HashMap常问面试题整理
去面试时,hashmap总是被经常问的问题,下面总结了几道关于hashmap的问题。
1、hashmap的主要参数都有哪些?
2、hashmap的数据结构是什么样子的?自己如何实现一个hashmap?
3、hash计算规则是什么?
4、说说hashmap的存取过程?
5、说说hashmap如何处理碰撞的,或者说说它的扩容?
解答:以1.7为例,也会掺杂一些1.8的不同点。
1、
1)桶(capacity)容量,即数组长度:DEFAULT_INITIAL_CAPACITY=1<<4;默认值为16
即在不提供有参构造的时候,声明的hashmap的桶容量;
2)MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
极限容量,表示hashmap能承受的最大桶容量为2的30次方,超过这个容量将不再扩容,让hash碰撞起来吧!
3)static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
负载因子(loadfactor,默认0.75),负载因子有个奇特的效果,表示当当前容量大于(size/)时,将进行hashmap的扩容,扩容一般为扩容为原来的两倍。
4)int threshold;阈值
阈值算法为capacity*loadfactory,大致当map中entry数量大于此阈值时进行扩容(1.8)
5)transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;(默认为空{})
核心的数据结构,即所谓的数组+链表的部分。
2、hashmap的数据结构是什么样子的?自己如何实现一个hashmap?
主要数据结构即为数组+链表。
在hashmap中的主要表现形式为一个table,类型为Entry<K,V>[] table
首先是一个Entry型的数组,Entry为hashmap的内部类:
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
}
在这里可以看到,在Entry类中存在next,所以,它又是链表的形式。
这就是hashmap的主要数据结构。
3、hash的计算规则,这又要看源码了:
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
这是1.8的源码,1.7太复杂但原理是一致的,简单说这就是个“扰动函数”,最终的目的是让散列分布地更加均匀。
算法就是拿存储key的hashcode值先右移16位,再与hashcode值进行亦或操作,即不求进位只求按位相加的值:盗图:
最后是如何获得,本key在table中的位置呢?本身应该是取得了hash进行磨除取余运算,但是,源码:
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}
为什么又做了个与运算求得位置呢?简单说,它的意义和取余一致。
不信可以自己算一下。
首先说,他利用了table的长度肯定是2的整数次幂的原理,假设当前length为16,2的4次方
而与&运算,又是只求进位运算,比如1111&110001结果为000001
只求进位运算(&),保证算出的结果一定在table的length之内,最大为1111。
故而,它的运算结果与价值等同于取余运算,并且即使不管hash值有多大都可以算出结果,并且在length之内。
并且,这种类型的运算,能够更加的节约计算机资源,少了加(计算机所有运算都是加运行)运算过程,更加地节省资源。
4、hashmap的存取过程
源码1.7:
/**
*往hashmap中放数据
*/
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);//判断如果为空table,先对table进行构造
//构造通过前面的几个参数
}
//首先判断key是否为null,为null也可以存
//这里需要记住,null的key一定放在table的0号位置
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//算出key的hash值
int hash = hash(key);
//根据hash值算出在table中的位置
int i = indexFor(hash, table.length);
//放入K\V,遍历链表,如果位置上存在相同key,进行替换value为新的,且将替换的旧的value返回
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
//增加一个entry,有两种情况,1、如果此位置存在entry,将此位置变为插入的entry,且将插入entry的next节点变为原来的entry;2、如果此位置不存在entry则直接插入新的entry
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
取数据:
//根据key获得一个entry
public V get(Object key) {
//如果key为null,获取0号位的切key为null的值
if (key == null)
return getForNullKey();
//如果不是,获取entry,在下面方法
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
//合法性判断
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
//获取一个key不为null的entry
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
//如果table为null,则返回null
if (size == 0) {
return null;
}
//计算hash值
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
//根据hash值获得table的下标,遍历链表,寻找key,找到则返回
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
5.扩容和碰撞
先说碰撞吧,由于hashmap在存值的时候并不是直接使用的key的hashcode,而是通过扰动函数算出了一个新的hash值,这个计算出的hash值可以明显的减少碰撞。
还有一种解决碰撞的方式就是扩容,扩容其实很好理解,就是将原来桶的容量扩为原来的两倍。这样争取散列的均匀,比如:
原来桶的长度为16,hash值为1和17的entry将会都在桶的0号位上,这样就出现了碰撞,而当桶扩容为原来的2倍时,hash值为1和17的entry分别在1和17号位上,整号岔开了碰撞。
下面说说何时扩容,扩容都做了什么。
1.7中,在put元素的过程中,判断table不为空、切新增的元素的key不与原来的重合之后,进行新增一个entry的逻辑。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
由源代码可知,在新增元素时,会先判断:
1)当前的entry数量是否大于或者等于阈值(loadfactory*capacity);
2)判断当前table的位置是否存在entry。
经上两个条件联合判定,才会进行数组的扩容工作,最后扩容完成才会去创建新的entry。
而扩容的方法即为:resize()看代码
void resize(int newCapacity) {
//拿到原table对象
Entry[] oldTable = table;
//计算原table的桶长度
int oldCapacity = oldTable.length;
//先判定,当前容量是否已经是最大容量了(2的30次方)
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
//假如达到了,将阈值设为int的最大值2的31次方减1,返回
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
//创建新的table对象
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//将旧的table放入新的table中
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
//赋值新table
table = newTable;
//计算新的阈值
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
//具体的扩容过程
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
//遍历原table,重新散列
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
至此,扩容就说完了。。。
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