hashmap 扩容是元素还是数组_HashMap 中的容量与扩容实现
總有人心里有火炬，而且彼此能看見。
高手過招，招招致命
JDK1.8 中 HashMap 的底層實(shí)現(xiàn)，我相信大家都能說上來個(gè) 一二，底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 數(shù)組 + 鏈表(或紅黑樹) ，源碼如下/**
* 數(shù)組
*/
transient Node[] table;
/**
* 鏈表結(jié)構(gòu)
*/
static class Node implements Map.Entry {
final int hash;
final K key;
V value;
Node next;
Node(int hash, K key, V value, Node next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry,?> e = (Map.Entry,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
/**
* 紅黑樹結(jié)構(gòu)
*/
static final class TreeNode extends LinkedHashMap.Entry {
TreeNode parent; // red-black tree links
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
...
但面試往往會(huì)問的比較細(xì)，例如下面的容量問題，我們能答上來幾個(gè)？
1、table 的初始化時(shí)機(jī)是什么時(shí)候，初始化的 table.length 是多少、閥值(threshold)是多少，實(shí)際能容下多少元素
2、什么時(shí)候觸發(fā)擴(kuò)容，擴(kuò)容之后的 table.length、閥值各是多少？
3、table 的 length 為什么是 2 的 n 次冪
4、求索引的時(shí)候?yàn)槭裁词?#xff1a;h&(length-1)，而不是 h&length，更不是 h%length
5、 Map map = new HashMap(1000); 當(dāng)我們存入多少個(gè)元素時(shí)會(huì)觸發(fā)map的擴(kuò)容；Map map1 = new HashMap(10000); 我們存入第 10001個(gè)元素時(shí)會(huì)觸發(fā) map1 擴(kuò)容嗎
6、為什么加載因子的默認(rèn)值是 0.75，并且不推薦我們修改
由于我們平時(shí)關(guān)注的少，一旦碰上這樣的 連擊 + 暴擊，我們往往不知所措、無從應(yīng)對(duì)；接下來我們看看上面的 6 個(gè)問題，是不是真的難到無法理解 ，還是我們不夠細(xì)心、在自信的自我認(rèn)為
斗智斗勇，見招拆招
上述的問題，我們?nèi)绾稳フ掖鸢?? 方式有很多種，用的最多的，我想應(yīng)該是上網(wǎng)查資料、看別人的博客，但我認(rèn)為最有效、準(zhǔn)確的方式是讀源碼
問題 1：table 的初始化
HashMap 的構(gòu)造方法有如下 4 種/**
* 構(gòu)造方法 1
*
* 通過 指定的 initialCapacity 和 loadFactor 實(shí)例化一個(gè)空的 HashMap 對(duì)象
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/**
* 構(gòu)造方法 2
*
* 通過指定的 initialCapacity 和 默認(rèn)的 loadFactor(0.75) 實(shí)例化一個(gè)空的 HashMap 對(duì)象
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 構(gòu)造方法 3
*
* 通過默認(rèn)的 initialCapacity 和 默認(rèn)的 loadFactor(0.75) 實(shí)例化一個(gè)空的 HashMap 對(duì)象
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
/**
*
* 構(gòu)造方法 4
* 通過指定的 Map 對(duì)象實(shí)例化一個(gè) HashMap 對(duì)象
*/
public HashMap(Map extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
構(gòu)造方式 4 和 構(gòu)造方式 1 實(shí)際應(yīng)用的不多，構(gòu)造方式 2 直接調(diào)用的 1(底層實(shí)現(xiàn)完全一致)，構(gòu)造方式 2 和 構(gòu)造方式 3 比較常用，而最常用的是構(gòu)造方式 3；此時(shí)我們以構(gòu)造方式 3 為前提來分析，而構(gòu)造方式 2 我們則在問題 5 中來分析
使用方式 1 實(shí)例化 HashMap 的時(shí)候，table 并未進(jìn)行初始化，那 table 是何時(shí)進(jìn)行初始化的了 ？平時(shí)我們是如何使用 HashMap 的，先實(shí)例化、然后 put、然后進(jìn)行其他操作，如下Map map = new HashMap();
map.put("name", "張三");
map.put("age", 21);
// 后續(xù)操作
...
