2、哈希表

2.1、哈希冲突

冲突位置,把数据构建为链表结构。

装载因子=哈希表中的元素个数 / (散列表)哈希表的长度

装载因子越大,说明链表越长,性能就越低,那么哈希表就需要扩容,把数据迁移到新的哈希表中!

数据会经过两层比较:

一个是对哈希值的比较 使用hashcode()方法

另一个是对key值的比较,使用equals()方法

如果两个对象相同,hashcode一定相同。

但是hashcode相同,两个对象不一定相同。

哈希冲突是指,不同的key经由哈希函数,映射到了相同的位置上,造成的冲突。

/**
* @author Administrator
* @date 2022-09-09 14:28
*/
public class MyHashTable<K,V> {
private Node<K, V>[] table; // 实例化一个Node数组 Node数组本身又是个链表 private static class Node<K,V>{
final int hash; //hash值
final K key;
V value;
Node<K,V> next; //下一个节点 kv对 public Node(int hash, K key, V value, Node<K, V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
} public MyHashTable(int capacity) {
table = (Node<K,V>[]) new Node[capacity];
}
public void put (K key,V value){
// 1. 计算哈希值
int hash = hash(key);
// 2. 计算数组的索引值
int i = (table.length-1) & hash;
// 3. 把当前的kv对 存到Node里
Node<K,V> node = new Node (hash,key,value,null);
// 4. 根据索引下标 拿到目前table里的数据 然后进行对比
Node<K,V> kvNode = table[i]; if(kvNode == null ){
// 如果为空 则说明当前位置没有数据 可以直接存
table[i] = node;
return;
}
// 如果有值 就去看 key是否一样
if(kvNode.key.equals(key))
{
// 如果一样 就覆盖
kvNode.value = value;
}
else{
// 如果不一样就用链表存起来
kvNode.next = node;
}
}
public V get (K key){
int hash = hash(key);
int i = (table.length - 1 ) & hash;
Node<K,V> node = table[i];
if(node == null)
{
return null;
}
Node<K,V> newNode = node; // 做条件判断
// 如果存在这个值 而且存在hash冲突 那就需要去循环这个链表 直到找到那个key
while (node.next != null)
{
if (newNode.key.equals(key)){
// 这就说明找到了 直接跳出循环
break;
}else{
newNode=newNode.next; // 如果找不到key 就一直往链表的后面找
}
}
return newNode.value; // 最后返回这个值
} /**
* 计算哈希值
* @param key
* @return
*/
static final int hash(Object key){
int h;
return (key == null)? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
} public static void main(String[] args) {
MyHashTable<String,String> hashTable = new MyHashTable<String, String>(5);
hashTable.put("key1","ycw");
hashTable.put("key2","ycw2");
hashTable.put("key1","ycw3");
System.out.println(hashTable.get("key1"));
System.out.println(hashTable.get("key2"));
}
}

2.2、hashmap

扩容

​ 在填装因子(loaderFactor) > 0.75 时进行扩容

  1. 创建新的数组,长度newLength是原来的2倍(将哈希表的存储空间增加为原来的两倍)。
  2. 遍历旧列表中取出元素的key之后,重新进行hash计算 newndex = (newLength- 1) & hash。
  3. 重新插入元素。

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