花 5 分钟手写一个简单的 HashMap，搞定挑剔面试官

前言

今天去面试啊，聊得差不多的时候面试官突然问我会手写 HashMap 吗？这我哪能怂啊，好死不死的面试之前我还真手写过一个简单的 HashMap，所以我不过花了 5 分钟便弄出来了，面试官直呼内行。

相信大家关于 HashMap 的面试题刷的也不少了，源码应该也看了很多遍，大部分人可以说是非常熟悉了，但是如果面试官突然给你们整这么一手，我相信很多人还是会表示懵逼的。所以今天给大伙捋一捋，掌握手写 HashMap 之后都给我去手撕面试官。

除了 hashmap 之外我还整理了很多经典面试题，做成了一本 PDF，内容不多，但全是干货，需要的朋友可以点击这里领取>>互联网公司Java面试核心知识

HashMap 是 Java 中一中非常常用的数据结构，也基本是面试中的“必考题”。它实现了基于“K-V”形式的键值对的高效存取。JDK1.7 之前，HashMap 是基于数组+链表实现的，1.8 以后，HashMap 的底层实现中加入了红黑树用于提升查找效率。

HashMap 根据存入的键值对中的 key 计算对应的 index，也就是它在数组中的存储位置。当发生哈希冲突时，即不同的 key 计算出了相同的 index，HashMap 就会在对应位置生成链表。当链表的长度超过 8 时，链表就会转化为红黑树。

手写 HashMap 之前，我们讨论一个小问题：当我们在 HashMap 中根据 key 查找 value 时，在数组、链表、红黑树三种情况下，平均要做多少次比较？

在数组中查找时，我们可以通过 key 的 hashcode 直接计算它在数组中的位置，比较次数为 1

在链表中查找时，根据 next 引用依次比较各个节点的 key，长度为 n 的链表节点平均比较次数为 n/2

在红黑树中查找时，由于红黑树的特性，节点数为 n 的红黑树平均比较次数为 log(n)

前面我们提到，链表长度超过 8 时树化（TREEIFY），正是因为 n=8，就是 log(n) < n/2 的阈值。而 n<6 时，log(n) > n/2，红黑树解除树化（UNTREEIFY）。另外我们可以看到，想要提高 HashMap 的效率，最重要的就是尽量避免生成链表，或者说尽量减少链表的长度，避免哈希冲突，降低 key 的比较次数。

手写 HashMap

定义一个 Map 接口

也可以使用 Java 中的java.util.Map

public interface MyMap<K,V> {
    V put(K k, V v);
    V get(K k);
    int size();
    V remove(K k);
    boolean isEmpty();
    void clear();}

然后编写一个 MyHashMap 类，实现这个接口，并实现里面的方法。

成员变量

    final static int DEFAULT_CAPACITY = 16;    final static float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    int capacity;    float loadFactor;    int size = 0;
    Entry<K,V>[] table;

class Entry<K, V>{    K k;    V v;    Entry<K,V> next;
    public Entry(K k, V v, Entry<K, V> next){        this.k = k;        this.v = v;        this.next = next;    }}

我们参照 HashMap 设置一个默认的容量 capacity 和默认的加载因子 loadFactor，table 就是底层数组，Entry 类保存了"K-V"数据，next 字段表明它可能会是一个链表节点。

构造方法

public MyHashMap(){    this(DEFAULT_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}
public MyHashMap(int capacity, float loadFactor){    this.capacity = upperMinPowerOf2(capacity);    this.loadFactor = loadFactor;    this.table = new Entry[capacity];}

这里的upperMinPowerOf2的作用是获取大于 capacity 的最小的 2 次幂。在 HashMap 中，开发者采用了更精妙的位运算的方式完成了这个功能，效率比这种方式要更高。

private static int upperMinPowerOf2(int n){    int power = 1;    while(power <= n){        power *= 2;    }    return power;}

