<ruby id="bdb3f"></ruby>

    <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>

      <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"><th id="bdb3f"></th></cite></p><p id="bdb3f"></p>
        <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>

          <pre id="bdb3f"></pre>
          <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><thead id="bdb3f"></thead></del></pre>

          <ruby id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></ruby><ruby id="bdb3f"></ruby>
          <pre id="bdb3f"><pre id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></pre></pre><output id="bdb3f"></output><p id="bdb3f"></p><p id="bdb3f"></p>

          <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><progress id="bdb3f"></progress></del></pre>

                <ruby id="bdb3f"></ruby>

                合規國際互聯網加速 OSASE為企業客戶提供高速穩定SD-WAN國際加速解決方案。 廣告
                [TOC] # 散列 在對某個集合進行查找,列表需要的時間為是O(n),樹查找為O(logN),散列是一種常數平均時間執行。 對于散列,我們要新增或查找某個元素,我們通過把當前元素的關鍵字 通過某個函數映射到數組中的某個位置,通過數組下標一次定位就可完成操作。 **存儲位置 = f(關鍵字)** 其中,這個函數f一般稱為**散列函數**,這個函數的設計好壞會直接影響到**散列表**的優劣。 ## 散列函數 好的哈希函數會盡可能地保證?**計算簡單和散列地址分布均勻.** [Java中String的hash函數分析](https://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/7198533) [Time33哈希算法](https://blog.csdn.net/fengxinze/article/details/7186765) ## 散列沖突 首先散列函數并不保證計算結果唯一, 通過散列函數得出的實際存儲地址相同怎么辦?也就是說,當我們對某個元素進行哈希運算,得到一個存儲地址,然后要進行插入的時候,發現已經被其他元素占用了,其實這就是所謂的哈希沖突,也叫散列碰撞 散列沖突的解決方案有多種:開放定址法(發生沖突,繼續尋找下一塊未被占用的存儲地址),再散列函數法,鏈地址法,而HashMap即是采用了鏈地址法,也就是數組+鏈表的方式。 # HashMap(基于jdk1.8) ![](https://img.kancloud.cn/e0/1a/e01a17825370cd357f2fab3b705160fa_1082x918.png) 從上圖我們可以看到,HashMap由**鏈表+數組**組成,他的**底層結構是一個數組,而數組的元素是一個單向鏈表(當數量大于8時,切換為紅黑樹)。** 接下來,我們開始分析源碼 ## Node HashMap的主干是一個Node數組。Entry是HashMap的基本組成單元,每一個Entry包含一個key-value鍵值對。 ?Node是HashMap中的一個靜態內部類。代碼如下 ~~~ static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; } ~~~ ## 核心成員變量 ~~~ //以Node<K,V>為元素的數組,也就是上圖HashMap的縱向的長鏈數組,起長度必須為2的n次 transient Node<K,V>[] table; //大小 transient int size //負載因子,代表了table的填充度有多少,默認是0.75 final float loadFactor; //擴容的臨界值,或者所能容納的key-value對的極限。當size>threshold的時候就會擴容 int threshold; ~~~ ## 構造函數 構造函數并僅僅是做了一些賦值操作 ~~~ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { ... this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; } //高效的計算出大于且距離最小的2n這個值 static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1 ~~~ ## 插入 ~~~ public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) //1 處理table為空,未初始化的情況 n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //2 算元素所要儲存的位置index((n - 1) & hash) //2.1 如果該位置沒有值,這直接插入newNode tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { //2.2 如果該位置有值 Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //2.2.1 key值相同,直接覆蓋 e = p; else if (p instanceof TreeNode) //2.2.2 如果是紅黑樹, 插入樹 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //2.2.3 如果是鏈表 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { //2.2.3.1 如果是鏈表找不到值,newNode p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //2.2.3.1。1 如果是鏈表過長,轉化為紅黑樹 treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //2.2.3.2 如果是鏈表找到值,直接替換 break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key //2.2.4 已經存在 V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; } ~~~ ## hash 與 index ~~~ static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } int index = (n - 1) & hash; ~~~ ## 擴容resize HashMap擴容可以分為三種情況: 第一種:使用默認構造方法初始化HashMap。從前文可以知道HashMap在一開始初始化的時候會返回一個空的table,并且thershold為0。因此第一次擴容的容量為默認值DEFAULT\_INITIAL\_CAPACITY也就是16。同時threshold = DEFAULT\_INITIAL\_CAPACITY \* DEFAULT\_LOAD\_FACTOR = 12。 第二種:指定初始容量的構造方法初始化HashMap。那么從下面源碼可以看到初始容量會等于threshold,接著threshold = 當前的容量(threshold) \* DEFAULT\_LOAD\_FACTOR。 第三種:HashMap不是第一次擴容。如果HashMap已經擴容過的話,那么每次table的容量以及threshold量為原有的兩倍。 ~~~ final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; } ~~~ ## 參考資料 [JDK8中的HashMap實現原理及源碼分析](https://www.jianshu.com/p/17177c12f849)
                  <ruby id="bdb3f"></ruby>

                  <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>

                    <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"><th id="bdb3f"></th></cite></p><p id="bdb3f"></p>
                      <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>

                        <pre id="bdb3f"></pre>
                        <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><thead id="bdb3f"></thead></del></pre>

                        <ruby id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></ruby><ruby id="bdb3f"></ruby>
                        <pre id="bdb3f"><pre id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></pre></pre><output id="bdb3f"></output><p id="bdb3f"></p><p id="bdb3f"></p>

                        <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><progress id="bdb3f"></progress></del></pre>

                              <ruby id="bdb3f"></ruby>

                              哎呀哎呀视频在线观看