Java提高篇(三三)—–Map总结
zhangmin
zhangmin 37 0
2019-09-23 14:06
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撸了今年阿里、腾讯和美团的面试,我有一个重要发现…….

原文出处:http://cmsblogs.com/chenssy
在前面LZ详细介绍了HashMapHashTableTreeMap的实现方法,从数据结构、实现原理、源码分析三个方面进行阐述,对这个三个类应该有了比较清晰的了解,下面LZ就Map做一个简单的总结。
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一、Map概述

首先先看Map的结构示意图


    [*]Map: “键值”对映射的抽象接口。该映射不包括重复的键,一个键对应一个值。
    [*]SortedMap: 有序的键值对接口,继承Map接口。
    [*]NavigableMap: 继承SortedMap,具有了针对给定搜索目标返回最接近匹配项的导航方法的接口。
    [*]AbstractMap: 实现了Map中的绝大部分函数接口。它减少了“Map的实现类”的重复编码。
    [*]Dictionary: 任何可将键映射到相应值的类的抽象父类。目前被Map接口取代。
    [*]TreeMap: 有序散列表,实现SortedMap 接口,底层通过红黑树实现。
    [*]HashMap: 是基于“拉链法”实现的散列表。底层采用“数组+链表”实现。
    [*]WeakHashMap: 基于“拉链法”实现的散列表。
    [*]HashTable: 基于“拉链法”实现的散列表。
总结如下:

他们之间的区别:

二、内部哈希: 哈希映射技术

几乎所有通用Map都使用哈希映射技术。对于我们程序员来说我们必须要对其有所了解。
哈希映射技术是一种就元素映射到数组的非常简单的技术。由于哈希映射采用的是数组结果,那么必然存在一中用于确定任意键访问数组的索引机制,该机制能够提供一个小于数组大小的整数,我们将该机制称之为哈希函数。在Java中我们不必为寻找这样的整数而大伤脑筋,因为每个对象都必定存在一个返回整数值的hashCode方法,而我们需要做的就是将其转换为整数,然后再将该值除以数组大小取余即可。如下
int hashValue = Maths.abs(obj.hashCode()) % size;下面是HashMap、HashTable的:
----------HashMap------------//计算hash值static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);}//计算key的索引位置static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1);}-----HashTable--------------int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; //确认该key的索引位置位置的索引就代表了该节点在数组中的位置。下图是哈希映射的基本原理图:

在该图中1-4步骤是找到该元素在数组中位置,5-8步骤是将该元素插入数组中。在插入的过程中会遇到一点点小挫折。在众多肯能存在多个元素他们的hash值是一样的,这样就会得到相同的索引位置,也就说多个元素会映射到相同的位置,这个过程我们称之为“冲突”。解决冲突的办法就是在索引位置处插入一个链接列表,并简单地将元素添加到此链接列表。当然也不是简单的插入,在HashMap中的处理过程如下:获取索引位置的链表,如果该链表为null,则将该元素直接插入,否则通过比较是否存在与该key相同的key,若存在则覆盖原来key的value并返回旧值,否则将该元素保存在链头(最先保存的元素放在链尾)。下面是HashMap的put方法,该方法详细展示了计算索引位置,将元素插入到适当的位置的全部过程:
public V put(K key, V value) { //当key为null,调用putForNullKey方法,保存null与table第一个位置中,这是HashMap允许为null的原因 if (key == null) return putForNullKey(value); //计算key的hash值 int hash = hash(key.hashCode()); //计算key hash 值在 table 数组中的位置 int i = indexFor(hash, table.length); //从i出开始迭代 e,判断是否存在相同的key for (Entry e = table; e != null; e = e.next) { Object k; //判断该条链上是否有hash值相同的(key相同) //若存在相同,则直接覆盖value,返回旧value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; //旧值 = 新值 e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; //返回旧值 } } //修改次数增加1 modCount++; //将key、value添加至i位置处 addEntry(hash, key, value, i); return null; }HashMap的put方法展示了哈希映射的基本思想,其实如果我们查看其它的Map,发现其原理都差不多!
三、Map优化

首先我们这样假设,假设哈希映射的内部数组的大小只有1,所有的元素都将映射该位置(0),从而构成一条较长的链表。由于我们更新、访问都要对这条链表进行线性搜索,这样势必会降低效率。我们假设,如果存在一个非常大数组,每个位置链表处都只有一个元素,在进行访问时计算其 index 值就会获得该对象,这样做虽然会提高我们搜索的效率,但是它浪费了控件。诚然,虽然这两种方式都是极端的,但是它给我们提供了一种优化思路:使用一个较大的数组让元素能够均匀分布。 在Map有两个会影响到其效率,一是容器的初始化大小、二是负载因子。
3.1、调整实现大小

在哈希映射表中,内部数组中的每个位置称作“存储桶”(bucket),而可用的存储桶数(即内部数组的大小)称作容量 (capacity),我们为了使Map对象能够有效地处理任意数的元素,将Map设计成可以调整自身的大小。我们知道当Map中的元素达到一定量的时候就会调整容器自身的大小,但是这个调整大小的过程其开销是非常大的。调整大小需要将原来所有的元素插入到新数组中。我们知道index = hash(key) % length。这样可能会导致原先冲突的键不在冲突,不冲突的键现在冲突的,重新计算、调整、插入的过程开销是非常大的,效率也比较低下。所以,如果我们开始知道Map的预期大小值,将Map调整的足够大,则可以大大减少甚至不需要重新调整大小,这很有可能会提高速度。 下面是HashMap调整容器大小的过程,通过下面的代码我们可以看到其扩容过程的复杂性:
void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; //原始容器 int oldCapacity = oldTable.length; //原始容器大小 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //是否超过最大值:1073741824 threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } //新的数组:大小为 oldCapacity * 2 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity)); table = newTable; /* * 重新计算阀值 = newCapacity * loadFactor > MAXIMUM_CAPACITY + 1 ? * newCapacity * loadFactor :MAXIMUM_CAPACITY + 1 */ threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); } //将元素插入到新数组中 void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entry e : table) { while(null != e) { Entry next = e.next; if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable; newTable = e; e = next; } } }3.2、负载因子

为了确认何时需要调整Map容器,Map使用了一个额外的参数并且粗略计算存储容器的密度。在Map调整大小之前,使用”负载因子”来指示Map将会承担的“负载量”,也就是它的负载程度,当容器中元素的数量达到了这个“负载量”,则Map将会进行扩容操作。负载因子、容量、Map大小之间的关系如下:负载因子 * 容量 > map大小  —–>调整Map大小。
例如:如果负载因子大小为0.75(HashMap的默认值),默认容量为11,则 11 * 0.75 = 8.25 = 8,所以当我们容器中插入第八个元素的时候,Map就会调整大小。
负载因子本身就是在控件和时间之间的折衷。当我使用较小的负载因子时,虽然降低了冲突的可能性,使得单个链表的长度减小了,加快了访问和更新的速度,但是它占用了更多的控件,使得数组中的大部分控件没有得到利用,元素分布比较稀疏,同时由于Map频繁的调整大小,可能会降低性能。但是如果负载因子过大,会使得元素分布比较紧凑,导致产生冲突的可能性加大,从而访问、更新速度较慢。所以我们一般推荐不更改负载因子的值,采用默认值0.75.

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