目录
- 什么是HashMap
- HashCode和数组
- Hash碰撞
- toString方法
-
百万级数据压测
- 步骤 1 来100w条数据，看看要花多久？
- 步骤 2 设计思路
- 步骤 3 添加一个size
- 步骤 4 先设计，后实现
- 步骤 5 扩容方法
- 步骤 6 reHash方法
- 步骤 7 新的问题出现
- 步骤 8 indexForTable方法
- 步骤 9 重新转测
- 步骤 10 再次测试100w数据
- 步骤 11 PK 原生JDK8的HashMap
-
补丁
- 步骤 1 put元素的bug
- 步骤 2 HashMap为什么是无序的？
- 步骤 3 作业1答案
什么是HashMap
这一节课，我们来手写一个简单的HashMap，所谓HashMap，就是一个映射表。
比如现在我有一个客户类，就用之前的就好。
现在我有100个客户，名字各不相同，有叫张三的，也有叫李四的，还有的人叫张全蛋。如果现在要你从这100个人中找到一个叫做王尼玛的人，你怎么办？
这好像很简单，我们不是刚刚做了一个TuziLinkedList吗？一个个add进去，数据初始化，然后再用foreach去遍历不就行了？可是，这样的效率是很低的，假如王尼玛正好在链表的最后一个，那就需要遍历100次才能找到。复杂度是o（n）
这个时候，要是有一种办法能让我们一下子就通过name，去找到王尼玛这个人就好了。
其实这个办法是有的，就是查表法，我们需要的就是这样的一个映射表。
映射表分为key和value，在这个例子中，key就是name字段。这样一来，复杂度就是o（1），只需要遍历一次就可以了。
简单来说，不管有多少个数据，如果你用关系映射表Map，只需要一次，你就直接通过某一个key，拿到了对应的Customer对象。
为什么这么神奇呢？
那是因为，Map的底层是一个数组。
什么是数组？
数组的知识比较基础，网上已经被讲烂了，直接参考菜鸟教程即可：
https://www.runoob.com/java/java-array.html
因为数组是直接用数字下标去获取对应的值的，复杂度是最低的，所以Map的查询才会这么快。
我们要做的一种映射关系表，写法大概是这样的。
public class TestMap {
public static void main(String[] args) {
Map csts = new HashMap<>();
csts.put("王大锤",new Customer("王大锤"));
csts.put("王尼玛",new Customer("王尼玛"));
csts.put("赵铁柱",new Customer("赵铁柱"));
//直接根据name拿到对应的实体对象
Customer customer = (Customer) csts.get("王大锤");
System.out.println(customer.getName());
}
}
这是java自带的HashMap，我们就需要实现类似的功能。
HashCode和数组
先考虑第一个问题，既然HashMap底层是用数组，可是key不一定是数字，那么就得想办法把key转化为一个数字。
HashCode就是一种hash码值，任何一个字符串，对象都有自己的Hash码，计算方式如下：
使用 int 算法，这里 s[i] 是字符串的第 i 个字符，n 是字符串的长度，^ 表示求幂。空字符串的哈希值为 0。
比如字符串是“abc”, 套用公式计算如下：
String a = "abc"; // 97 * 31^(3-1) + 98 * 31^(3-2) + 99 ^ (3-3) //= 93217 + 3038 + 99 = 96354 System.out.println(a.hashCode());
答案正是：
我们99%的情况，HashMap的key就是String，所以都可以用这个公式去计算。HashCode算法的牛逼之处在于，任何字符串都可以对应唯一的一个数字。
相信你肯定有一个疑惑，就是为啥Hash算法用的是31的幂等运算？
在名著 《Effective Java》第 42 页就有对 hashCode 为什么采用 31 做了说明：
之所以使用 31， 是因为他是一个奇素数。如果乘数是偶数，并且乘法溢出的话，信息就会丢失，因为与2相乘等价于移位运算（低位补0）。使用素数的好处并不很明显，但是习惯上使用素数来计算散列结果。 31 有个很好的性能，即用移位和减法来代替乘法，可以得到更好的性能： 31 * i == (i << 5） - i， 现代的 VM 可以自动完成这种优化。这个公式可以很简单的推导出来。
反正大概意思就是一些数学家发现，用31计算hash值的话，性能是最好的。毕竟你也不希望算个HashCode花太多时间吧。
一开始，我们不需要做的太完美，刚开始的时候，完成永远优于完美。
public class TuziHashMap {
private Object arr[];
private int capacity = 20; //初始化容量
public TuziHashMap(){
arr = new Object[capacity];
}
}
TuziHashMap内部维护了一个数组，初识容量为20。接下来，实现put方法，put方法就是给这个Map添加新的元素。
public Object put(String key,Object value){
//1. 算出HashCode
int hashCode = key.hashCode();
//2. 直接取模，得到余数，这个余数就是数组的下标
int index = hashCode % capacity;
