深度学习HashMap之手撕HashMap

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度学习HashMap之手撕HashMap。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

认识哈希表

HashMap其实是数据结构中的哈希表在Java里的实现。

哈希表本质

哈希表也叫散列表，我们先来看看哈希表的定义：

哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。

简单说来说，哈希表由两个要素构成：桶数组和散列函数。

桶数组

我们可能知道，有一类基础的数据结构线性表，而线性表又分两种，数组和链表。
哈希表数据结构里，存储元素的数据结构就是数组，数组里的每个单元都可以想象成一个桶（Bucket）。

散列函数

我们需要在元素和桶数组对应位置建立一种映射映射关系，这种映射关系就是散列函数，也可以叫哈希函数。

散列函数构造

散列函数也叫哈希函数，假如我们数据元素的key是整数或者可以转换为一个整数，可以通过这些常见方法来获取映射地址。

直接定址法

直接根据key来映射到对应的数组位置，例如1232放到下标1232的位置。

数字分析法

取key的某些数字（例如十位和百位）作为映射的位置

平方取中法

取key平方的中间几位作为映射的位置

折叠法

将key分割成位数相同的几段，然后把它们的叠加和作为映射的位置

除留余数法

H（key)=key%p（p<=N）,关键字除以一个不大于哈希表长度的正整数p，所得余数为哈希地址，这是应用最广泛的散列函数构造方法。
深度学习HashMap之手撕HashMap

在Java里，Object类里提供了一个默认的hashCode()方法，它返回的是一个32位int形整数，其实也就是对象在内存里的存储地址。
但是，这个整数肯定是要经过处理的，上面几种方法里直接定址法可以排除，因为我们不可能建那么大的桶数组。
而且我们最后计算出来的散列地址，尽可能要在桶数组长度范围之内，所以我们选择除留取余法。

哈希冲突

理想的情况，是每个数据元素经过哈希函数的计算，落在它独属的桶数组的位置。
但是现实通常不如人意，我们的空间是有限的，设计再好的哈希函数也不能完全避免哈希冲突。所谓的哈希冲突，就是不同的key经过哈希函数计算，落到了同一个下标。

既然有了冲突，就得想办法解决冲突，常见的解决哈希冲突的办法有：

链地址法

也叫拉链法，看起来，像在桶数组上再拉一个链表出来，把发生哈希冲突的元素放到一个链表里，查找的时候，从前往后遍历链表，找到对应的key就行了。

开放地址法

开放地址法，简单来说就是给冲突的元素再在桶数组里找到一个空闲的位置。
找到空闲位置的方法有很多种：

线行探查法: 从冲突的位置开始，依次判断下一个位置是否空闲，直至找到空闲位置
平方探查法: 从冲突的位置x开始，第一次增加1^{2个位置，第二次增加2}2…，直至找到空闲的位置
双散列函数探查法
……

再哈希法

构造多个哈希函数，发生冲突时，更换哈希函数，直至找到空闲位置。

建立公共溢出区

建立公共溢出区，把发生冲突的数据元素存储到公共溢出区。
很明显，接下来我们解决冲突，会使用链地址法。
好了，哈希表的介绍就到这，相信你已经对哈希表的本质有了深刻的理解，接下来，进入coding时间。

HashMap实现

我们实现的简单的HashMap命名为ThirdHashMap，先确定整体的设计：

散列函数：hashCode()+除留余数法
冲突解决：链地址法

整体结构如下：
深度学习HashMap之手撕HashMap

内部节点类

我们需要定义一个节点来作为具体数据的载体，它不仅要承载键值对，同样还得作为单链表的节点：

   /**
     * 节点类
     *
     * @param <K>
     * @param <V>
     */
    class Node<K, V> {
        //键值对
        private K key;
        private V value;

        //链表，后继
        private Node<K, V> next;

        public Node(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }

        public Node(K key, V value, Node<K, V> next) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
    }

