HashMap 是一种散列表,它存储的内容是键值对(key-value)映射。在 HashMap 中,每个键(key)映射到一个值(value)。散列表的工作原理是:当通过 put() 方法将键值对存储在 HashMap 中时,HashMap 首先会根据键的 hashCode 值来计算出存储位置,然后将键值对存储在该位置上。当通过 get() 方法获取键值对时,HashMap 再根据键的 hashCode 值来获取存储位置,然后返回该位置上的值。
hash算法的优化:对每个hash值,在它的低16位中,让高低16位进行异或,让它的低16位同时保持了高低16位的特征,尽量避免一些hash值后续出现冲突,大家可能会进入数组的同一位置。
对寻址算法的优化
(p = tab[i = (n - 1) & hash]
// (n-1) & hash ==> 数组里的一个位置
hash & (n-1) 效果是跟hash对n取模是一样的,但是与运算的性能要比hash对n取模要高很多。数组的长度会一直是2的n次方,只要他保持数组长度是2的n次方。
对于上面寻址算法,由于计算机对比取模,与运算会更快。所以为了效率,HashMap 中规定了哈希表长度为 2 的 k 次方,而 2^k-1 转为二进制就是 k 个连续的 1,那么 hash & (k 个连续的 1) 返回的就是 hash 的低 k 个位,该计算结果范围刚好就是 0 到 2^k-1,即 0 到 length - 1,跟取模结果一样。
也就是说,哈希表长度 length 为 2 的整次幂时, hash & (length - 1) 的计算结果跟 hash % length 一样,而且效率还更好。
int 类型占 32 位,可以表示 2^32 种数(范围:-2^31 到 2^31-1),而哈希表长度一般不大,在 HashMap 中哈希表的初始化长度是 16(HashMap 中的 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY),如果直接用 hashCode 来寻址,那么相当于只有低 4 位有效,其他高位不会有影响。这样假如几个 hashCode 分别是 210、220、2^30,那么寻址结果 index 就会一样而发生冲突,所以哈希表就不均匀分布了。
寻址算法的优化:用与运算替代取模,提升性能。(由于计算机对比取模,与运算会更快)。
在 JDK1.8 中,HashMap 的结构由数组和链表(或红黑树)组成。数组是 HashMap 的主体,链表和红黑树则是为了解决哈希冲突而存在的。从上图可以看出,HashMap 由一个个 Node 节点组成,每个节点包含了键值对的信息,以及指向下一个节点的指针。HashMap 内部维护了一个数组 table,每个元素都是一个链表的头节点(或者是一个红黑树的根节点),当多个键映射到同一个位置时,它们会被存储在同一个链表中(或者是同一个红黑树中)。当链表长度超过阈值(默认为 8)时,链表就会被转换成红黑树(如下图),这样可以提高查找效率。如果红黑树的节点数小于等于6,那么就将红黑树转换回链表,以节省空间。
转换红黑树
在 JDK1.8 中,HashMap 还引入了一个新的概念,叫做负载因子(load factor),它是指哈希表中键值对的数量与数组长度的比值。当键值对的数量超过了负载因子与数组长度的乘积时,就会触发扩容操作,HashMap 会自动将数组长度扩大一倍,并将原来的键值对重新分配到新的数组中。这样做的目的是为了保证散列表的性能,因为当负载因子过高时,散列表的性能会急剧下降。