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Java 中 HashMap 数据结构分析(语言无关)

文章目录
  • Part1 数组、链表、红黑树简介
    • 1、二叉搜索树
    • 2、AVL树与红黑树
      • 2.1、AVL树
      • 2.2、红黑树与AVL树的比较
      • 2.3、红黑树的性质
      • 2.4、红黑树的插入
  • Part2 HashMap工作原理分析
    • 1、HashMap 用到的散列的原理
    • 2、用数组和链表实现 HashMap
  • Part3 HashMap的实现
    • 1、插入
    • 2、查找
    • 3、扩容

Part1 数组、链表、红黑树简介

java 中的 HashMap 用到的数据结构:

  1. 数组:查询快,插入和删除慢,底层实现依赖操作系统,在一块连续内存空间内,存储数据。
  2. 链表:查询慢,插入和删除快,由一个个(节点、指针)组成。查询需要遍历整个链条。
  3. 红黑树:红黑树借鉴了平衡二叉树的平衡思想,不妨先来看看平衡二叉树是怎么回事,而平衡二叉树又是从二叉搜索树来的。

我们先说二叉搜索树,再说平衡二叉树,最后红黑树。

1、二叉搜索树

又称之为二叉排序树(二叉查找树),它或许是一棵空树,或许是具有以下性质的二叉树:

  • 若他的左子树不为空,则左子树上所有节点的值都小于根节点的值;
  • 若它的右子树不为空,则右子树上所有节点的值都大于根节点的值;
  • 它的左右子树也分别是二叉搜索树。

二叉搜索树的这种特性,使得我们在此二叉树上查找某个值就很方便了,从根节点开始,若要寻找的值小于根节点的值,则在左子树上去找,反之则去右子树查找,知道找到与值相同的节点。插入节点也是一样的道理,从根节点出发,所要插入的值,若小于根节点则去左子树寻找该节点所对应的位置,反之去右子树寻找,直到找到该节点合适的位置。

二叉搜索树的特性便于我们进行查找插入删除等一系列操作,其时间复杂度为O(logn),但是,如果遇见最差的情况,比如以下这棵树:

这棵树,说是树,其实它已经退化成链表了,但从概念上来看,它仍是一棵二叉搜索树,只要我们按照逐次增大,如1、2、3、4、5、6的顺序构造一棵二叉搜索树,则形如上图。那么插入的时间复杂度就变成了O(n),导致这种糟糕的情况原因是因为这棵树极其不平衡,右树的重量远大于左树,因此我们提出了叫平衡二叉搜索树的结构,又称之为 AVL 树,是因为平衡二叉搜索树的发明者为 Adel’son-Vel’skii 和Landis 二人。

2、AVL树与红黑树

它能保持二叉树的高度平衡,尽量降低二叉树的高度,减少树的平均查找长度。

2.1、AVL树

AVL树的性质:

  • 左子树与右子树高度之差的绝对值不超过1;
  • 树的每个左子树和右子树都是AVL树;
  • 每一个节点都有一个平衡因子(balance factor),任一节点的平衡因子是-1、0、1(每一个节点的平衡因子 = 右子树高度 - 左子树高度)。

解决了树不平衡的问题,为什么还要红黑树呢?

创建一颗平衡二叉树的成本其实不小,为了让它重新维持在一个平衡状态,就需要对其进行旋转处理。这个时候就有人开始思考,并且提出了红黑树的理论,那么红黑树到底比AVL树好在哪里?

2.2、红黑树与AVL树的比较

红黑树与AVL树的比较:

  • AVL树的时间复杂度虽然优于红黑树,但是对于现在的计算机,cpu 太快,可以忽略性能差异 ;
  • 红黑树的插入删除比 AVL 树更便于控制操作 ;
  • 红黑树整体性能略优于 AVL 树(红黑树旋转情况少于 AVL 树)。
2.3、红黑树的性质

红黑树的性质:

红黑树是一棵二叉搜索树,它在每个节点增加了一个存储位记录节点的颜色,可以是 RED ,也可以是 BLACK ;通过任意一条从根到叶子简单路径上颜色的约束,红黑树保证最长路径不超过最短路径的二倍,因而近似平衡。

具体性质如下:

  • 每个节点颜色不是黑色,就是红色;
  • 根节点是黑色的;
  • 如果一个节点是红色,那么它的两个子节点就是黑色的(没有连续的红节点);
  • 对于每个节点,从该节点到其后代叶节点的简单路径上,均包含相同数目的黑色节点。

那么为什么当满足以上性质时,就能保证最长路径不超过最短路径的二倍了呢?我们分析一下:

