash值是不一樣的)

四、為什么默認初始化長度為16

因為計算位置的時候用到了位運算(位與運算比算數計算的效率高了很多)
index的計算公式:index = HashCode(Key) & (Length- 1)其實這個計算index的方法和hashCode%length小說是一樣的
例如: hashCode : 2 2%16 index= 2
hashCode: 2 (0010) & 1111(16-1的二進制) = 0010(2)
所以用位與運算效果與取模一樣,性能也提高了不少!

那為啥用16不用別的呢
因為在使用不是2的冪的數字的時候,Length-1的值是所有二進制位全為1,這種情況下,index的結果等同于HashCode后幾位的值,

只要輸入的HashCode本身分布均勻,Hash演算法的結果就是均勻的,

這是為了實作均勻分布,

五、為什么要求是2的指數冪

因為 底層hash運算 是 h &(length -1) 這樣情況能保證空間不浪費,如果傳的是偶數,-1后就是奇數,他的2進制位末尾肯定是0 進行位運算 末尾也是0 一旦高位算出是 1 則好多空間浪費

HashMap初始化時,如果指定容量大小為10,那么實際大小是多少?

16,因為HashMap的初始化函式中規定容量大小要是2的指數倍,即2,4,8,16,所以當指定容量為10時,實際容量為16,

六、 為啥不直接使用hashCode

HashMap的 hash(Obeject k)方法中為什么在呼叫 k.hashCode()方法獲得hash值后,為什么不直接對這個hash進行取余,而是還要將hash值進行右移和異或運算?
A:如果HashMap容量比較小而hash值比較大的時候,哈希沖突就容易變多,基于HashMap的indexFor底層設計,假設容量為16,那么就要對二進制0000 1111(即15)進行按位與操作,那么hash值的二進制的高28位無論是多少,都沒意義,因為都會被0&,變成0,所以哈希沖突容易變多,那么hash(Obeject k)方法中在呼叫 k.hashCode()方法獲得hash值后,進行的一步運算:h=(h>>>20)(h>>>12);有什么用呢?首先,h>>>20和h>>>12是將h的二進制中高位右移變成低位,其次異或運算是利用了特性:同0異1原則,盡可能的使得h>>>20和h>>>12在將來做取余(按位與操作方式)時都參與到運算中去,綜上,簡單來說,通過h=(h>>>20)(h>>>12);運算,可以使k.hashCode()方法獲得的hash值的二進制中高位盡可能多地參與按位與操作,從而減少哈希沖突,

七、 HashMap擴容的原因

提升HashMap的get、put等方法的效率,因為如果不擴容,鏈表就會越來越長,導致插入和查詢效率都會變低,

八、 jdk 7 與 jdk 8的比較

1.1.7基于頭插,1.8是尾插

  1. 1.7 采用陣列加鏈表,1.8采用 陣列+紅黑樹(jdk1.8引入紅黑樹后,如果單鏈表節點個數超過8個,是否一定會樹化?
    不一定,它會先去判斷是否需要擴容(即判斷當前節點個數是否大于擴容的閾值),如果滿足擴容條件,直接擴容,不會樹化,因為擴容不僅能增加容量,還能縮短單鏈表的節點數,一舉兩得,

,當鏈表節點個數超過8個(m默認值)以后,開始使用紅黑樹,使用紅黑樹一個綜合取優的選擇,相對于其他資料結構,紅黑樹的查詢和插入效率都比較高,而當紅黑樹的節點個數小于6個(默認值)以后,又開始使用鏈表,這兩個閾值為什么不相同呢?主要是為了防止出現節點個數頻繁在一個相同的數值來回切換,舉個極端例子,現在單鏈表的節點個數是9,開始變成紅黑樹,然后紅黑樹節點個數又變成8,就又得變成單鏈表,然后節點個數又變成9,就又得變成紅黑樹,這樣的情況消耗嚴重浪費,因此干脆錯開兩個閾值的大小,使得變成紅黑樹后“不那么容易”就需要變回單鏈表,同樣,使得變成單鏈表后,“不那么容易”就需要變回紅黑樹,

九、為什么jdk.17的hashMap擴容存在死回圈

重點就是這:
Entry<K,V> next = e.next;(兩個執行緒同時走到這,其中一個等待CPU的執行權,另一個直接順利執行 擴容,然后回圈遍歷舊集合,將資料遷移到新創建的集合中,因為鏈表這種節點的特殊性:當前節點持有下一個節點的參考,所以在遷移的程序中next的值會有問題下面看源代碼大家簡單了解下程序,后面畫圖講解 )

 /**
 	* jdk1.7hashMap擴容的核心方法
     * Transfers all entries from current table to newTable.
     */
    void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
    	//新陣列長度
        int newCapacity = newTable.length;
        //table為舊表,此處為遍歷Hash表,落在桶上的所有節點!也就是鏈表頭結點!
        for (Entry<K,V> e : table) {
            while(null != e) {
            	//重點就是這:
                Entry<K,V> next = e.next;//此處為多執行緒下,發生問題的點!非常重要,切記!
                if (rehash) {//重新進行Hash計算,這個if方法不用管!
                    e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
                }
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);//重新計算這個節點放在新newTable表的位子!
                //這3段代碼, 通過下面的圖來解釋!
                e.next = newTable[i];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }
        }
    }

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