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.表的Map 介面的實現,以key-value的形式存在。在HashMap中,key-value總是會當做一個整體來處理,系統會根據hash演算法來計算key-value的儲存位置,我們總是可以透過key快速地存、取value。下面就來分析HashMap的存取。
一、定義
HashMap實現了Map介面,並繼承AbstractMap。其中Map介面定義了鍵映射到值的規則,而AbstractMap類別提供Map 介面的骨幹實現,以最大限度地減少實現此介面所需的工作,其實AbstractMap類別已經實現了Map,這裡標註Map LZ覺得應該是更加清晰吧!
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
HashMap():建構一個具有預設初始容量(16) 和預設負載因子(0.75) 的空HashMap。
HashMap(int initialCapacity):建構一個帶有指定初始容量和預設負載因子 (0.75) 的空 HashMap。
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):建構一個帶有指定初始容量和負載因子的空 HashMap。
在這裡提到了兩個參數:初始容量,負載因子。這兩個參數是影響HashMap性能的重要參數,其中容量表示哈希表中桶的數量,初始容量是創建哈希表時的容量,加載因子是哈希表在其容量自動增加之前可以達到多滿的一種尺度,它衡量的是一個散列表的空間的使用程度,負載因子越大表示散列表的裝填程度越高,反之愈小。對於使用鍊錶法的散列表來說,查找一個元素的平均時間是O(1+a),因此如果負載因子越大,對空間的利用更充分,然而後果是查找效率的降低;如果負載因子太小,那麼散列表的資料將過於稀疏,對空間造成嚴重浪費。系統預設負載因子為0.75,一般情況下我們是無需修改的。
HashMap是一種支援快速存取的資料結構,要了解它的效能必須了解它的資料結構。
三、資料結構
5組,資料結構都可以利用這兩種來組合實現,HashMap也是如此。實際上HashMap是一個“鍊錶散列”,如下是它資料結構:
從上層圖中我們可以看出HashMap 從上層圖中我們可以看出HashMap 。其中參數initialCapacity代表了該數組的長度。下面為HashMap建構函數的原始碼:
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { //初始容量不能<0 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); //初始容量不能 > 最大容量值,HashMap的最大容量值为2^30 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //负载因子不能 < 0 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); // 计算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。 int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1; this.loadFactor = loadFactor; //设置HashMap的容量极限,当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作 threshold = (int) (capacity * loadFactor); //初始化table数组 table = new Entry[capacity]; init(); }
table數組的元素為Entry節點。
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; final int hash; /** * Creates new entry. */ Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; } ....... }
其中Entry為HashMap的內部類,它包含了鍵 key、值才構成了table數組的項為鍊錶。
上面简单分析了HashMap的数据结构,下面将探讨HashMap是如何实现快速存取的。 首先我们先看源码 通过源码我们可以清晰看到HashMap保存数据的过程为:首先判断key是否为null,若为null,则直接调用putForNullKey方法。若不为空则先计算key的hash值,然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置,如果table数组在该位置处有元素,则通过比较是否存在相同的key,若存在则覆盖原来key的value,否则将该元素保存在链头(最先保存的元素放在链尾)。若table在该处没有元素,则直接保存。这个过程看似比较简单,其实深有内幕。有如下几点: 1、 先看迭代处。此处迭代原因就是为了防止存在相同的key值,若发现两个hash值(key)相同时,HashMap的处理方式是用新value替换旧value,这里并没有处理key,这就解释了HashMap中没有两个相同的key。 2、 在看(1)、(2)处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash方法,该方法为一个纯粹的数学计算,就是计算h的hash值。 我们知道对于HashMap的table而言,数据分布需要均匀(最好每项都只有一个元素,这样就可以直接找到),不能太紧也不能太松,太紧会导致查询速度慢,太松则浪费空间。计算hash值后,怎么才能保证table元素分布均与呢?我们会想到取模,但是由于取模的消耗较大,HashMap是这样处理的:调用indexFor方法。 HashMap的底层数组长度总是2的n次方,在构造函数中存在:capacity 我们回到indexFor方法,该方法仅有一条语句:h&(length - 1),这句话除了上面的取模运算外还有一个非常重要的责任:均匀分布table数据和充分利用空间。 这里我们假设length为16(2^n)和15,h为5、6、7。 当n=15时,6和7的结果一样,这样表示他们在table存储的位置是相同的,也就是产生了碰撞,6、7就会在一个位置形成链表,这样就会导致查询速度降低。诚然这里只分析三个数字不是很多,那么我们就看0-15。 从上面的图表中我们看到总共发生了8此碰撞,同时发现浪费的空间非常大,有1、3、5、7、9、11、13、15处没有记录,也就是没有存放数据。这是因为他们在与14进行&运算时,得到的结果最后一位永远都是0,即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的,空间减少,进一步增加碰撞几率,这样就会导致查询速度慢。而当length = 16时,length – 1 = 15 即1111,那么进行低位&运算时,值总是与原来hash值相同,而进行高位运算时,其值等于其低位值。所以说当length = 2^n时,不同的hash值发生碰撞的概率比较小,这样就会使得数据在table数组中分布较均匀,查询速度也较快。 这里我们再来复习put的流程:当我们想一个HashMap中添加一对key-value时,系统首先会计算key的hash值,然后根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置没有元素,则直接插入。否则迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。如果两个hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),则用新的Entry的value覆盖原来节点的value。如果两个hash值相等但key值不等 ,则将该节点插入该链表的链头。具体的实现过程见addEntry方法,如下: 这个方法中有两点需要注意: 一是链的产生。这是一个非常优雅的设计。系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象,那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象,形成一条Entry链,但是若bucketIndex处没有Entry对象,也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null,也就不会产生Entry链了。 二、扩容问题。 随着HashMap中元素的数量越来越多,发生碰撞的概率就越来越大,所产生的链表长度就会越来越长,这样势必会影响HashMap的速度,为了保证HashMap的效率,系统必须要在某个临界点进行扩容处理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。但是扩容是一个非常耗时的过程,因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数,那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。 相对于HashMap的存而言,取就显得比较简单了。通过key的hash值找到在table数组中的索引处的Entry,然后返回该key对应的value即可。 在这里能够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据结构密不可分外,还和Entry有莫大的关系,在前面就提到过,HashMap在存储过程中并没有将key,value分开来存储,而是当做一个整体key-value来处理的,这个整体就是Entry对象。同时value也只相当于key的附属而已。在存储的过程中,系统根据key的hashcode来决定Entry在table数组中的存储位置,在取的过程中同样根据key的hashcode取出相对应的Entry对象。
以上就是java提高篇(二三)-----HashMap的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!
四、存储实现:put(key,vlaue)
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()); ------(1)
//计算key hash 值在 table 数组中的位置
int i = indexFor(hash, table.length); ------(2)
//从i出开始迭代 e,找到 key 保存的位置
for (Entry<K, V> e = table[i]; 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;
}
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//获取bucketIndex处的Entry
Entry<K, V> e = table[bucketIndex];
//将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向原来的 Entry
table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e);
//若HashMap中元素的个数超过极限了,则容量扩大两倍
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
五、读取实现:get(key)
public V get(Object key) {
// 若为null,调用getForNullKey方法返回相对应的value
if (key == null)
return getForNullKey();
// 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码
int hash = hash(key.hashCode());
// 取出 table 数组中指定索引处的值
for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//若搜索的key与查找的key相同,则返回相对应的value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}

