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HashMap?面试?我是谁?我在哪

發布時間:2025/3/21 14 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 HashMap?面试?我是谁?我在哪 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

現在是晚上11點了,學校屠豬館的自習室因為太晚要關閉了,勤奮且疲憊的小魯班也從屠豬館出來了,正準備回宿舍洗洗睡,由于自習室位置比較偏僻所以是接收不到手機網絡信號的,因此小魯班從兜里掏出手機的時候,信息可真是炸了呀,小魯班心想,微信群平時都沒什么人聊天,今晚肯定是發生了什么大事,仔細一看,才發現原來是小魯班的室友達摩(光頭)拿到了阿里巴巴JAVA開發實習生的offer,此時小魯班真替他室友感到高興的同時,心里也難免會產生一絲絲的失落感,那是因為自己投了很多份簡歷,別說拿不拿得到offer,就連給面試邀的公司也都寥寥無幾,小魯班這會可真是受到了一萬點真實暴擊,不過小魯班還是很樂觀的,很快調整了心態,帶上耳機,慢慢的走回了宿舍,正打算準備向他那神室友達摩取取經。

片刻后~

小魯班:666,聽說你拿到了阿里的offer,能透露一下面試內容和技巧嗎

達摩:嘿嘿嘿,沒問題鴨,叫聲爸爸我就告訴你

小魯班:baba(表面笑嘻嘻,心里MMP)

達摩:其實我也不是很記得了(請繼續裝),但我還是記得那么一些,如果你是面的JAVA,首先當然是

  • JAVA的基礎知識:數據結構(Map,List,Set等),設計模式,算法,線程相關,IO/NIO,序列化等等

  • 其次是高級特征:反射機制,并發與鎖,JVM(GC策略,類加載機制,內存模型)等等

小魯班:問這么多內容,那豈不是一個人都面試很久嗎?

達摩:不是的,面試官一般都會用連環炮的方式提問的。

小魯班:你說的連環炮是什么意思鴨?

達摩:那我舉個例子

就比如問你HashMap是不是有序的?

你回答不是有序的。那面試官就會可能繼續問你,有沒有有序的Map實現類呢?

你如果這個時候說不知道的話,那這塊問題就到此結束了。如果你說有TreeMap和LinkedHashMap。

那么面試官接下來就可能會問你,TreeMap和LinkedHashMap是如何保證它的順序的?

如果你回答不上來,那么到此為止。如果你說TreeMap是通過實現SortMap接口,能夠把它保存的鍵值對根據key排序,基于紅黑樹,從而保證TreeMap中所有鍵值對處于有序狀 態。LinkedHashMap則是通過插入排序(就是你put的時候的順序是什么,取出來的時候就是什么樣子)和訪問排序(改變排序把訪問過的放到底部)讓鍵值有序。

那么面試官還會繼續問你,你覺得它們兩個哪個的有序實現比較好?

如果你依然可以回答的話,那么面試官會繼續問你,你覺得還有沒有比它更好或者更高效的實現方式。。無窮無盡深入,直到你回答不出來或者面試官認為問題到底了

小魯班捏了一把汗,我去。。。這是魔鬼吧,那我們來試試唄(因為小魯班剛剛在自習室才看了這章的知識,想趁機裝一波逼,畢竟剛剛叫了聲爸爸~~)

于是達摩and小魯班就開始了對決:

1、為什么用HashMap?

  • HashMap是一個散列桶(數組和鏈表),它存儲的內容是鍵值對(key-value)映射

  • HashMap采用了數組和鏈表的數據結構,能在查詢和修改方便繼承了數組的線性查找和鏈表的尋址修改

  • HashMap是非synchronized,所以HashMap很快

  • HashMap可以接受null鍵和值,而Hashtable則不能(原因就是equlas()方法需要對象,因為HashMap是后出的API經過處理才可以)

2、HashMap的工作原理是什么?

