HashMap解密：揭秘高效存儲與快速檢索的魔法

HashMap是Java中廣泛使用的數(shù)據(jù)結(jié)構之一，它提供了高效的鍵值對存儲和檢索功能。本文將深入探討HashMap的底層原理，包括它的數(shù)據(jù)結(jié)構、哈希算法、碰撞解決方法以及工作原理。

數(shù)據(jù)結(jié)構

HashMap的底層數(shù)據(jù)結(jié)構是數(shù)組和鏈表（或紅黑樹）。數(shù)組用于存儲元素的桶（bucket），每個桶是一個鏈表或紅黑樹的頭節(jié)點。當出現(xiàn)大量元素存儲在同一個桶內(nèi)時，鏈表將轉(zhuǎn)換為紅黑樹，以提高檢索效率。

哈希算法

HashMap使用哈希算法將鍵映射到數(shù)組索引位置。哈希算法的關鍵是?hashCode()?方法。當調(diào)用?hashCode()?方法時，HashMap會根據(jù)鍵的特性生成一個哈希碼。哈希碼是一個整數(shù)，它代表了鍵在數(shù)組中的位置。

碰撞解決方法

在哈希算法中，不同的鍵可能會生成相同的哈希碼，這就是所謂的碰撞（collision）。HashMap使用鏈表和紅黑樹來解決碰撞問題。

當元素被插入到HashMap中時，首先根據(jù)鍵的哈希碼計算出數(shù)組索引。如果該索引位置為空，則直接將元素插入其中。如果該索引位置已經(jīng)存在元素，則遍歷鏈表或紅黑樹，判斷鍵是否已經(jīng)存在。如果鍵已存在，則更新對應的值；如果鍵不存在，則將新元素添加到鏈表或紅黑樹的末尾或合適位置。

當鏈表的長度超過8個節(jié)點，并且數(shù)組的長度大于64時，鏈表將被轉(zhuǎn)換為紅黑樹。這是為了提高在大量元素存儲在同一個桶內(nèi)時的查找效率。

源碼

// 遍歷鏈表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
    // 遍歷到鏈表最后一個節(jié)點
    if ((e = p.next) == null) {
        p.next = newNode(hash, key, value, null);
        // 如果鏈表元素個數(shù)大于等于TREEIFY_THRESHOLD（8）
        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
            // 紅黑樹轉(zhuǎn)換（并不會直接轉(zhuǎn)換成紅黑樹）
            treeifyBin(tab, hash);
        break;
    }
    if (e.hash == hash &&
        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
        break;
    p = e;
}

工作原理

當使用HashMap進行插入、獲取或刪除操作時，它會執(zhí)行以下步驟：

1. 根據(jù)鍵的?hashCode()?方法計算哈希碼。
2. 根據(jù)哈希碼找到數(shù)組索引位置。
3. 如果該索引位置為空，直接插入元素。
4. 如果該索引位置不為空，檢查鍵是否已存在，如果存在則更新值，否則將元素插入鏈表或紅黑樹。
5. 如果鏈表長度過長，并且數(shù)組長度足夠大，將鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑樹。
6. 根據(jù)需要調(diào)整數(shù)組的大小（擴容或收縮）以保持較低的負載因子。

總結(jié)

HashMap是一種高效的鍵值對存儲和檢索數(shù)據(jù)結(jié)構。它的底層原理基于數(shù)組、鏈表和紅黑樹，使用哈希算法將鍵映射到數(shù)組索引位置。碰撞問題通過鏈表和紅黑樹的使用得以解決。了解HashMap的底層原理對于理解其運作方式、優(yōu)化性能以及避免潛在的問題非常重要。通過合理選擇哈希函數(shù)和調(diào)整負載因子，我們可以確保HashMap在各種場景下都能夠提供高效的數(shù)據(jù)存儲和檢索能力。