对于 JAVA 求职者来说,HashMap 可谓是重中之重,是面试必考点。然而 HashMap 的知识点非常多,复习起来花费精力很大,库森当年校招面试时就经历过这种痛苦。所以,结合自己的面试经验,斗胆写一篇关于 HashMap 的面试专题文章,希望对小伙伴有所帮助!
HashMap 的底层数据结构是什么?
在 JDK1.7 和 JDK1.8 中有所差别:
在 JDK1.7 中,由“数组+链表”组成,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。
在 JDK1.8 中,由“数组+链表+红黑树”组成。当链表过长,则会严重影响 HashMap 的性能,红黑树搜索时间复杂度是 O(logn),而链表是糟糕的 O(n)。因此,JDK1.8 对数据结构做了进一步的优化,引入了红黑树,链表和红黑树在达到一定条件会进行转换:
JDK1.7 HashMap结构 JDK1.8 HashMap结构
更深入的面试问题,
为什么在解决 hash 冲突的时候,不直接用红黑树?而选择先用链表,再转红黑树?
因为红黑树需要进行左旋,右旋,变色这些操作来保持平衡,而单链表不需要。当元素小于 8 个的时候,此时做查询操作,链表结构已经能保证查询性能。当元素大于 8 个的时候, 红黑树搜索时间复杂度是 O(logn),而链表是 O(n),此时需要红黑树来加快查询速度,但是新增节点的效率变慢了。
因此,如果一开始就用红黑树结构,元素太少,新增效率又比较慢,无疑这是浪费性能的。
不用红黑树,用二叉查找树可以么?
可以。但是二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构(这就跟原来使用链表结构一样了,造成很深的问题),遍历查找会非常慢。
当链表转为红黑树后,什么时候退化为链表?
为6的时候退转为链表。中间有个差值7可以防止链表和树之间频繁的转换。假设一下,如果设计成链表个数超过8则链表转换成树结构,链表个数小于8则树结构转换成链表,如果一个HashMap不停的插入、删除元素,链表个数在8左右徘徊,就会频繁的发生树转链表、链表转树,效率会很低。
为什么链表改为红黑树的阈值是 8?
是因为泊松分布,我们来看作者在源码中的注释:
翻译过来大概的意思是:理想情况下使用随机的哈希码,容器中节点分布在 hash 桶中的频率遵循泊松分布,按照泊松分布的计算公式计算出了桶中元素个数和概率的对照表,可以看到链表中元素个数为 8 时的概率已经非常小,再多的就更少了,所以原作者在选择链表元素个数时选择了 8,是根据概率统计而选择的。
默认加载因子是多少?为什么是 0.75,不是 0.6 或者 0.8 ?
回答这个问题前,我们来先看下HashMap的默认构造函数:
Node[] table的初始化长度length(默认值是16),Load factor为负载因子(默认值是0.75),threshold是HashMap所能容纳键值对的最大值。threshold = length * Load factor。也就是说,在数组定义好长度之后,负载因子越大,所能容纳的键值对个数越多。
默认的loadFactor是0.75,0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择,一般不要修改,除非在时间和空间比较特殊的情况下 :
我们来追溯下作者在源码中的注释(JDK1.7):
翻译过来大概的意思是:作为一般规则,默认负载因子(0.75)在时间和空间成本上提供了很好的折衷。较高的值会降低空间开销,但提高查找成本(体现在大多数的HashMap类的操作,包括get和put)。设置初始大小时,应该考虑预计的entry数在map及其负载系数,并且尽量减少rehash操作的次数。如果初始容量大于最大条目数除以负载因子,rehash操作将不会发生。
HashMap 中 key 的存储索引是怎么计算的?
首先根据key的值计算出hashcode的值,然后根据hashcode计算出hash值,最后通过hash&(length-1)计算得到存储的位置。看看源码的实现:
jdk1.7 索引计算 jdk1.8 索引计算
这里的 Hash 算法本质上就是三步:取key的 hashCode 值、根据 hashcode 计算出hash值、通过取模计算下标。其中,JDK1.7和1.8的不同之处,就在于第二步。我们来看下详细过程,以JDK1.8为例,n为table的长度:
扩展出以下几个问题,
JDK1.8 为什么要 hashcode 异或其右移十六位的值?