  • HashMap是基于hashing的原理,我們使用put(key, value)存儲對象到HashMap中,使用get(key)從HashMap中獲取對象。當我們給put()方法傳遞鍵和值時,我們先對鍵調用hashCode()方法,計算并返回的hashCode是用于找到Map數組的bucket位置來儲存Node 對象。這里關鍵點在于指出,HashMap是在bucket中儲存鍵對象和值對象,作為Map.Node 。

  • 以下是HashMap初始化 ,簡單模擬數據結構

Node[]?table=new?Node[16]??散列桶初始化,table class?Node?{hash;//hash值key;//鍵value;//值node?next;//用于指向鏈表的下一層(產生沖突,用拉鏈法)}
  • 以下是具體的put過程(JDK1.8版)

1、對Key求Hash值,然后再計算下標

2、如果沒有碰撞,直接放入桶中(碰撞的意思是計算得到的Hash值相同,需要放到同一個bucket中)

3、如果碰撞了,以鏈表的方式鏈接到后面

4、如果鏈表長度超過閥值( TREEIFY THRESHOLD==8),就把鏈表轉成紅黑樹,鏈表長度低于6,就把紅黑樹轉回鏈表

5、如果節點已經存在就替換舊值

6、如果桶滿了(容量16*加載因子0.75),就需要 resize(擴容2倍后重排)

  • 以下是具體get過程(考慮特殊情況如果兩個鍵的hashcode相同,你如何獲取值對象?)

當我們調用get()方法,HashMap會使用鍵對象的hashcode找到bucket位置,找到bucket位置之后,會調用keys.equals()方法去找到鏈表中正確的節點,最終找到要找的值對象。

  

3、有什么方法可以減少碰撞?

  • 擾動函數可以減少碰撞,原理是如果兩個不相等的對象返回不同的hashcode的話,那么碰撞的幾率就會小些,這就意味著存鏈表結構減小,這樣取值的話就不會頻繁調用equal方法,這樣就能提高HashMap的性能。(擾動即Hash方法內部的算法實現,目的是讓不同對象返回不同hashcode。)

  • 使用不可變的、聲明作final的對象,并且采用合適的equals()和hashCode()方法的話,將會減少碰撞的發生。不可變性使得能夠緩存不同鍵的hashcode,這將提高整個獲取對象的速度,使用String,Interger這樣的wrapper類作為鍵是非常好的選擇。為什么String, Interger這樣的wrapper類適合作為鍵?因為String是final的,而且已經重寫了equals()和hashCode()方法了。不可變性是必要的,因為為了要計算hashCode(),就要防止鍵值改變,如果鍵值在放入時和獲取時返回不同的hashcode的話,那么就不能從HashMap中找到你想要的對象。

4、HashMap中hash函數怎么是是實現的?

我們可以看到在hashmap中要找到某個元素,需要根據key的hash值來求得對應數組中的位置。如何計算這個位置就是hash算法。前面說過hashmap的數據結構是數組和鏈表的結合,所以我們當然希望這個hashmap里面的元素位置盡量的分布均勻些,盡量使得每個位置上的元素數量只有一個,那么當我們用hash算法求得這個位置的時候,馬上就可以知道對應位置的元素就是我們要的,而不用再去遍歷鏈表。所以我們首先想到的就是把hashcode對數組長度取模運算,這樣一來,元素的分布相對來說是比較均勻的。但是,“模”運算的消耗還是比較大的,能不能找一種更快速,消耗更小的方式,我們來看看JDK1.8的源碼是怎么做的(被樓主修飾了一下)

static?final?int?hash(Object?key)?{if?(key?==?null){return?0;}int?h;h=key.hashCode();返回散列值也就是hashcode//?^?:按位異或//?>>>:無符號右移,忽略符號位,空位都以0補齊//其中n是數組的長度,即Map的數組部分初始化長度return??(n-1)&(h?^?(h?>>>?16)); }

簡單來說就是

1、高16bt不變,低16bit和高16bit做了一個異或(得到的HASHCODE轉化為32位的二進制,前16位和后16位低16bit和高16bit做了一個異或)

2、(n·1)&hash=->得到下標

5、拉鏈法導致的鏈表過深問題為什么不用二叉查找樹代替,而選擇紅黑樹?為什么不一直使用紅黑樹?

