hashmap是散列表吗_一篇文章教你读懂哈希表-HashMap

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在最近的学习过程中，发现身边很多朋友对哈希表的原理和应用场景不甚了解，处于会用但不知道什么时候该用的状态，所以我找出了刚学习Java时写的HashMap实现，并以此为基础拓展关于哈希表的实现原理。

什么是哈希表？

散列表（Hash table，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。

以上正式的解释摘自百度百科哈希表页面。

从这段解释中，我们理应知道的：

哈希表是一种数据结构
哈希表表示了关键码值和记录的映射关系
哈希表可以加快查找速度
任意哈希表，都满足有哈希函数f(key)，代入任意key值都可以获取包含该key值的记录在表中的地址

官方解释听过了，那么如何用大白话来解释呢？

简单的来说，哈希表是一种表结构，我们可以直接根据给定的key值计算出目标位置。在工程中这一表结构实现通常采用数组。

与普通的列表不同的地方在于，普通列表仅能通过下标来获取目标位置的值，而哈希表可以根据给定的key计算得到目标位置的值。

在列表查找中，使用最广泛的二分查找算法，复杂度为O(log2n)，但其始终只能用于有序列表。普通无序列表只能采用遍历查找，复杂度为O(n)。

而拥有较为理想的哈希函数实现的哈希表，对其任意元素的查找速度始终为常数级，即O(1)。

图解：

在一个典型的哈希表实现中，我们将数组总长度设为模数，将key值直接对其取模，所得的值为数组下标。

如图所示的三组数据，分别被映射到下标为0和7的位置中，显而易见的，第1组数据和第3组数据发生了哈希碰撞。

如何解决哈希碰撞？

常用的解决方案有散列法和拉链法。散列法又分为开放寻址法和再散列法等，此处不做展开。java中使用的实现为拉链法，即：在每个冲突处构建链表，将所有冲突值链入链表，如同拉链一般一个元素扣一个元素，故名拉链法。

需要注意的是，如果遭到恶意哈希碰撞攻击，拉链法会导致哈希表退化为链表，即所有元素都被存储在同一个节点的链表中，此时哈希表的查找速度=链表遍历查找速度=O(n)。

哈希表有什么优势？

通过前面的概念了解，哈希表的优点呼之欲出：通过关键值计算直接获取目标位置，对于海量数据中的精确查找有非常惊人的速度提升，理论上即使有无限的数据量，一个实现良好的哈希表依旧可以保持O(1)的查找速度，而O(n)的普通列表此时已经无法正常执行查找操作（实际上不可能，受到JVM可用内存限制，机器内存限制等）。

哈希表的主要应用场景

在工程上，经常用于通过名称指定配置信息、通过关键字传递参数、建立对象与对象的映射关系等。目前最流行的NoSql数据库之一Redis，整体的使用了哈希表思想。

一言以蔽之，所有使用了键值对的地方，都运用到了哈希表思想。

Java中的哈希表实现-HashMap

在正式开始对HashMap的介绍和实现之前，你应当知道以下这些知识：

任意数对2的N次方取模时，等同于其和2的N次方-1作位于运算。

公式表述为：

k % 2^n = k & (2^n - 1)

而位于运算相比于取模运算速度大幅度提升（按照Bruce Eckel给出的数据，大约可以提升5～8倍）。

负载因子

负载因子是哈希表的重要参数，其定义为：哈希表中已存有的元素与哈希表长度的比值。

它是一个浮点数，表示哈希表目前的装满程度。由于表长是定值，而表中元素的个数越大，表中空余位置就会更少，发生碰撞的可能性也会进一步增大。

哈希表的扩容策略依赖于负载因子阈值。基于性能与空间的选择，JDK标准库将HashMap的负载因子阈值定为0.75。

HashMap继承体系

首先来看HashMap的继承体系：

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>public abstract class AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>public interface Map<K, V>

可以看到，抽象类AbstractMap就是对Map接口的抽象实现，HashMap通过继承AbstractMap间接实现了Map接口，同时自身直接声明了对Map接口的实现，即HashMap就是Map接口的直接实现。

