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[数据结构与算法]哈希表的实现原理

目录

一、哈希表简述

??????? 1.哈希表的底层结构

??????? 2.哈希表的新增过程

二、哈希冲突

??????? 1.哈希冲突的概念

??????? 2.哈希冲突的解决办法

??????????????? (1)拉链法

??????????????? (2)开放地址法

三、总结

?????? 1. JDK1.8底层优化:

??????? 2.哈希表的优缺点:


一、哈希表简述

??????? 哈希表(Hash table,也叫散列表),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。

??????? 1.哈希表的底层结构

????????????????JDK1.8版本之前--

????????????????????????哈希表底层使用的是数组+链表

??????? ????????JDK1.8版本及以后--

??????????????????????? 哈希表底层引入了红黑树

??????? 2.哈希表的新增过程

??????????????? 下面以HashSet为例,我们来说一下它的新增原理,在调用add方法时,我们点进去看看它的源码是怎么写的。

public class Demo {
	public static void main(String[] args) {
		HashSet<Integer> hs = new HashSet<Integer>();
		hs.add(1);
		hs.add(3);
	}
}

public boolean add(E e) {
        return map.put(e, PRESENT)==null;
    }
public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

??????????????? 1.创建一个默认长度为16,默认加载因子为0.75的数组,数组名table

??????????????????????? 通过源码我们可以看到,HashSet底层是一个Node类型的数组,第一次新增时,数组为null,会继续调用resize()方法给table赋值,再进入到resize()方法里面,可以看到数组被赋值默认长度,而默认长度为16

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

??????????????? 2.根据元素的哈希值,模上数组的长度计算出元素存入位置的下标。

 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

??????????????? 3.判断当前位置是否为null,如果为null则直接存入

 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

??????????????? 4.如果存入的位置不为null,表示有元素,此时调用equals方法比较属性值,如果一样则不存,如果不一样则存入。

Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

二、哈希冲突

??????? 1.哈希冲突的概念

??????????????? 当两个元素计算出来的哈希值一样时,他们在数组中的下标也一样,就好像买票,一个座位同时卖给了两个人,这时候就产生了冲突。

??????? 2.哈希冲突的解决办法

??????????????? (1)拉链法

??????????????????????????????? 当发生哈希冲突时,会将新的元素存入计算好的索引值位置,将旧元素挂在新元素的下面(Node链表)。

??????????????? (2)开放地址法

??????????????????????????????? 发生哈希冲突时,新的元素会继续寻找下一块未被占用的索引位置,并在该位置存放。

三、总结

?????? 1. JDK1.8底层优化:

??????????????? 底层使用数组、链表、红黑树的结合体。

??????????????? 当挂在下面的元素过多,不利于添加也不利于查询,所以在JDK8以后,当链表长度超过8的时候,自动转换为红黑树。

??????? 2.哈希表的优缺点:

??????????????????????? 优点:

??????????????????????????????? 1.无论数据有多少,处理起来都特别的快

??????????????????????????????? 2.能够快速的进行增删改查

??????????????????????? 缺点:

??????????????????????????????? 1.哈希表中的元素没有顺序

??????????????????????????????? 2.哈希表中的元素不可以重复

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加:2022-08-19 19:31:09  更:2022-08-19 19:33:22 
 
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