最短路径就是全黑节点,最长路径就是一个红节点一个黑节点,最后黑色节点相同时,最长路径刚好是最短路径的两倍

2.4、红黑树的插入

红黑树插入节点过程大致分析:

RBTree 为二叉搜索树,我们按照二叉搜索树的方法对其进行节点插入

RBTree 有颜色约束性质,因此我们在插入新节点之后要进行颜色调整

具体步骤如下:

  • 根节点为NULL,直接插入新节点并将其颜色置为黑色;
  • 根节点不为NULL,找到要插入新节点的位置;
  • 插入新节点;
  • 判断新插入节点对全树颜色的影响,更新调整颜色。

Part2 HashMap工作原理分析

1、HashMap 用到的散列的原理

什么是散列?

Hash(哈希),又称“散列”,通过计算哈希值,打破元素之间原有的关系,使集合中的元素按照散列函数的分类进行排列。

计算 hashCode 的过程就称作 哈希,在某种程度上,散列是与排序相反的一种操作,排序是将集合中的元素按照某种方式比如字典顺序排列在一起。

在介绍一些集合时,我们总强调需要重写某个类的 equlas() 方法和 hashCode() 方法,确保唯一性。这里的 hashCode() 表示的是对当前对象的唯一标示。

为什么要用到散列?

通过 哈希 计算,可以大大减少比较次数,使用数组或者链表来存储元素,一旦存储的内容数量特别多,需要占用很大的空间,而且在查找某个元素是否存在的过程中,数组和链表都需要挨个循环比较。

数组中如果找到某个值在什么位置,需要循环遍历整个数组,时间复杂度为O(n),而Hash表的时间复杂度基本为O(1)。因为哈希通过一次计算大幅度缩小查找范围,比从全部数据里查找速度要快。

Hash()函数的特点

  • 相同的输入得到相同的HashCode;
  • 不同的HashCode一定对应不同的输入;
  • 不同的输入可能产生相同的HashCode ,这种情况称为**哈希冲突,**在HashMap中使用拉链法解决冲突;
  • 如果两个对象的HashCode相同,不代表两个对象就相同,只能说明这两个对象在散列存储结构中,存放于同一个位置。

2、用数组和链表实现 HashMap

基本数据结构就介绍到这里了,下面来看一下HashMap如何借助这些简单的数据结构实现高效的

  1. 基于数组和链表的结构分析

通过上图可以看出,使用Hash函数和数组结构,就可以快速定位Key在数组的上的位置,为了解决哈希冲突,引入了链表来存放冲突的K-V对。

  1. 链表查找时间复杂度为O(n)如何优化(树化过程)

JDK 1.8 以前 HashMap 的实现是 数组+链表,即使哈希函数取得再好,也很难达到元素百分百均匀分布。

当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶(即数组的一个元素)中时,这个桶下有一条长长的链表,这个时候 HashMap 就相当于一个单链表,假如单链表有 n 个元素,遍历的时间复杂度就是 O(n),完全失去了它的优势。

HashMap 通过引入红黑树来解决这个问题,使复杂度降到了O(logn).

Part3 HashMap的实现

增加和删除操作

下面简介一下 HashMap 的插入、查找、扩容的基本逻辑

1、插入

插入逻辑如下:

  • 先调用 hash() 方法计算哈希值,然后调用 putVal() 方法中根据哈希值进行相关操作,如果当前 哈希表内容为空,新建一个哈希表;
  • 如果要插入的桶中没有元素,新建个节点并放进去;
  • 否则从桶中第一个元素开始查找哈希值对应位置;
  • 如果桶中第一个元素的哈希值和要添加的一样,替换,结束查找;
  • 如果第一个元素不一样,而且当前采用的还是 JDK 8 以后的树形节点,调用 putTreeVal() 进行插入;
  • 否则还是从传统的链表数组中查找、替换,结束查找;
  • 当这个桶内链表个数大于等于 8,就要调用 treeifyBin() 方法进行树形化;
  • 最后检查是否需要扩容。

2、查找

查找逻辑如下

  • 先计算哈希值;
  • 然后再用 哈希函数 计算出桶的位置;
  • 在桶里的链表进行遍历查找。

3、扩容

扩容操作

扩容过程中几个关键的点:

  • 新初始化哈希表时,容量为默认容量,阈值为 容量*加载因子
  • 已有哈希表扩容时,容量、阈值均翻倍;
  • 如果之前这个桶的节点类型是树,需要把新哈希表里当前桶也变成树形结构;
  • 复制给新哈希表中需要重新索引(rehash)

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