javaispopularforcross-platformdesktopapplicationsduetoits“ writeonce,runany where”哲學。 1)itusesbytiesebyTecodeThatrunsonAnyJvm-備用Platform.2)librarieslikeslikeslikeswingingandjavafxhelpcreatenative-lookingenative-lookinguisis.3)

在Java中編寫平台特定代碼的原因包括訪問特定操作系統功能、與特定硬件交互和優化性能。 1)使用JNA或JNI訪問Windows註冊表;2)通過JNI與Linux特定硬件驅動程序交互;3)通過JNI使用Metal優化macOS上的遊戲性能。儘管如此,編寫平台特定代碼會影響代碼的可移植性、增加複雜性、可能帶來性能開銷和安全風險。

Java將通過雲原生應用、多平台部署和跨語言互操作進一步提昇平台獨立性。 1)雲原生應用將使用GraalVM和Quarkus提升啟動速度。 2)Java將擴展到嵌入式設備、移動設備和量子計算機。 3)通過GraalVM,Java將與Python、JavaScript等語言無縫集成,增強跨語言互操作性。

Java的強類型系統通過類型安全、統一的類型轉換和多態性確保了平台獨立性。 1)類型安全在編譯時進行類型檢查,避免運行時錯誤;2)統一的類型轉換規則在所有平台上一致;3)多態性和接口機制使代碼在不同平台上行為一致。

JNI會破壞Java的平台獨立性。 1)JNI需要特定平台的本地庫,2)本地代碼需在目標平台編譯和鏈接,3)不同版本的操作系統或JVM可能需要不同的本地庫版本,4)本地代碼可能引入安全漏洞或導致程序崩潰。

新興技術對Java的平台獨立性既有威脅也有增強。 1)雲計算和容器化技術如Docker增強了Java的平台獨立性,但需要優化以適應不同雲環境。 2)WebAssembly通過GraalVM編譯Java代碼,擴展了其平台獨立性,但需與其他語言競爭性能。

不同JVM實現都能提供平台獨立性,但表現略有不同。 1.OracleHotSpot和OpenJDKJVM在平台獨立性上表現相似,但OpenJDK可能需額外配置。 2.IBMJ9JVM在特定操作系統上表現優化。 3.GraalVM支持多語言,需額外配置。 4.AzulZingJVM需特定平台調整。

平台獨立性通過在多種操作系統上運行同一套代碼,降低開發成本和縮短開發時間。具體表現為:1.減少開發時間,只需維護一套代碼;2.降低維護成本,統一測試流程;3.快速迭代和團隊協作,簡化部署過程。


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