HashMap 学习总结

发布于: 2020 年 07 月 14 日
HashMap学习总结

首先列出几个定义:

  1. Hash表

Hash表的英文叫“Hash Table”,我们平时也叫它“哈希表”或者“散列表”

Hash表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性,所以Hash表其实就是数组的一种扩展,由数组演化而来。可以说,如果没有数组,就没有Hash表。

  1. Hash函数

散列函数,顾名思义,它是一个函数。我们可以把它定义成 hash(key),其中 key 表示元素的键值,hash(key) 的值表示经过散列函数计算得到的散列值。

三点散列函数设计的基本要求:

  1. 散列函数计算得到的散列值是一个非负整数;

  2. 如果 key1 = key2,那 hash(key1) == hash(key2);(也就是说:equals 相等,hashCode 一定要相等。)

  3. 重写了 hashCode 也要重写 equals。

关于第2、3点的说明,极客时间的每日一课上有个教程讲的比较好:

https://time.geekbang.org/dailylesson/detail/100028428

  1. HashMap定义

根据Key值直接进行访问的数据结构。通过把Key值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做Hash函数,存放记录的数组就叫做Hash表。

把map里的key,计算hash后,放置到数组里。所放数组的下标是根据特定的算法,例如除以数组length然后取模。如果hashcode相同,那么按照链表的方式进行存储。更准确的说,数组里存放的并不是key值,而是key值所在的地址引用。

在Java的HashMap实现里,具体键值对在哈希表中的位置(数组 index)取决于下面的位运算:

i = (n - 1) & hash

  1. 装载因子

HashMap的装载因子 = 填入表中的元素个数 / 散列表的长度

在Java的HashMap实现里:装载因子叫做load factor,也有翻译成负载系数,初始值是0.75;散列表长度就叫做capacity,初始值是1<<4,也就是16。

装载因子越大,说明空闲位置越少,冲突越多,散列表的性能会下降。

装载因子阈值的设置要权衡时间、空间复杂度。如果内存空间不紧张,对执行效率要求很高,可以降低负载因子的阈值;相反,如果内存空间紧张,对执行效率要求又不高,可以增加负载因子的值,甚至可以大于 1。

  1. HashMap的时间复杂度和空间复杂度

结论:

时间复杂度O(1),最坏情况是O(n),查询、插入、删除都是

空间复杂度为O(n)

原因:

对于查询数据:

散列表的查询效率并不能笼统地说成是 O(1)。它跟散列函数、装载因子、散列冲突等都有关系。如果散列函数设计得不好,或者装载因子过高,都可能导致散列冲突发生的概率升高,查询效率下降。

在极端情况下,有些恶意的攻击者,还有可能通过精心构造的数据,使得所有的数据经过散列函数之后,都散列到同一个槽里。如果我们使用的是基于链表的冲突解决方法,那这个时候,散列表就会退化为链表,查询的时间复杂度就从 O(1) 急剧退化为 O(n)。

如果散列表中有 10 万个数据,退化后的散列表查询的效率就下降了 10 万倍。更直接点说,如果之前运行 100 次查询只需要 0.1 秒,那现在就需要 1 万秒。这样就有可能因为查询操作消耗大量 CPU 或者线程资源,导致系统无法响应其他请求,从而达到拒绝服务攻击(DoS)的目的。这也就是散列表碰撞攻击的基本原理。

对于插入数据:

    插入一个数据,最好情况下,不需要扩容,最好时间复杂度是 O(1)。最坏情况下,散列表装载因子过高,启动扩容,我们需要重新申请内存空间,重新计算哈希位置,并且搬移数据,所以时间复杂度是 O(n)。用摊还分析法,均摊情况下,时间复杂度接近最好情况,就是 O(1)。

  1. Java里的HashMap源代码

首先类关系如下:

代码主要实现逻辑如下:

(图片引用自:Java性能调优实战

主要说明:

1. Hash值计算逻辑:

static final int hash(Object kye) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>>16;
}