既然實(shí)例化的時(shí)候未進(jìn)行 table 的初始化，那是不是在 put 的時(shí)候初始化的了，我們來確認(rèn)下:
resize() 初始化 table 或 對(duì) table 進(jìn)行雙倍擴(kuò)容，源碼如下(注意看注釋)/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table; // 第一次 put 的時(shí)候，table = null
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // oldCap = 0
int oldThr = threshold; // threshold=0, oldThr = 0
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { // 條件不滿足，往下走
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults 走到這里，進(jìn)行默認(rèn)初始化
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4 = 16, newCap = 16;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); // newThr = 0.75 * 16 = 12;
}
if (newThr == 0) { // 條件不滿足
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr; // threshold = 12; 重置閥值為12
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap]; // 初始化 newTab, length = 16;
table = newTab; // table 初始化完成, length = 16;
if (oldTab != null) { // 此時(shí)條件不滿足，后續(xù)擴(kuò)容的時(shí)候，走此if分支 將數(shù)組元素復(fù)制到新數(shù)組
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab; // 新數(shù)組
}
自此，問題 1 的答案就明了了
table 的初始化時(shí)機(jī)是什么時(shí)候
一般情況下，在第一次 put 的時(shí)候，調(diào)用 resize 方法進(jìn)行 table 的初始化(懶初始化，懶加載思想在很多框架中都有應(yīng)用！)
初始化的 table.length 是多少、閥值(threshold)是多少，實(shí)際能容下多少元素默認(rèn)情況下，table.length = 16; 指定了 initialCapacity 的情況放到問題 5 中分析
默認(rèn)情況下，threshold = 12; 指定了 initialCapacity 的情況放到問題 5 中分析
默認(rèn)情況下，能存放 12 個(gè)元素，當(dāng)存放第 13 個(gè)元素后進(jìn)行擴(kuò)容
問題 2 ：table 的擴(kuò)容
putVal 源碼如下/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node[] tab; Node p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold) // 當(dāng)size(已存放元素個(gè)數(shù)) > thrshold(閥值)，進(jìn)行擴(kuò)容
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
還是調(diào)用 resize() 進(jìn)行擴(kuò)容，但與初始化時(shí)不同(注意看注釋)/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table; // 此時(shí)的 table != null，oldTab 指向舊的 table
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // oldCap = table.length; 第一次擴(kuò)容時(shí)是 16
int oldThr = threshold; // threshold=12, oldThr = 12;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { // 條件滿足，走此分支
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && // oldCap左移一位; newCap = 16 << 1 = 32;
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold // newThr = 12 << 1 = 24;
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4 = 16, newCap = 16;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) { // 條件不滿足
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr; // threshold = newThr = 24; 重置閥值為 24
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap]; // 初始化 newTab, length = 32;
table = newTab; // table 指向 newTab, length = 32;
if (oldTab != null) { // 擴(kuò)容后，將 oldTab(舊table) 中的元素移到 newTab(新table)中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
自此，問題 2 的答案也就清晰了
什么時(shí)候觸發(fā)擴(kuò)容，擴(kuò)容之后的 table.length、閥值各是多少當(dāng) size > threshold 的時(shí)候進(jìn)行擴(kuò)容
擴(kuò)容之后的 table.length = 舊 table.length * 2,
擴(kuò)容之后的 threshold = 舊 threshold * 2
問題 3、4 ：2 的 n 次冪
table 是一個(gè)數(shù)組，那么如何最快的將元素 e 放入數(shù)組 ？當(dāng)然是找到元素 e 在 table 中對(duì)應(yīng)的位置 index ，然后 table[index] = e; 就好了；如何找到 e 在 table 中的位置了 ？
我們知道只能通過數(shù)組下標(biāo)(索引)操作數(shù)組，而數(shù)組的下標(biāo)類型又是 int ，如果 e 是 int 類型，那好說，就直接用 e 來做數(shù)組下標(biāo)(若 e > table.length，則可以 e % table.length 來獲取下標(biāo))，可 key - value 中的 key 類型不一定，所以我們需要一種統(tǒng)一的方式將 key 轉(zhuǎn)換成 int ，最好是一個(gè) key 對(duì)應(yīng)一個(gè)唯一的 int (目前還不可能, int有范圍限制，對(duì)轉(zhuǎn)換方法要求也極高)，所以引入了 hash 方法static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); // 這里的處理，有興趣的可以琢磨下；能夠減少碰撞
