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。
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。
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。
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。
@Override public 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。
@Override public 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。
@Override public 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。
关于HashMap的实现,还有几点我们没有解决:
NullPointerException
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,至于红黑树,我也不会(摊手)。