因为在JDK 1.7 中扰动了 4 次,计算 hash 值的性能会稍差一点点。从速度、功效、质量来考虑,JDK1.8 优化了高位运算的算法,通过hashCode()的高16位异或低16位实现:(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)。这么做可以在数组 table 的 length 比较小的时候,也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中,同时不会有太大的开销。
为什么 hash 值要与length-1相与?
HashMap数组的长度为什么是 2 的幂次方?
这样做效果上等同于取模,在速度、效率上比直接取模要快得多。除此之外,2 的 N 次幂有助于减少碰撞的几率。如果 length 为2的幂次方,则 length-1 转化为二进制必定是11111……的形式,在与h的二进制与操作效率会非常的快,而且空间不浪费。我们来举个例子,看下图:
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,4和5的结果也是一样,这样就会导致查询速度降低。
如果我们进一步分析,还会发现空间浪费非常大,以 length=15 为例,在 1、3、5、7、9、11、13、15 这八处没有存放数据。因为hash值在与14(即 1110)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。
补充数组容量计算的小奥秘
HashMap 构造函数允许用户传入的容量不是 2 的 n 次方,因为它可以自动地将传入的容量转换为 2 的 n 次方。会取大于或等于这个数的 且最近的2次幂作为 table 数组的初始容量,使用tableSizeFor(int)
方法,如 tableSizeFor(10) = 16(2 的 4 次幂),tableSizeFor(20) = 32(2 的 5 次幂),也就是说 table 数组的长度总是 2 的次幂。JDK1.8 源码如下:
HashMap 的put方法流程?
简要流程如下:
hashmap之put方法 (JDK1.8)
详细分析,见 JDK1.8 的 put 方法源码:
JDK1.7 和1.8 的put方法区别是什么?
区别在两处:
解决哈希冲突时,JDK1.7 只使用链表,JDK1.8 使用链表+红黑树,当满足一定条件,链表会转换为红黑树。
链表插入元素时,JDK1.7 使用头插法插入元素,在多线程的环境下有可能导致环形链表的出现,扩容的时候会导致死循环。因此,JDK1.8使用尾插法插入元素,在扩容时会保持链表元素原本的顺序,就不会出现链表成环的问题了,但JDK1.8 的 HashMap 仍然是线程不安全的,具体原因会在另一篇文章分析。
HashMap 的扩容方式?
Hashmap 在容量超过负载因子所定义的容量之后,就会扩容。Java 里的数组是无法自动扩容的,方法是将 Hashmap 的大小扩大为原来数组的两倍,并将原来的对象放入新的数组中。
那扩容的具体步骤是什么?让我们看看源码。
先来看下 JDK1.7 的代码:
这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组,transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。
newTable[i] 的引用赋给了 e.next ,也就是使用了单链表的头插入方式,同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置;这样先放在一个索引上的元素终会被放到 Entry 链的尾部(如果发生了 hash 冲突的话)。
扩容在JDK1.8中有什么不一样?
JDK1.8做了两处优化:
如下图所示,n 为 table 的长度,图(a)表示扩容前的 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例,图(b)表示扩容后 key1 和key2 两种 key 确定索引位置的示例,其中 hash1 是 key1 对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算 hash 之后,因为 n 变为 2倍,那么 n-1 的 mask 范围在高位多 1 bit(红色),因此新的index就会发生这样的变化:
2 . JDK1.7 中 rehash 的时候,旧链表迁移新链表的时候,如果在新表的数组索引位置相同,则链表元素会倒置(头插法)。JDK1.8 不会倒置,使用尾插法。
下图为 16扩充为 32 的 resize 示意图:
感兴趣的小伙伴可以看下 JDK1.8 的 resize 源码:
还知道哪些hash算法?
Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围,目的往往是为了节省空间,使得数据容易保存。比较出名的有MurmurHash、MD4、MD5等等。
key 可以为 Null 吗?
可以,key 为 Null 的时候,hash算法最后的值以0来计算,也就是放在数组的第一个位置。
一般用什么作为HashMap的key?
一般用Integer、String 这种不可变类当 HashMap 当 key,而且 String 最为常用。
用可变类当 HashMap 的 key 有什么问题?
hashcode 可能发生改变,导致 put 进去的值,无法 get 出。如下所示:
hashcode
案例输出值如下
hashcode案例续
以上便是 HashMap 的核心面试题了,限于篇幅原因,本文并没有讲到 HashMap 的线程不安全问题,后面会专门写一篇文章讲解,敬请期待呦!
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