Map接口中定义了一个Map实现类必须要实现的方法。所有Map实现类都应当实现这些方法。

Map接口定义的需要实现的方法：

在本篇文章剩余的篇幅中，将会基于Map接口实现一个我们自己的HashMap。

MyHashMap实现：

在动手之前，先分析清楚Map接口提供的方法，实现了哪些功能。其中关键的方法提取出来，结果为：

//实现查找功能。
//containsKey基于此方法实现。
V get(Object key);
//实现新增功能。
//由于哈希表同key覆盖特性，此方法同时实现了更新操作。
V put(K key, V value);
//实现删除功能。
V remove(Object key);
//实现对Map的遍历功能。
Set<Map.Entry<K, V>> entrySet();
Collection<V> values();
Set<K> keySet();

我们的HashMap采用泛型数组作为存储数据的结构。此时应用到两个类Node和Entry。Node类用作拉链法链表节点，其中每个Node存储了一个Entry类，Entry中包含了Key和Value，是真正存储数据的类型。

前文所述的与模运算等价的位与运算，当且仅当模数为2的N次幂时才会生效。所以我们的HashMap初始的数组长度将会定为16，扩容策略为每次扩容为上一次长度的2倍，负载因子0.75（这也是JDK标准库所采用的配置）。

public class MyHashMap<K, V> implements Map<K, V> {private class Node {private MyEntry<K, V> entry = null;public Node next = null;}class MyEntry<K, V> implements Entry<K, V> {private int hash;private K key;private V value;}//常量区private static final double LOAD_FACTOR = 0.75;       //负载因子阈值private static final int INITIAL_SIZE = 16;           //数组初始大小//成员变量区private int element_count = 0;        //当前元素计数private Node[] node_list = (Node[]) Array.newInstance(Node.class, INITIAL_SIZE);       //存储数组。//略去Map列表的实现方法
}

值得注意的是

private Node[] node_list = (Node[]) Array.newInstance(Node.class, INITIAL_SIZE)

Java中并不支持直接申请泛型类的数组。只能通过Array.newInstance静态方法构造数组并强制转换为泛型类的数组。

resize操作时同样需要用到此方法。

Hash表的核心操作就是通过对key值的计算直接查找目标元素下标，因此我们首先参考标准库编写(fuzhi)出getIndex方法：

private int getIndex( int hash, int mod ){return (hash & 0x7fffffff) & (mod - 1);
}

(hash & 0x7fffffff)是为了确保结果为正数。

为什么要对0x7fffffff做位于操作？

0x7fffffff是int可以表达的最大正整数，除了首位为0其他31位都为1。正数& 0x7fffffff结果为其本身，负数& 0x7fffffff结果为正数。

为什么不用Math.abs？

前面说过，位运算很快。而且由于Math.abs只是简单的return -a，因此Math.abs(Integer.MIN_VALUE)时结果仍然为负数，如下图所示：

hash & 0x7fffffff保证结果为正数。

（结果是不是负数的绝对值不重要，只要参数同样时每次计算都可以得出同样的结果，就可以作为哈希函数）

基于getIndex方法，我们可以写出put和remove方法。

@Override
public V put( K key, V value ){put(new MyEntry<>(key, value), node_list, true);return value;
}private void put( MyEntry<K, V> entry, Node[] target, boolean check ){put(new Node(entry), target, check);
}/*** 如果目标位置为空，则创建节点并保存目标位置* 否则在列表中查找并替换重复项。* 如果没有重复项，则插入链表尾部。** @param node   : 被加入数组的节点。* @param target : 目标数组。* @param check : 指示方法是否检查数组的当前元素数量。*/
private void put( Node node, Node[] target, boolean check ){int index = getIndex(node.getEntry().getHash(), node_list.length);if (target[index] == null) {target[index] = new Node(null);}if (target[index].next == null) {target[index].next = node;if (check) {//检查哈希表大小++element_count;checkLoadFactor();}return;}Node temp = target[index].next;while (temp != null) {if (temp.getEntry().getHash() == node.getEntry().getHash()) {temp.setEntry(node.getEntry());return;}if (temp.next == null) {temp.next = node;temp.next.next = null;        //截断节点，防止出现循环引用if (check) {//检查哈希表大小++element_count;checkLoadFactor();}}temp = temp.next;}
}

