通过与 Jira 对比,让您更全面了解 PingCode

  • 首页
  • 需求与产品管理
  • 项目管理
  • 测试与缺陷管理
  • 知识管理
  • 效能度量
        • 更多产品

          客户为中心的产品管理工具

          专业的软件研发项目管理工具

          简单易用的团队知识库管理

          可量化的研发效能度量工具

          测试用例维护与计划执行

          以团队为中心的协作沟通

          研发工作流自动化工具

          账号认证与安全管理工具

          Why PingCode
          为什么选择 PingCode ?

          6000+企业信赖之选,为研发团队降本增效

        • 行业解决方案
          先进制造(即将上线)
        • 解决方案1
        • 解决方案2
  • Jira替代方案

25人以下免费

目录

hashmap分别什么时候用到数组链表红黑树

hashmap分别什么时候用到数组链表红黑树:1、数组——元素数量较少时;2、链表——元素数量较多且产生哈希冲突时;3、红黑树——链表长度超过一定阈值时。数组在需要处理的元素数量比较少的时候使用,链表在元素数量较多且产生哈希冲突时使用。

一、hashmap分别什么时候用到数组链表红黑树

1、数组——元素数量较少时

在元素数量较少的情况下,HashMap 会使用数组存储元素,因为此时不易出现碰撞。在新建一个HashMap时,会初始化一个数组,在JDK1.8之前初始化的数组初始容量为16,但在JDK1.8及之后,它实现了一个懒加载功能,就是在名列前茅次put数据时才会初始化容量,初始容量仍然是16,在添加数据时,添加数据的下标是由key经过hash算法生成的,获取的hash值与数组长度进行一个取余算法获取下标,取余不是用‘%’,而是用‘&’,因为‘&’的运算比‘%’快,而且用数组的长度肯定是2的次幂,所以不用担心‘%’和‘&’这俩个算出的值不相等的问题(只有长度为2的次幂时,‘%’和‘&’的结果才肯定相等)。在容量达到当前容量的0.75倍时,数组会进行扩容,规则是扩容为原来的2倍,比如当前容量为16,当添加第13个数据时,数组就会进行扩容,扩容后所有key重新进行hash算法重新获取自己的‘房子’。

2、链表——元素数量较多且产生哈希冲突时

当产生碰撞时,HashMap 会使用链表来解决。在添加数据时,当hash算法算出新key的值与数组中某个key一致时,会触发链表结构,相当于在老key旁边放一个小板凳让新key坐。

3、红黑树——链表长度超过一定阈值时

当链表长度超过一定阈值(默认为 8)时,链表会转化为红黑树,这样能够提高查找效率,减少时间复杂度。当链表的长度大于等于8时会链表会转成红黑树,当它长度再次小于6之后会再转为链表,否则仍以红黑树存储数据,在这里有个重点,就是当数组的长度小于64时,链表是不会转为红黑树的,因为当数组长度小于64,使用数组加链表比使用红黑树查询速度要更快、效率要更高。

二、hashmap介绍

hashmap,即散列表,也叫哈希表,是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash)函数。

1、特点

  • HashMap 是一个散列表,它存储的内容是键值对(key-value)映射。
  • HashMap 实现了 Map 接口,根据键的 HashCode 值存储数据,具有很快的访问速度,非常多允许一条记录的键为 null,不支持线程同步。
  • HashMap 是无序的,即不会记录插入的顺序。
  • HashMap 继承于AbstractMap,实现了 Map、Cloneable、java.io.Serializable 接口。

2、存储结构

从结构实现来讲,HashMap是数组+链表+红黑树(JDK1.8增加了红黑树部分)实现的。

从源码可知,HashMap类中有一个非常重要的字段,就是 Node[] table,即哈希桶数组,明显它是一个Node的数组。Node[JDK1.8]的代码实现如下:

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;    //用来定位数组索引位置
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;   //链表的下一个node

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
        public final K getKey(){ ... }
        public final V getValue() { ... }
        public final String toString() { ... }
        public final int hashCode() { ... }
        public final V setValue(V newValue) { ... }
        public final boolean equals(Object o) { ... }
}

Node是HashMap的一个内部类,实现了Map.Entry接口,本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。

HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突,可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题,Java中HashMap采用了链地址法。链地址法,简单来说,就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构,当数据被Hash后,得到数组下标,把数据放在对应下标元素的链表上。例如程序执行下面代码:

    map.put("美团","小美");

系统将调用”美团”这个key的hashCode()方法得到其hashCode 值(该方法适用于每个Java对象),然后再通过Hash算法的后两步运算(高位运算和取模运算,下文有介绍)来定位该键值对的存储位置,有时两个key会定位到相同的位置,表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀,Hash碰撞的概率就越小,map的存取效率就会越高。

如果哈希桶数组很大,即使较差的Hash算法也会比较分散,如果哈希桶数组数组很小,即使好的Hash算法也会出现较多碰撞,所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡,其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小,并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。

3、功能实现

确定哈希桶数组索引位置:

不管增加、删除、查找键值对,定位到哈希桶数组的位置都是很关键的名列前茅步。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合,所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量分布均匀些,尽量使得每个位置上的元素数量只有一个,那么当我们用hash算法求得这个位置的时候,马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的,不用遍历链表,大大优化了查询的效率。HashMap定位数组索引位置,直接决定了hash方法的离散性能。

put方法的详细执行:

  • 判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容;
  • 根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向第六点,如果table[i]不为空,转向第三点;
  • 判断table[i]的为数不多的元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,否则转向第四点,这里的相同指的是hashCode以及equals;
  • 判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向第五点;
  • 遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可;
  • 插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。

扩容过程:

扩容(resize)就是重新计算容量,向HashMap对象里不停的添加元素,而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时,对象就需要扩大数组的长度,以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的,方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组,就像我们用一个小桶装水,如果想装更多的水,就得换大水桶。

延伸阅读1:JDK1.8与JDK1.7的主要区别

  • 1.8接口interface可以有static方法实现和default方法实现
  • jvm元空间替换永久代
  • lambda表达式
  • 集合里批量处理数据的stream流api
  • hashmap1.8加入了链表长度大于8链表转换为红黑树的实现,1.8的hashmap用尾插法
  • 函数式接口
  • 日期api,并发api
  • switch支持string类型
相关文章