}
實(shí)現(xiàn) key 到 int 的轉(zhuǎn)換(關(guān)于 hash，本文不展開討論)。拿到了 key 對(duì)應(yīng)的 int h 之后，我們最容易想到的對(duì) value 的 put 和 get 操作也許如下// put
table[h % table.length] = value;
// get
e = table[h % table.length];
直接取模是我們最容易想到的獲取下標(biāo)的方法，但是最高效的方法嗎 ？
我們知道計(jì)算機(jī)中的四則運(yùn)算最終都會(huì)轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制的位運(yùn)算
我們可以發(fā)現(xiàn)，只有 & 數(shù)是1時(shí)，& 運(yùn)算的結(jié)果與被 & 數(shù)一致1&1=1;
0&1=0;
1&0=0;
0&0=0;
這同樣適用于多位操作數(shù)1010&1111=1010; => 10&15=10;
1011&1111=1011; => 11&15=11;
01010&10000=00000; => 10&16=0;
01011&10000=00000; => 11&16=0;
我們是不是又有所發(fā)現(xiàn)：10 & 16 與 11 & 16 得到的結(jié)果一樣，也就是沖突(碰撞)了，那么 10 和 11 對(duì)應(yīng)的 value 會(huì)在同一個(gè)鏈表中，而 table 的有些位置則永遠(yuǎn)不會(huì)有元素，這就導(dǎo)致 table 的空間未得到充分利用，同時(shí)還降低了 put 和 get 的效率(對(duì)比數(shù)組和鏈表)；由于是 2 個(gè)數(shù)進(jìn)行 & 運(yùn)算，所以結(jié)果由這兩個(gè)數(shù)決定，如果我們把這兩個(gè)數(shù)都做下限制，那得到的結(jié)果是不是可控制在我們想要的范圍內(nèi)了 ？
我們需要利用好 & 運(yùn)算的特點(diǎn)，當(dāng)右邊的數(shù)的低位二進(jìn)制是連續(xù)的 1 ，且左邊是一個(gè)均勻的數(shù)(需要 hash 方法實(shí)現(xiàn)，盡量保證 key 的 h 唯一)，那么得到的結(jié)果就比較完美了。低位二進(jìn)制連續(xù)的 1，我們很容易想到 2^n - 1; 而關(guān)于左邊均勻的數(shù)，則通過 hash 方法來實(shí)現(xiàn)，這里不做細(xì)究了。更多面試題，歡迎關(guān)注 公眾號(hào)Java面試題精選
自此，2 的 n 次冪的相關(guān)問題就清楚了
table 的 length 為什么是 2 的 n 次冪
為了利用位運(yùn)算 & 求 key 的下標(biāo)
求索引的時(shí)候?yàn)槭裁词?#xff1a;h&(length-1)，而不是 h&length，更不是 h%lengthh%length 效率不如位運(yùn)算快
h&length 會(huì)提高碰撞幾率，導(dǎo)致 table 的空間得不到更充分的利用、降低 table 的操作效率
給各位留個(gè)疑問：為什么不直接用 2^n-1 作為 table.length ？歡迎評(píng)論區(qū)留言
問題 5：指定 initialCapacity
當(dāng)我們指定了 initialCapacity，HashMap的構(gòu)造方法有些許不同，調(diào)用 tableSizeFor 進(jìn)行 threshold 的初始化/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
* 返回 >= cap 最小的 2^n
* cap = 10, 則返回 2^4 = 16;
* cap = 5, 則返回 2^3 = 8;
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
雖然此處初始化的是 threshold，但后面初始化 table 的時(shí)候，會(huì)將其用于 table 的 length，同時(shí)會(huì)重置 threshold 為 table.length * loadFactor
自此，問題 5 也就清楚了
Map map = new HashMap(1000); 當(dāng)我們存入多少個(gè)元素時(shí)會(huì)觸發(fā)map的擴(kuò)容
此時(shí)的 table.length = 2^10 = 1024; threshold = 1024 * 0.75 = 768; 所以存入第 769 個(gè)元素時(shí)進(jìn)行擴(kuò)容
Map map1 = new HashMap(10000); 我們存入第 10001個(gè)元素時(shí)會(huì)觸發(fā) map1 擴(kuò)容嗎
此時(shí)的 table.length = 2^14 = 16384; threshold = 16384 * 0.75 = 12288; 所以存入第 10001 個(gè)元素時(shí)不會(huì)進(jìn)行擴(kuò)容
問題6：加載因子
為什么加載因子的默認(rèn)值是 0.75，并且不推薦我們修改如果loadFactor太小，那么map中的table需要不斷的擴(kuò)容，擴(kuò)容是個(gè)耗時(shí)的過程
如果loadFactor太大，那么map中table放滿了也不不會(huì)擴(kuò)容，導(dǎo)致沖突越來越多，解決沖突而起的鏈表越來越長，效率越來越低
而 0.75 這是一個(gè)折中的值，是一個(gè)比較理想的值
總結(jié)
1、table.length = 2^n，是為了能利用位運(yùn)算(&)來求 key 的下標(biāo)，而 h&(length-1) 是為了充分利用 table 的空間，并減少 key 的碰撞
2、加載因子太小， table 需要不斷的擴(kuò)容，影響 put 效率；太大會(huì)導(dǎo)致碰撞越來越多，鏈表越來越長(轉(zhuǎn)紅黑樹)，影響效率；0.75 是一個(gè)比較理想的中間值
3、table.length = 2^n、hash 方法獲取 key 的 h、加載因子 0.75、數(shù)組 + 鏈表(或紅黑樹)，一環(huán)扣一環(huán)，保證了 key 在 table 中的均勻分配，充分利用了空間，也保證了操作效率，環(huán)環(huán)相扣的，而不是心血來潮的隨意處理；缺了一環(huán)，其他的環(huán)就無意義了！
4、網(wǎng)上有個(gè) put 方法的流程圖畫的挺好，我就偷懶了
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的hashmap 扩容是元素还是数组_HashMap 中的容量与扩容实现的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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