漫画:什么是HashMap?
2017-11-20 00:00
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来自:程序员小灰(微信号:chengxuyuanxiaohui)
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众所周知,HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合,每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对(Entry)分散存储在一个数组当中,这个数组就是HashMap的主干。
HashMap数组每一个元素的初始值都是Null。
对于HashMap,我们最常使用的是两个方法:Get 和
Put。
1.Put方法的原理
调用Put方法的时候发生了什么呢?
比如调用 hashMap.put("apple", 0) ,插入一个Key为“apple"的元素。这时候我们需要利用一个哈希函数来确定Entry的插入位置(index):
index = Hash(“apple”)
假定最后计算出的index是2,那么结果如下:
但是,因为HashMap的长度是有限的,当插入的Entry越来越多时,再完美的Hash函数也难免会出现index冲突的情况。比如下面这样:
这时候该怎么办呢?我们可以利用链表来解决。
HashMap数组的每一个元素不止是一个Entry对象,也是一个链表的头节点。每一个Entry对象通过Next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到冲突的数组位置时,只需要插入到对应的链表即可:
需要注意的是,新来的Entry节点插入链表时,使用的是“头插法”。至于为什么不插入链表尾部,后面会有解释。
2.Get方法的原理
使用Get方法根据Key来查找Value的时候,发生了什么呢?
首先会把输入的Key做一次Hash映射,得到对应的index:
index = Hash(“apple”)
由于刚才所说的Hash冲突,同一个位置有可能匹配到多个Entry,这时候就需要顺着对应链表的头节点,一个一个向下来查找。假设我们要查找的Key是“apple”:
第一步,我们查看的是头节点Entry6,Entry6的Key是banana,显然不是我们要找的结果。
第二步,我们查看的是Next节点Entry1,Entry1的Key是apple,正是我们要找的结果。
之所以把Entry6放在头节点,是因为HashMap的发明者认为,后插入的Entry被查找的可能性更大。
————————————
之前说过,从Key映射到HashMap数组的对应位置,会用到一个Hash函数:
index = Hash(“apple”)
如何实现一个尽量均匀分布的Hash函数呢?我们通过利用Key的HashCode值来做某种运算。
index = HashCode([b]Key) % Length ?[/b]
如何进行位运算呢?有如下的公式(Length是HashMap的长度):
index = HashCode([b]Key) & (Length - 1) [/b]
下面我们以值为“book”的Key来演示整个过程:
1.计算book的hashcode,结果为十进制的3029737,二进制的101110001110101110 1001。
2.假定HashMap长度是默认的16,计算Length-1的结果为十进制的15,二进制的1111。
3.把以上两个结果做与运算,101110001110101110 1001 & 1111 = 1001,十进制是9,所以 index=9。
可以说,Hash算法最终得到的index结果,完全取决于Key的Hashcode值的最后几位。
假设HashMap的长度是10,重复刚才的运算步骤:
单独看这个结果,表面上并没有问题。我们再来尝试一个新的HashCode 101110001110101110
1011 :
让我们再换一个HashCode
101110001110101110 1111 试试 :
是的,虽然HashCode的倒数第二第三位从0变成了1,但是运算的结果都是1001。也就是说,当HashMap长度为10的时候,有些index结果的出现几率会更大,而有些index结果永远不会出现(比如0111)!
这样,显然不符合Hash算法均匀分布的原则。
反观长度16或者其他2的幂,Length-1的值是所有二进制位全为1,这种情况下,index的结果等同于HashCode后几位的值。只要输入的HashCode本身分布均匀,Hash算法的结果就是均匀的。
—————END—————
系列文章:
《漫画:什么是一致性哈希?》
《漫画:什么是B+树?》
《漫画:什么是B-树?》
《漫画:什么是跳跃表?》
《漫画:什么是动态规划?》
《漫画:当程序猿遇上智力测试题》
《漫画:判断
2 的乘方》
《漫画算法:最小栈的实现》
《漫画:什么是大数据?》
《漫画算法:无序数组排序后的最大相邻差值》
《漫画:什么是Bitmap算法?》
《漫画:Bitmap算法
进阶篇》
《什么是A*寻路算法?》
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index = Hash(“apple”)
假定最后计算出的index是2,那么结果如下:
但是,因为HashMap的长度是有限的,当插入的Entry越来越多时,再完美的Hash函数也难免会出现index冲突的情况。比如下面这样:
这时候该怎么办呢?我们可以利用链表来解决。
HashMap数组的每一个元素不止是一个Entry对象,也是一个链表的头节点。每一个Entry对象通过Next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到冲突的数组位置时,只需要插入到对应的链表即可:
需要注意的是,新来的Entry节点插入链表时,使用的是“头插法”。至于为什么不插入链表尾部,后面会有解释。
2.Get方法的原理
使用Get方法根据Key来查找Value的时候,发生了什么呢?
首先会把输入的Key做一次Hash映射,得到对应的index:
index = Hash(“apple”)
由于刚才所说的Hash冲突,同一个位置有可能匹配到多个Entry,这时候就需要顺着对应链表的头节点,一个一个向下来查找。假设我们要查找的Key是“apple”:
第一步,我们查看的是头节点Entry6,Entry6的Key是banana,显然不是我们要找的结果。
第二步,我们查看的是Next节点Entry1,Entry1的Key是apple,正是我们要找的结果。
之所以把Entry6放在头节点,是因为HashMap的发明者认为,后插入的Entry被查找的可能性更大。
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之前说过,从Key映射到HashMap数组的对应位置,会用到一个Hash函数:
index = Hash(“apple”)
如何实现一个尽量均匀分布的Hash函数呢?我们通过利用Key的HashCode值来做某种运算。
index = HashCode([b]Key) % Length ?[/b]
如何进行位运算呢?有如下的公式(Length是HashMap的长度):
index = HashCode([b]Key) & (Length - 1) [/b]
下面我们以值为“book”的Key来演示整个过程:
1.计算book的hashcode,结果为十进制的3029737,二进制的101110001110101110 1001。
2.假定HashMap长度是默认的16,计算Length-1的结果为十进制的15,二进制的1111。
3.把以上两个结果做与运算,101110001110101110 1001 & 1111 = 1001,十进制是9,所以 index=9。
可以说,Hash算法最终得到的index结果,完全取决于Key的Hashcode值的最后几位。
假设HashMap的长度是10,重复刚才的运算步骤:
单独看这个结果,表面上并没有问题。我们再来尝试一个新的HashCode 101110001110101110
1011 :
让我们再换一个HashCode
101110001110101110 1111 试试 :
是的,虽然HashCode的倒数第二第三位从0变成了1,但是运算的结果都是1001。也就是说,当HashMap长度为10的时候,有些index结果的出现几率会更大,而有些index结果永远不会出现(比如0111)!
这样,显然不符合Hash算法均匀分布的原则。
反观长度16或者其他2的幂,Length-1的值是所有二进制位全为1,这种情况下,index的结果等同于HashCode后几位的值。只要输入的HashCode本身分布均匀,Hash算法的结果就是均匀的。
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