HashMap

  1. HashMap集合底层的数据结构
    • 在JDK1.7,HashMap由数组+链表数据结构组成。
    • 在JDK1.8,HashMap由数组+链表+红黑树数据结构组成。
  2. HasMap<String, String> map = new HashMap<>();
    在创建HashMap集合对象的时候,在Jdk8之前, 构造方法中创建一个长度为16的Entry[] table用来存储键值对数据。在jdk8之后不是在HashMap的构造方法底层创建数组,是在第一次调用put方法时创建的数组,Node[] table 本质依然是Map.Entry类型。
  3. 哈希表底层采用何种算法计算hash值?还有哪些算法可以计算出hash值?
    底层采用的key的hashCode()方法的值结合数组长度进行无符号右移(>>>)、按位异或(^)、按位与(&)计算出索引。
    还可以采用:取余法、伪随机数法、平方取中法。
  4. 如果节点长度即链表长度大于阈值8并且数组长度大于等于64则链表变为红黑树。
  5. 当两个对象的hashCode相等时会怎么样?
    会产生哈希碰撞,若key值内容相同,则替换旧的value,不然连接到链表后面,链表长度超过阈值8就转换为红黑树存储。
  6. 在不断添加数据的过程中,会涉及到扩容的问题。当超出临界值(且要存放的位置非空)时,扩容,默认的扩容方式:扩容为原来容量的2倍,并将原有的数据复制过来。
  7. 默认负载因子为0.75(兼顾数组利用率又考虑链表不要太多)。集合最大容量的上限是:2的30次幂。
  8. 为什么阈值设定为8
    因为树节点的大小大约是普通节点的两倍,所以桶中包含足够的节点时才使用树节点。当他们变得太小(由于删除或调整大小)时,就会被转换为普通的桶,在使用分布良好的用户hashcode时,很少使用树。理想情况下,节点的频率服从泊松分布。
    ![图片说明](https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20200612/128682809_1591931536698_A92892C9E9B41481A48E35114E552866 "图片标题")
  9. 当链表值小于6则会从红黑树转回链表
  10. 上面代码是HashMap::put的核心实现, HashMap会在两个地方进行resize(扩容):
    1 HashMap实行了懒加载, 新建HashMap时不会对table进行赋值, 而是到第一次插入时, 进行resize时构建table;
    2 当HashMap.size 大于 threshold时, 会进行resize;threshold的值我们在上一次分享中提到过: 当第一次构建时, 如果没有指定HashMap.table的初始长度, 就用默认值16, 否则就是指定的值; 然后不管是第一次构建还是后续扩容, threshold = table.length * loadFactor;
  11.  第一次添加元素的时候,默认初期长度为16,当往map中继续添加元素的时候,通过hash值跟数组长度取“与”来决定放在数组的哪个位置,如果出现放在同一个位置的时候,优先以链表的形式存放,在同一个位置的个数又达到了8个(代码是>=7,从0开始,及第8个开始判断是否转化成红黑树),如果数组的长度还小于64的时候,则会扩容数组。如果数组的长度大于等于64的话,才会将该节点的链表转换成树。在扩容完成之后,如果某个节点的是树,同时现在该节点的个数又小于等于6个了,则会将该树转为链表。
  12. 扩容条件: if ((size = threshold) && (null != table[bucketIndex])) {resize(2 * table.length);//数组长度变为原来两倍}
  13. 为什么HashMap以2的幂次方扩容?
    1. h%n == h & (n-1) 增加运算速度 (位与(&)运算符比%运算速度快很多, 还有因为扩容是2的倍数,根据位与(&)运算,元素hash值不变,而通过%运算,因为n的变化,计算出来的hash桶的位置不断变化,数据一致在漂移,影响性能。)
    2. 使hash分布更均匀,减少冲突。(假设数组的长度n可能为偶数也可能为奇数,当n为偶数是,n-1为奇数,奇数的二进制最后一位是1,和hash位与运算后,既可能为奇数1,也可能为偶数0, 保证了散列的均匀性。而如果为n为奇数,浪费了近一半的空间)
    3. 扩容时仅需要多比较1个bit( if ((e.hash & oldCap) == 0) { 重点
      newTab[j + oldCap] = hiHead;重点)
      图片说明
    4. 扩容迁移时,仅有一半的数据要迁移,减少迁移成本。
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