这是因为有些数据计算出的哈希值差异主要在高位,而 HashMap 里的哈希寻址是忽略容量以上的高位的,那么这种处理就可以有效避免类似情况下的哈希碰撞。

然后通过putVal方法中的(n - 1) & hash决定该Node的存储位置,也就是数组下标

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

2. 存储结构

Java的HashMap实现采用了链地址法来解决Hash冲突的问题。

解决Hash冲突的常用方法有:

  • 开放定址法:

    当发生哈希冲突时,如果哈希表未被装满,说明在哈希表中必然还有空位置,那么可以把 key 存放到冲突位置后面的空位置上去。

适用场景:当数据量比较小、装载因子小的时候,适合采用开放寻址法。这也是 Java 中的ThreadLocalMap使用开放寻址法解决散列冲突的原因。

  • 再哈希法(双重散列 Double hashing ):

    这种方法是同时构造多个不同的哈希函数:Hi=RH1(key)  i=1,2,…,k

    当哈希地址Hi=RH1(key)发生冲突时,再计算Hi=RH2(key)……,直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集,但增加了计算时间。

  • 链地址法:

    这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表,并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中,因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。

    Java的HashMap则是综合考虑了所有因素,采用链地址法解决哈希冲突问题。这种方法是采用了数组(哈希表)+ 链表的数据结构,当发生哈希冲突时,就用一个链表结构存储相同 Hash 值的数据。

    基于链表的散列冲突处理方法比较适合存储大对象、大数据量的散列表,而且,比起开放寻址法,它更加灵活,支持更多的优化策略,比如用红黑树代替链表。

    于是,在 JDK1.8 版本中,为了对 HashMap 做进一步优化,我们引入了红黑树。而当链表长度太长(默认超过 8)时,链表就转换为红黑树。我们可以利用红黑树快速增删改查的特点,提高 HashMap 的性能。当红黑树结点个数少于 8 个的时候,又会将红黑树转化为链表。因为在数据量较小的情况下,红黑树要维护平衡,比起链表来,性能上的优势并不明显。

下图中,也可以把Node理解为Map.Entry<k,v>,因为源代码中,Node也是实现了Entry接口:

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V>

  1. HashMap的线程安全性?

HashMap不支持线程的同步,即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap;可能会导致数据的不一致。如果需要同步(1)可以用 Collections的synchronizedMap方法;(2)使用ConcurrentHashMap类,相较于HashTable锁住的是对象整体, ConcurrentHashMap基于lock实现锁分段技术。首先将Map存放的数据分成一段一段的存储方式,然后给每一段数据分配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一个段的数据时,其他段的数据也能被其他线程访问。ConcurrentHashMap不仅保证了多线程运行环境下的数据访问安全性,而且性能上有长足的提升。

  1. LinkedHashMap

LinkedHashMap 也是通过散列表和链表组合在一起实现的。实际上,它不仅支持按照插入顺序遍历数据,还支持按照访问顺序来遍历数据。

LinkedHashMap 是通过双向链表和散列表这两种数据结构组合实现的。LinkedHashMap 中的“Linked”实际上是指的是双向链表,并非指用链表法解决散列冲突。

(图片引用自:数据结构与算法之美

HashMap<Integer, Integer> m = new LinkedHashMap<>();
m.put(3, 11);
m.put(1, 12);
m.put(5, 23);
m.put(2, 22);
for (Map.Entry e : m.entrySet()) {
System.out.println(e.getKey());
}

上面的代码会按照数据插入的顺序依次来打印,也就是说,打印的顺序就是 3,1,5,2。

它不仅支持按照插入顺序遍历数据,还支持按照访问顺序来遍历数据。你可以看下面这段代码:

// 10是初始大小,0.75是装载因子,true是表示按照访问时间排序
HashMap<Integer, Integer> m = new LinkedHashMap<>(10, 0.75f, true);
m.put(3, 11);
m.put(1, 12);
m.put(5, 23);
m.put(2, 22);
m.put(3, 26);
m.get(5);
for (Map.Entry e : m.entrySet()) {
System.out.println(e.getKey());
}

这段代码打印的结果是 1,2,3,5。

(代码引用自:数据结构与算法之美

发布于: 2020 年 07 月 14 日 阅读数: 19
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大刘

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