成员变量

主要有四个成员变量，其中桶数组作为装载数据元素的结构：

  //默认容量
    final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
    //负载因子
    final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
    //HashMap的大小
    private int size;
    //桶数组
    Node<K, V>[] buckets;

构造方法

构造方法有两个，无参构造方法，桶数组默认容量，有参指定桶数组容量。

   /**
     * 无参构造器，设置桶数组默认容量
     */
    public ThirdHashMap() {
        buckets = new Node[DEFAULT_CAPACITY];
        size = 0;
    }

    /**
     * 有参构造器，指定桶数组容量
     *
     * @param capacity
     */
    public ThirdHashMap(int capacity) {
        buckets = new Node[capacity];
        size = 0;
    }

散列函数

散列函数，就是我们前面说的hashCode()和数组长度取余。

/**
 * 哈希函数，获取地址
 *
 * @param key
 * @return
 */
private int getIndex(K key, int length) {
    //获取hash code
    int hashCode = key.hashCode();
    //和桶数组长度取余
    int index = hashCode % length;
    return Math.abs(index);
}

put方法

我用了一个putval方法来完成实际的逻辑，这是因为扩容也会用到这个方法。
大概的逻辑：

获取元素插入位置
当前位置为空，直接插入
位置不为空，发生冲突，遍历链表
如果元素key和节点相同，覆盖，否则新建节点插入链表头部

  /**
     * put方法
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public void put(K key, V value) {
        //判断是否需要进行扩容
        if (size >= buckets.length * LOAD_FACTOR) resize();
        putVal(key, value, buckets);
    }

    /**
     * 将元素存入指定的node数组
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param table
     */
    private void putVal(K key, V value, Node<K, V>[] table) {
        //获取位置
        int index = getIndex(key, table.length);
        Node node = table[index];
        //插入的位置为空
        if (node == null) {
            table[index] = new Node<>(key, value);
            size++;
            return;
        }
        //插入位置不为空，说明发生冲突，使用链地址法,遍历链表
        while (node != null) {
            //如果key相同，就覆盖掉
            if ((node.key.hashCode() == key.hashCode())
                    && (node.key == key || node.key.equals(key))) {
                node.value = value;
                return;
            }
            node = node.next;
        }
        //当前key不在链表中，插入链表头部
        Node newNode = new Node(key, value, table[index]);
        table[index] = newNode;
        size++;
    }

扩容方法

扩容的大概过程：

创建两倍容量的新数组
将当前桶数组的元素重新散列到新的数组
新数组置为map的桶数组

   /**
     * 扩容
     */
    private void resize() {
        //创建一个两倍容量的桶数组
        Node<K, V>[] newBuckets = new Node[buckets.length * 2];
        //将当前元素重新散列到新的桶数组
        rehash(newBuckets);
        buckets = newBuckets;
    }

    /**
     * 重新散列当前元素
     *
     * @param newBuckets
     */
    private void rehash(Node<K, V>[] newBuckets) {
        //map大小重新计算
        size = 0;
        //将旧的桶数组的元素全部刷到新的桶数组里
        for (int i = 0; i < buckets.length; i++) {
            //为空，跳过
            if (buckets[i] == null) {
                continue;
            }
            Node<K, V> node = buckets[i];
            while (node != null) {
                //将元素放入新数组
                putVal(node.key, node.value, newBuckets);
                node = node.next;
            }
        }
    }

get方法

get方法就比较简单，通过散列函数获取地址，这里我省去了有没有成链表的判断，直接查找链表。

  /**
     * 获取元素
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public V get(K key) {
        //获取key对应的地址
        int index = getIndex(key, buckets.length);
        if (buckets[index] == null) return null;
        Node<K, V> node = buckets[index];
        //查找链表
        while (node != null) {
            if ((node.key.hashCode() == key.hashCode())
                    && (node.key == key || node.key.equals(key))) {
                return node.value;
            }
            node = node.next;
        }
        return null;
    }