为什么 HashMap 的 capacity 一定要是 2 次幂呢？这是为了方便 HashMap 中的数组扩容时已存在元素的重新哈希（rehash）考虑的。

put 方法

@Overridepublic V put(K k, V v) {    // 通过hashcode散列    int index = k.hashCode() % table.length;    Entry<K, V> current = table[index];    // 判断table[index]是否已存在元素    // 是    if(current != null){        // 遍历链表是否有相等key, 有则替换且返回旧值        while(current != null){            if(current.k == k){                V oldValue = current.v;                current.v = v;                return oldValue;            }            current = current.next;        }        // 没有则使用头插法        table[index] = new Entry<K, V>(k, v, table[index]);        size++;        return null;    }    // table[index]为空 直接赋值    table[index] = new Entry<K, V>(k, v, null);    size++;    return null;}

put 方法中，我们通过传入的 K-V 值构建一个 Entry 对象，然后判断它应该被放在数组的那个位置。回想我们之前的论断：

想要提高 HashMap 的效率，最重要的就是尽量避免生成链表，或者说尽量减少链表的长度

想要达到这一点，我们需要 Entry 对象尽可能均匀地散布在数组 table 中，且 index 不能超过 table 的长度，很明显，取模运算很符合我们的需求int index = k.hashCode() % table.length。关于这一点，HashMap 中也使用了一种效率更高的方法——通过 &运算完成 key 的散列，有兴趣的同学可以查看 HashMap 的源码。

如果 table[index]处已存在元素，说明将要形成链表。我们首先遍历这个链表（长度为 1 也视作链表），如果存在 key 与我们存入的 key 相等，则替换并返回旧值；如果不存在，则将新节点插入链表。插入链表又有两种做法：头插法和尾插法。如果使用尾插法，我们需要遍历这个链表，将新节点插入末尾；如果使用头插法，我们只需要将 table[index]的引用指向新节点，然后将新节点的 next 引用指向原来 table[index]位置的节点即可，这也是 HashMap 中的做法。

如果 table[index]处为空，将新的 Entry 对象直接插入即可。

get 方法

@Overridepublic V get(K k) {    int index = k.hashCode() % table.length;    Entry<K, V> current = table[index];    // 遍历链表    while(current != null){        if(current.k == k){            return current.v;        }        current = current.next;    }    return null;}

调用 get 方法时，我们根据 key 的 hashcode 计算它对应的 index，然后直接去 table 中的对应位置查找即可，如果有链表就遍历。

remove 方法

@Overridepublic V remove(K k) {    int index = k.hashCode() % table.length;    Entry<K, V> current = table[index];    // 如果直接匹配第一个节点    if(current.k == k){        table[index] = null;        size--;        return current.v;    }    // 在链表中删除节点    while(current.next != null){        if(current.next.k == k){            V oldValue = current.next.v;            current.next = current.next.next;            size--;            return oldValue;        }        current = current.next;    }    return null;}

移除某个节点时，如果该 key 对应的 index 处没有形成链表，那么直接置为 null。如果存在链表，我们需要将目标节点的前驱节点的 next 引用指向目标节点的后继节点。由于我们的 Entry 节点没有 previous 引用，因此我们要基于目标节点的前驱节点进行操作，即：

current.next = current.next.next;

current 代表我们要删除的节点的前驱节点。

还有一些简单的 size()、isEmpty()等方法都很简单，这里就不再赘述。现在，我们自定义的 MyHashMap 基本可以使用了。

最后

关于 HashMap 的实现，还有几点我们没有解决：

1. 扩容问题。在 HashMap 中，当存储的元素数量超过阈值（threshold = capacity * loadFactor）时，HashMap 就会发生扩容（resize）,然后将内部的所有元素进行 rehash，使 hash 冲突尽可能减少。在我们的 MyHashMap 中，虽然定义了加载因子，但是并没有使用它，capacity 是固定的，虽然由于链表的存在，仍然可以一直存入数据，但是数据量增大时，查询效率将急剧下降。

2. 树化问题（treeify）。我们之前讲过，链表节点数量超过 8 时，为了更高的查询效率，链表将转化为红黑树。但是我们的代码中并没有实现这个功能。

3. null 值的判断。HashMap 中是允许存 null 值的 key 的，key 为 null 时，HashMap 中的 hash()方法会固定返回 0，即 key 为 null 的值固定存在 table[0]处。这个实现起来很简单，不实现的情况下 MyHashMap 中如果存入 null 值会直接报NullPointerException异常。

4. 一些其他问题。

相信大家自己完成了对 HashMap 的实现之后，对它的原理一定会有更深刻的认识，本文如果有错误或是不严谨的地方也欢迎大家指出。上述的问题我们接下来再逐步解决。

往期热文：

• Java基础知识总结
  

• 性能调优系列专题（JVM、MySQL、Nginx and Tomcat）
  

• 从被踢出局到5个30K+的offer，一路坎坷走来，沉下心，何尝不是前程万里
  

• 100个Java项目解析，带源代码和学习文档！
  

end