1.hash散列算法

  由于hashmap在存储过程中是数组加链表的存储过程,所以定义数组长度为16(建议是2的n次幂的长度),之后进行每个数组的地址都指向一个链表进行存储

  hash表算法可对数组长度length取余,如果length是2的n次幂,则可对length-1取位运算&

  例如,任意长度8是2的3次幂,随机的int值对8取余,和对7进行&运算得到的结果是一样的

int a=;
System.out.println(a%);
System.out.println(a&);

  在jdk 7之前的源码中,则对hash凑得进行了2次散列处理,为了使散列更均匀

  在jdk 8往后,数组长度大于8时,链表转换为红黑树,大大提高了查找速率

  

2.手工实现hashMap

  取数据

    1.首先通过key计算hashcode来得到数组的存储,再通过next便利链表进行查找比较,直到返回true的节点对象为止

    2.Java中有规定,两个内容相同的(调用equals方法值为true的)对象必须有想等的hashcode,如果两个对象内容相等,而hashcode的值不一样,则会产生悖论

  扩容问题

    1.jdk7之前

    hashMap的位桶数组,初始大小为16,实际使用时,大小可变,如果位桶数组中元素个数达到(0.75*数组length),就重新调整数组为2倍大小,扩容是个耗时的过程,相当于重新定义数组和链表,进行复制操作

    2.jdk8之后

    位桶数组初始大小为16,当链表长度大于8时,将链表中各个元素拷贝到红黑树上,大大提高了查找效率

3.源代码

  

package com.littlepage.HashMap;
/**
* 用于LittlePagesHashMap的Node
* @author LittlePage
*/
public class Node<K,V> {
private int hash;
private K key;
private V value;
private Node<K,V> next; public Node(K key, V value) {
super();
this.key = key;
this.value = value;
} public int getHash() {
return hash;
} public void setHash(int hash) {
this.hash = hash;
} public K getKey() {
return key;
} public void setKey(K key) {
this.key = key;
} public V getValue() {
return value;
} public void setValue(V value) {
this.value = value;
} public Node<K, V> getNext() {
return next;
} public void setNext(Node<K, V> next) {
this.next = next;
} @Override
public String toString() {
return "(" + key + "," + value + ")";
} }
package com.littlepage.HashMap;

public class LittlePagesHashMap<K,V> {

    Object[] table=new Node[];       //位桶数组

    int size;//存放键值对个数

    public LittlePagesHashMap(){
table=new Node[];
} public void put(K key,V value){
//定义了新的节点对象
Node<K,V> newNode=new Node<>(key,value);
newNode.setHash(myHash(key.hashCode(), table.length)); @SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V> temp=(Node<K, V>) table[newNode.getHash()];
if(temp==null){
table[newNode.getHash()]=newNode;
}else{
while(temp.getNext()!=null){
if(temp.getKey().equals(newNode.getKey())){
temp.setValue(newNode.getValue());
size++;
return;
}
temp=temp.getNext();
}
temp.setNext(newNode);
}
size++;
} public int myHash(int hashcode,int length){
return hashcode&(length-);
} @Override
public String toString(){
StringBuilder sb=new StringBuilder();
sb.append("[");
for(int i=;i<table.length;i++){
if(table[i]==null) continue;
else{
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V> temp=(Node<K, V>) table[i];
sb.append(temp);
while((temp=temp.getNext())!=null){
sb.append(","+temp);
}
sb.append("]");
}
}
return sb.toString();
}
}
package com.littlepage.HashMap;

public class Test {
public static void main(String[] args) {
LittlePagesHashMap<String, String> a=new LittlePagesHashMap<>();
a.put("a", "gg");
a.put("", "pp");
System.out.println(a);
}
}

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