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众所周知,HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合,每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对(Entry)分散存储在一个数组当中,这个数组就是HashMap的主干。

HashMap数组每一个元素的初始值都是Null。

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对于HashMap,我们最常使用的是两个方法:Get 和 Put。

Put方法的原理

调用Put方法的时候发生了什么呢?

比如调用 hashMap.put("apple", 0) ,插入一个Key为“apple"的元素。这时候我们需要利用一个哈希函数来确定Entry的插入位置(index):

index =  Hash(“apple”)

假定最后计算出的index是2,那么结果如下:

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但是,因为HashMap的长度是有限的,当插入的Entry越来越多时,再完美的Hash函数也难免会出现index冲突的情况。比如下面这样:

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这时候该怎么办呢?我们可以利用链表来解决。

HashMap数组的每一个元素不止是一个Entry对象,也是一个链表的头节点。每一个Entry对象通过Next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到冲突的数组位置时,只需要插入到对应的链表即可:

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需要注意的是,新来的Entry节点插入链表时,使用的是“头插法”。至于为什么不插入链表尾部,后面会有解释。

Get方法的原理

使用Get方法根据Key来查找Value的时候,发生了什么呢?

首先会把输入的Key做一次Hash映射,得到对应的index:

index =  Hash(“apple”)

由于刚才所说的Hash冲突,同一个位置有可能匹配到多个Entry,这时候就需要顺着对应链表的头节点,一个一个向下来查找。假设我们要查找的Key是“apple”:

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第一步,我们查看的是头节点Entry6,Entry6的Key是banana,显然不是我们要找的结果。

第二步,我们查看的是Next节点Entry1,Entry1的Key是apple,正是我们要找的结果。

之所以把Entry6放在头节点,是因为HashMap的发明者认为,后插入的Entry被查找的可能性更大。

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之前说过,从Key映射到HashMap数组的对应位置,会用到一个Hash函数:

index =  Hash(“apple”)

如何实现一个尽量均匀分布的Hash函数呢?我们通过利用Key的HashCode值来做某种运算。

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如何进行位运算呢?有如下的公式(Length是HashMap的长度):

index =  HashCode(Key) &  (Length - 1)

下面我们以“book"的Key来演示整个过程:

1.计算book的hashcode,结果为十进制的3029737,二进制的101110001110101110 1001。
2.假定HashMap长度是默认的16,计算Length-1的结果为十进制的15,二进制的1111。
3.把以上两个结果做与运算,101110001110101110 1001 & 1111 = 1001,十进制是9,所以 index=9。

可以说,Hash算法最终得到的index结果,完全取决于Key的Hashcode值的最后几位。

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假设HashMap的长度是10,重复刚才的运算步骤:

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单独看这个结果,表面上并没有问题。我们再来尝试一个新的HashCode  101110001110101110 1011 :

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让我们再换一个HashCode 101110001110101110 1111 试试  :

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是的,虽然HashCode的倒数第二第三位从0变成了1,但是运算的结果都是1001。也就是说,当HashMap长度为10的时候,有些index结果的出现几率会更大,而有些index结果永远不会出现(比如0111)!

这样,显然不符合Hash算法均匀分布的原则。

反观长度16或者其他2的幂,Length-1的值是所有二进制位全为1,这种情况下,index的结果等同于HashCode后几位的值。只要输入的HashCode本身分布均匀,Hash算法的结果就是均匀的。

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漫画来自:玻璃猫

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