完整代码：


public class ThirdHashMap<K, V> {

    /**
     * 节点类
     *
     * @param <K>
     * @param <V>
     */
    class Node<K, V> {
        //键值对
        private K key;
        private V value;

        //链表，后继
        private Node<K, V> next;

        public Node(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }

        public Node(K key, V value, Node<K, V> next) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
    }


    //默认容量
    final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
    //负载因子
    final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
    //HashMap的大小
    private int size;
    //桶数组
    Node<K, V>[] buckets;

    /**
     * 无参构造器，设置桶数组默认容量
     */
    public ThirdHashMap() {
        buckets = new Node[DEFAULT_CAPACITY];
        size = 0;
    }

    /**
     * 有参构造器，指定桶数组容量
     *
     * @param capacity
     */
    public ThirdHashMap(int capacity) {
        buckets = new Node[capacity];
        size = 0;
    }

    /**
     * 哈希函数，获取地址
     *
     * @param key
     * @return
     */
    private int getIndex(K key, int length) {
        //获取hash code
        int hashCode = key.hashCode();
        //和桶数组长度取余
        int index = hashCode % length;
        return Math.abs(index);
    }

    /**
     * put方法
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public void put(K key, V value) {
        //判断是否需要进行扩容
        if (size >= buckets.length * LOAD_FACTOR) resize();
        putVal(key, value, buckets);
    }

    /**
     * 将元素存入指定的node数组
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param table
     */
    private void putVal(K key, V value, Node<K, V>[] table) {
        //获取位置
        int index = getIndex(key, table.length);
        Node node = table[index];
        //插入的位置为空
        if (node == null) {
            table[index] = new Node<>(key, value);
            size++;
            return;
        }
        //插入位置不为空，说明发生冲突，使用链地址法,遍历链表
        while (node != null) {
            //如果key相同，就覆盖掉
            if ((node.key.hashCode() == key.hashCode())
                    && (node.key == key || node.key.equals(key))) {
                node.value = value;
                return;
            }
            node = node.next;
        }
        //当前key不在链表中，插入链表头部
        Node newNode = new Node(key, value, table[index]);
        table[index] = newNode;
        size++;
    }

    /**
     * 扩容
     */
    private void resize() {
        //创建一个两倍容量的桶数组
        Node<K, V>[] newBuckets = new Node[buckets.length * 2];
        //将当前元素重新散列到新的桶数组
        rehash(newBuckets);
        buckets = newBuckets;
    }

    /**
     * 重新散列当前元素
     *
     * @param newBuckets
     */
    private void rehash(Node<K, V>[] newBuckets) {
        //map大小重新计算
        size = 0;
        //将旧的桶数组的元素全部刷到新的桶数组里
        for (int i = 0; i < buckets.length; i++) {
            //为空，跳过
            if (buckets[i] == null) {
                continue;
            }
            Node<K, V> node = buckets[i];
            while (node != null) {
                //将元素放入新数组
                putVal(node.key, node.value, newBuckets);
                node = node.next;
            }
        }
    }

    /**
     * 获取元素
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public V get(K key) {
        //获取key对应的地址
        int index = getIndex(key, buckets.length);
        if (buckets[index] == null) return null;
        Node<K, V> node = buckets[index];
        //查找链表
        while (node != null) {
            if ((node.key.hashCode() == key.hashCode())
                    && (node.key == key || node.key.equals(key))) {
                return node.value;
            }
            node = node.next;
        }
        return null;
    }

    /**
     * 返回HashMap大小
     *
     * @return
     */
    public int size() {
        return size;
    }
    
}

测试

测试代码如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-484422.html

 @Test
    void test0() {
        ThirdHashMap map = new ThirdHashMap();
        for (int i = 1; i <= 72; i++) {
            map.put("孙悟空" + i, "看我72变" + i);
        }
        System.out.println(map.size());
        for (int i = 1; i <=72; i++) {
            System.out.println(map.get("孙悟空" + i));
        }
    }

    }