//3. 将对应的数据放入数组的对应格子
this.arr[index] = value;
return value;
}
然后是get方法，接收对应的key值，返回对应的元素。
public Object get(String key){
//1. 算出HashCode
int hashCode = key.hashCode();
//2. 直接取模，得到余数，这个余数就是数组的下标
int index = hashCode % capacity;
//3. 将对应的数据放入数组的对应格子
return this.arr[index];
}
代码非常相似，先别管优不优化，实现功能再说，这就是踏出的第一步。
TuziHashMap map = new TuziHashMap();
map.put("王大锤",new Customer("王大锤"));
System.out.println(map.get("王大锤"));
效果：
Hash碰撞
Hash碰撞也叫做Hash冲突，就是当两个key算出来HashCode相同的情况下，就会产生冲突。
目前我们的Map类中，底层的数组长度默认值20（真正的HashMap默认值是16），当存入的数据足够多并且不进行扩容的话，Hash碰撞是必然的。所谓Hash碰撞，就是比如说两个key明明是不同的，但是经过hash算法后，hash值竟然是相同的。那么另一个key的value就会覆盖之前的，从而引起错误。
添加专门的hash方法，然后先写死hashcode为10，那就一定会发生hash碰撞！
private int hash(String key){
//return key.hashCode();
return 10;
}
get方法也要改过来，用hash方法：
public Object get(String key){
//1. 算出HashCode
int hashCode = hash(key);
//2. 直接取模，得到余数，这个余数就是数组的下标
int index = hashCode % capacity;
//3. 将对应的数据放入数组的对应格子
return this.arr[index];
}
TuziHashMap map = new TuziHashMap();
map.put("王大锤",new Customer("王大锤"));
map.put("王尼玛",new Customer("王尼玛"));
System.out.println(map.get("王大锤"));
结果：
原因：产生了Hash碰撞，后面的王尼玛直接把王大锤给覆盖了。
怎么解决Hash碰撞呢？因为Hash碰撞在实际应用中肯定会出现，所以，我们就不能在数组的每一个格子中直接存Object对象，而应该弄一个链表。
假如出现Hash碰撞，就直接在链表中加一个节点。然后，下次取元素的时候，如果遇到Hash碰撞的情况就去循环那个链表，从而解决了Hash冲突的问题。
有了基本的思路，我们就得去修改put方法。
put方法接收一个key，一个value。如果发生Hash冲突，就得把新的key和value加到链表的末尾。
初步代码如下：
但是，这样有个问题，你没法取。为什么没法取呢？因为，链表上的每一个节点，我们只保存了value，没有key。那么相同的key的情况，怎么去获取对应的元素呢？比如两个key，分别是“王大锤”和“王尼玛”，假如他们的HashCode是相同的，因为链表上没有保存“王大锤”和“王尼玛”两个key，我们就没法区分了。
没有办法，只好修改一下之前的Node。为什么之前没有加key呢？因为之前的Node类是为LinkedList服务的，LinkedList不需要key这个东西。
在linkedList中，原来的add方法是不需要key的，所以也需要做一个修改：
/**
* 原来的add方法保留，调用重载的add方法
* @param object
* @return
*/
public boolean add(Object object){
return add(null,object);
}
/**
* 新增的add方法,增加参数key
*/
public boolean add(Object key,Object object){
//将数据用节点类包装好，这样才能实现下一个数据的指向
Node data = new Node(object);
if(key != null){
data.key = key;
}
//先判断是否是第一个节点
if(this.firstNode == null){
this.firstNode = data;
this.currentNode = data;
}else{
//不是第一个节点，就指向当前节点的下一个节点，即currentNode.next
this.currentNode.next = data;
//因为已经指向下一个了，所以当前节点也要移动过来
this.currentNode = data;
}
size++;
return true;
}
如果你读过jdk里面的源码，就一定会知道，在很多Java基础类中，都有一大堆的构造方法，一大堆方法重载。而且，很多方法里面都会调用同名的方法，只不过参数传的不一样罢了。
我之前也一直不理解，为什么要整的这么麻烦，后来当自己尝试写一些数据结构的时候，才明白，不这样搞真的不行。方法重载的意义不是去秀肌肉的，而是减少代码的工作量。
比如，因为LinkedList需要增加key的保存，原来的add方法是没有的。我们不太好直接修改原来的add方法，因为万一这个类被很多调用了，那么很多地方都会受到不同程度的影响。所以，类的设计思路有一条很重要，那就是：
