1.HashMap的数据结构
数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;而链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易。那么我们能不能综合两者的特性,做出一种寻址容易,插入删除也容易的数据结构?答案是肯定的,这就是我们要提起的哈希表,哈希表有多种不同的实现方法,我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法,我们可以理解为“链表的数组” ,如图:
从上图我们可以发现哈希表是由数组+链表组成的,一个长度为16的数组中,每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得,也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中,12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。
HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解,一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢?这里HashMap有做一些处理。
1.首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry,其重要的属性有 key , value, next,从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean,我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组,这个数组就是Entry[],Map里面的内容都保存在Entry[]里面。
2.HashMap的存取实现
既然是线性数组,为什么能随机存取?这里HashMap用了一个小算法,大致是这样实现:
//存储时:
int hash = key.hashCode();// 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值
int index = hash % Entry[].length;
Entry[index] = value;
//取值时:
int hash = key.hashCode();
int index = hash % Entry[].length;
return Entry[index];
到这里我们轻松的理解了HashMap通过键值对实现存取的基本原理
3.疑问:如果两个key通过hash%Entry[].length得到的index相同,会不会有覆盖的危险?
这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性,作用是指向下一个Entry。打个比方, 第一个键值对A进来,通过计算其key的hash得到的index=0,记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B,通过计算其index也等于0,现在怎么办?HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C;这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止,HashMap的大致实现,我们应该已经清楚了。
当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现,这里也说一下。比如:Entry[]的长度一定后,随着map里面数据的越来越长,这样同一个index的链就会很长,会不会影响性能?HashMap里面设置一个因素(也称为因子),随着map的size越来越大,Entry[]会以一定的规则加长长度。
3.解决hash冲突的办法
开放定址法(线性探测再散列,二次探测再散列,伪随机探测再散列)
再哈希法
链地址法
建立一个公共溢出区
Java中hashmap的解决办法就是采用的链地址法。
4.实现自己的HashMap
public class Entry<K, V> {
final K key;
V value;
Entry<K, V> next; //下一个结点
// 构造函数
public Entry(K k, V v, Entry<K, V> n) {
key =k;
value = v;
next = n;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if(! (o instanceof Entry)) {
return false;
}
Entry e = (Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if(k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if(v1 == v2 || v1 != null && v1.equals(v2)) {
return true;
}
}
return false;
}
public final int hashCode() {
return (key == null ? 0 : key.hashCode()) ^ (value == null ? 0 : value.hashCode());
}
public String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
}
public class MyHashMap<K, V> {
private Entry [] table;//Entry数组表
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;//默认数组长度
private int size;
// 构造函数
public MyHashMap() {
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
size = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
}
// 获取数组长度
public int getSize() {
return size;
}
// 求index
static int indexFor(int h, int length) {
return h%(length-1);
}
// 获取元素
public V get(Object key) {
if(key == null) {
return null;
}
int hash = key.hashCode();// key的哈希值
int index = indexFor(hash, table.length);// 求key在数组中的下标
for(Entry<K, V> e = table[index]; e!=null; e=e.next) {
Object k = e.key;
if(e.key.hashCode() == hash && (k == key || key.equals(k))) {
return e.value;
}
}
return null;
}
// 添加元素
public V put(K key, V value) {
if(key == null) {
return null;
}
int hash = key.hashCode();
int index = indexFor(hash, table.length);
// 如果添加的key已经存在,那么只需要修改value值即可
for(Entry<K, V> e = table[index]; e != null; e = e.next) {
Object k = e.key;
if(e.key.hashCode() == hash && (k == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
return oldValue;// 原来的value值
}
}
// 如果key值不存在,那么需要添加
Entry<K, V> e = table[index];// 获取当前数组中的e
table[index] = new Entry<K,V>(key, value, e);// 新建一个Entry,并将其指向原先的e
return null;
}
}
public class MyHashMapTest {
public static void main(String[] args) {
MyHashMap<Integer, Integer> map = new MyHashMap<Integer, Integer>();
map.put(1, 90);
map.put(2, 95);
map.put(17, 85);
System.out.println(map.get(1));
System.out.println(map.get(2));
System.out.println(map.get(17));
System.out.println(map.get(null));
}
}
本文参考:http://www.cnblogs.com/xwdreamer/archive/2012/05/14/2499339.html
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