其中几个值得注意的点：

check参数：指示方法是否检查数组的当前元素数量。由于扩容时同样会使用这个方法作数组元素的迁移行为，一个检查的开关是必须的，否则会出现死循环。

temp.next.next = null ：同样，在数据迁移操作时，如果未截断链表的每个节点，会导致新老数组中对应列表发生串联，最终产生死循环。

最终MyHashMap中将集成经典的链表操作。

接着实现remove方法：

@Override
public V remove( Object key ){if (key == null) {return null;}int index = getIndex(key.hashCode(), node_list.length);if (node_list[index] == null || node_list[index].next == null) {return null;}//在目标位置的链表中查找目标键值。Node last = node_list[index];Node current = node_list[index].next;while (current != null) {if (current.getEntry().getHash() == key.hashCode()) {last.next = current.next;--element_count;                            //减少数组元素计数return current.getEntry().getValue();}last = last.next;current = current.next;}return null;
}

在remove方法中，将会计算得到目标节点下标，遍历目标链表节点，当查找到目标元素时，断开并重连链表将目标元素从链表中移除。

非常典型的链表操作。

接下来实现最重要的get操作。然而在HashMap的CRUD三个操作中，get操作最为简单，因为其不需要移动链表节点或改变链表结构，仅需要遍历链表即可。

/*** 从Map中查找目标Key。* @param key* @return*/
@Override
public V get( Object key ){int index = getIndex(key.hashCode(), node_list.length);//目标位置为空则直接返回nullif (node_list[index] == null || node_list[index].next == null) {return null;}//目标位置不为空则遍历链表，查找相同的keyNode temp = node_list[index].next;while (temp != null) {if (temp.getEntry().getHash() == key.hashCode()) {return temp.getEntry().getValue();}temp = temp.next;}return null;
}

接下来是resize方法，它实现了数组元素的迁移操作。

但在resize方法之前，我们先来看一个有趣的方法，也是我的实现中不同于JDK标准库的方法，它提供了对元素数组的遍历操作，采用双指针法实现。它接受一个Consumer接口作为参数，它会对当前数组中的所有Node调用Consumer.accept方法。

values方法，containsValue方法，keySet方法，entrySet方法都基于它来实现：

//遍历list，并对其中的每一个元素执行指定的操作
private void traversing( Node[] nl, Consumer<Node> con ){int head = 0, foot = nl.length - 1;Node node;while (head <= foot) {if (nl[head] != null && nl[head].next != null) {node = nl[head];while ((node = node.next) != null) {con.accept(node);}}if (nl[foot] != null && nl[foot].next != null) {node = nl[foot];while ((node = node.next) != null) {con.accept(node);}}++head;--foot;}
}

有了traversing方法，可以用轻松（甚至是偷懒）的方式写出values，keySet，entrySet，containsValue：

@Override
public Collection<V> values(){Collection<V> collection = new ArrayList<>();traversing(node_list, (node -> {collection.add(node.getEntry().getValue());}));return collection;
}@Override
public Set<K> keySet(){Set<K> set = new HashSet<>();traversing(node_list, (node -> {set.add(node.entry.getKey());}));return set;
}@Override
public Set<Entry<K, V>> entrySet(){Set<Entry<K, V>> set = new HashSet<>();traversing(node_list, ( node ) -> {set.add(node.getEntry());});return set;
}//在最坏情况下，这种实现会将HashMap遍历两次。
//这样写仅仅是为了偷懒。
//如果你要写一个用于生产环境的containsValue，不要这样做。
@Override
public boolean containsValue( Object value ){//遍历哈希表查找值for (Entry<K, V> entry : entrySet()) {V temp_value = entry.getValue();if (temp_value != null && temp_value.equals(value)) {return true;}}return false;
}

用于对HashMap进行扩容的resize方法如下，它的实现原理非常简单易懂：创建一个新数组，随后调用traversing和本类的put方法将原始数组中的所有元素插入到新数组中，最终使用新数组替换原始数组。

随便一提，(hash & 0x7fffffff) & (mod - 1)可以保证将每个链表中的元素平均的放入新数组中的两个对应位置。

/*** 列表扩容。*/
private void resize(){//创建新列表Node[] new_list = (Node[]) Array.newInstance(Node.class, node_list.length << 1);traversing(node_list, (node -> {put(node, new_list, false);}));//移动完成后替换当前列表。node_list = new_list;
}

大功告成！Map接口中的所有核心方法都被实现了。

在OrsPced的Github可以找到本文中的完整实现。

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对阅读至此的您表示诚挚的感谢。