之所以選擇紅黑樹是為了解決二叉查找樹的缺陷,二叉查找樹在特殊情況下會變成一條線性結構(這就跟原來使用鏈表結構一樣了,造成很深的問題),遍歷查找會非常慢。而紅黑樹在插入新數據后可能需要通過左旋,右旋、變色這些操作來保持平衡,引入紅黑樹就是為了查找數據快,解決鏈表查詢深度的問題,我們知道紅黑樹屬于平衡二叉樹,但是為了保持“平衡”是需要付出代價的,但是該代價所損耗的資源要比遍歷線性鏈表要少,所以當長度大于8的時候,會使用紅黑樹,如果鏈表長度很短的話,根本不需要引入紅黑樹,引入反而會慢。

6、說說你對紅黑樹的見解?

1、每個節點非紅即黑

2、根節點總是黑色的

3、如果節點是紅色的,則它的子節點必須是黑色的(反之不一定)

4、每個葉子節點都是黑色的空節點(NIL節點)

5、從根節點到葉節點或空子節點的每條路徑,必須包含相同數目的黑色節點(即相同的黑色高度)

7、解決hash 碰撞還有那些辦法?

開放定址法。

當沖突發生時,使用某種探查技術在散列表中形成一個探查(測)序列。沿此序列逐個單元地查找,直到找到給定的地址。

按照形成探查序列的方法不同,可將開放定址法區分為線性探查法、二次探查法、雙重散列法等。

下面給一個線性探查法的例子  

問題:已知一組關鍵字為(26,36,41,38,44,15,68,12,06,51),用除余法構造散列函數,用線性探查法解決沖突構造這組關鍵字的散列表。

解答:為了減少沖突,通常令裝填因子α由除余法因子是13的散列函數計算出的上述關鍵字序列的散列地址為(0,10,2,12,5,2,3,12,6,12)。

前5個關鍵字插入時,其相應的地址均為開放地址,故將它們直接插入T[0],T[10),T[2],T[12]和T[5]中。

當插入第6個關鍵字15時,其散列地址2(即h(15)=15%13=2)已被關鍵字41(15和41互為同義詞)占用。故探查h1=(2+1)%13=3,此地址開放,所以將15放入T[3]中。

當插入第7個關鍵字68時,其散列地址3已被非同義詞15先占用,故將其插入到T[4]中。

當插入第8個關鍵字12時,散列地址12已被同義詞38占用,故探查hl=(12+1)%13=0,而T[0]亦被26占用,再探查h2=(12+2)%13=1,此地址開放,可將12插入其中。

類似地,第9個關鍵字06直接插入T[6]中;而最后一個關鍵字51插人時,因探查的地址12,0,1,…,6均非空,故51插入T[7]中。

8、如果HashMap的大小超過了負載因子(load factor)定義的容量,怎么辦?

默認的負載因子大小為0.75,也就是說,當一個map填滿了75%的bucket時候,和其它集合類(如ArrayList等)一樣,將會創建原來HashMap大小的兩倍的bucket數組,來重新調整map的大小,并將原來的對象放入新的bucket數組中。這個過程叫作rehashing,因為它調用hash方法找到新的bucket位置。這個值只可能在兩個地方,一個是原下標的位置,另一種是在下標為<原下標+原容量>的位置  

9、重新調整HashMap大小存在什么問題嗎?

  • 當重新調整HashMap大小的時候,確實存在條件競爭,因為如果兩個線程都發現HashMap需要重新調整大小了,它們會同時試著調整大小。在調整大小的過程中,存儲在鏈表中的元素的次序會反過來,因為移動到新的bucket位置的時候,HashMap并不會將元素放在鏈表的尾部,而是放在頭部,這是為了避免尾部遍歷(tail traversing)。如果條件競爭發生了,那么就死循環了。(多線程的環境下不使用HashMap)

  • 為什么多線程會導致死循環,它是怎么發生的?

HashMap的容量是有限的。當經過多次元素插入,使得HashMap達到一定飽和度時,Key映射位置發生沖突的幾率會逐漸提高。這時候,HashMap需要擴展它的長度,也就是進行Resize。1.擴容:創建一個新的Entry空數組,長度是原數組的2倍。2.ReHash:遍歷原Entry數組,把所有的Entry重新Hash到新數組。

(這個過程比較燒腦,暫不作流程圖演示,有興趣去看看我的另一篇博文"HashMap擴容全過程")

達摩:哎呦,小老弟不錯嘛~~意料之外呀

小魯班:嘿嘿,優秀吧,中場休息一波,我先喝口水

達摩:不僅僅是這些哦,面試官還會問你相關的集合類對比,比如:

10、HashTable

  • 數組 + 鏈表方式存儲

  • 默認容量:11(質數 為宜)

  • put:

  • - 索引計算 : (key.hashCode() & 0x7FFFFFFF)% table.length

  • 若在鏈表中找到了,則替換舊值,若未找到則繼續

  • 當總元素個數超過容量*加載因子時,擴容為原來 2 倍并重新散列。

  • 將新元素加到鏈表頭部

  • 對修改 Hashtable 內部共享數據的方法添加了 synchronized,保證線程安全。

11、HashMap ,HashTable 區別

  • 默認容量不同。擴容不同

  • 線程安全性,HashTable 安全

  • 效率不同 HashTable 要慢因為加鎖

12、ConcurrentHashMap 原理

1、最大特點是引入了 CAS(借助 Unsafe 來實現【native code】)

  • CAS有3個操作數,內存值V,舊的預期值A,要修改的新值B。當且僅當預期值A和內存值V相同時,將內存值V修改為B,否則什么都不做。

  • Unsafe 借助 CPU 指令 cmpxchg 來實現

  • 使用實例:

1、對 sizeCtl 的控制都是用 CAS 來實現的

1、sizeCtl :默認為0,用來控制 table 的初始化和擴容操作。

  • -1 代表table正在初始化

  • N 表示有 -N-1 個線程正在進行擴容操作

  • 如果table未初始化,表示table需要初始化的大小。

  • 如果table初始化完成,表示table的容量,默認是table大小的0.75倍,居然用這個公式算0.75(n - (n >>> 2))。

4、CAS 會出現的問題:ABA

  • 對變量增加一個版本號,每次修改,版本號加 1,比較的時候比較版本號。

13、我們可以使用CocurrentHashMap來代替Hashtable嗎?

  • 我們知道Hashtable是synchronized的,但是ConcurrentHashMap同步性能更好,因為它僅僅根據同步級別對map的一部分進行上鎖。ConcurrentHashMap當然可以代替HashTable,但是HashTable提供更強的線程安全性。它們都可以用于多線程的環境,但是當Hashtable的大小增加到一定的時候,性能會急劇下降,因為迭代時需要被鎖定很長的時間。因為ConcurrentHashMap引入了分割(segmentation),不論它變得多么大,僅僅需要鎖定map的某個部分,而其它的線程不需要等到迭代完成才能訪問map。簡而言之,在迭代的過程中,ConcurrentHashMap僅僅鎖定map的某個部分,而Hashtable則會鎖定整個map。

此時躺著床上的張飛哄了一聲:睡覺了睡覺了~

見此不太妙:小魯班立馬回到床上(泉水),把被子蓋過頭,心里有一絲絲愉悅感,不對。好像還沒洗澡。。。

by the way

CocurrentHashMap在JAVA8中存在一個bug,會進入死循環,原因是遞歸創建ConcurrentHashMap 對象,但是在1.9已經修復了,場景重現如下

public?class?ConcurrentHashMapDemo{private?Map<Integer,Integer>?cache?=new?ConcurrentHashMap<>(15);public?static?void?main(String[]args){ConcurrentHashMapDemo?ch?=????new?ConcurrentHashMapDemo();System.out.println(ch.fibonaacci(80));}public?int?fibonaacci(Integer?i){if(i==0||i?==1)?{return?i;}return?cache.computeIfAbsent(i,(key)?->?{System.out.println("fibonaacci?:?"+key);return?fibonaacci(key?-1)+fibonaacci(key?-?2);});} }

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的HashMap?面试?我是谁?我在哪的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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