做增量好过做修改。
还是原来的测试代码：
TuziHashMap map = new TuziHashMap();
map.put("王大锤",new Customer("王大锤"));
map.put("王尼玛",new Customer("王尼玛"));
System.out.println(map.get("王大锤"));
因为我们修改了hash方法，强行导致Hash碰撞，所以目前是肯定冲突的。
运行：
Customer{name=‘王大锤", sex=‘null", birthDate=‘null", phoneNumber=‘null", status=0}
成功了，王尼玛没有覆盖掉王大锤。
toString方法
为了更好的调试，我们给TuziHashMap添加toString方法
public String toString(){
StringBuffer sb = new StringBuffer("[
");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
LinkedList list = arr[i];
if(list != null){
while(list.hasNext()){
Node node = list.nextNode();
sb.append(String.format(" {%s=%s}",node.key,node.data));
if(list.hasNext())
sb.append(",
");
else
sb.append("
");
}
}
}
sb.append("]");
return sb.toString();
}
运行之前的测试代码，就是这样的：
百万级数据压测
做一点性能测试，又有新的问题了。。。
步骤 1 来100w条数据，看看要花多久？
long startTime = System.currentTimeMillis(); //获取开始时间
TuziHashMap map = new TuziHashMap();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
map.put("key" + i, "value--" + i);
}
System.out.println(map);
long overTime = System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
System.out.println("程序运行时间为："+(overTime-startTime)+"毫秒");
上面的代码就是循环10w次，然后用一个toString全部打印出来，看看需要多久吧？
大概是800毫秒左右。
可如果是100w呢？
直接报错了，原因是JVM内存溢出。这是为什么呢？
那是因为，我们的Map初识容量是20,100w条数据插进去，想也知道链表是扛不住了。
步骤 2 设计思路
1.初始化数组
2.每次put的时候，就计算是不是快溢出来了，如果是，数组翻倍。
3.由于数组容量翻倍了，原来的数据需要重新计算hash值，散列到新的数组中去。（不这样做的话，数组利用率会不够，很多数据全部挤在前半段）
步骤 3 添加一个size
现在的数组长度是20，最理想的情况，添加20个元素，一次Hash碰撞都没有，均匀分布在20个格子里面。当添加第21个的时候，一定会发生Hash碰撞，这个时候我们就需要去扩容数组了。
步骤 4 先设计，后实现
因为代码写到这里，已经开始慢慢变得复杂了。我们可以参考之前接口的章节，先设计，再谈如何实现。只要设计是合理了，就别担心能不能实现的问题。如果你一开始就陷入到各种细节里面，那你就很难更进一步。
利用DIEA的自动提示功能，生成扩容方法。
步骤 5 扩容方法
private void enlarge() {
capacity *= 2; // 等同于 capacity = capacity * 2 ，这么写只是因为我想装个逼。
LinkedList[] newArr = new LinkedList[capacity];
System.out.println("数组扩容到" + capacity);
int len = arr.length; //把arr的长度写在外面，这样能减少一丢丢的计算
for (int i = 0; i < len; i++) {
LinkedList linkedList = arr[i];
if(arr[i] != null){
while(linkedList.hasNext()){
Node node = linkedList.nextNode();
Object key = node.key;
Object value = node.data;
//将原有的数据一个个塞到新的数组
reHash(newArr,key,value);
}
}
}
//新数组正式上位
this.arr = newArr;
}
每个数组元素都是一个链表，这个链表里面每一个数据都应该要遍历到，需要再写一个reHash方法，重新计算Hash值。
步骤 6 reHash方法
private void reHash(LinkedList[] newArr, Object key, Object value) {
//1. 算出HashCode
int hashCode = hash(key.toString());
//2. 直接取模，得到余数，这个余数就是数组的下标
int index = hashCode % capacity ;
//3. 将对应的数据放入数组的对应格子
if(newArr[index] == null){
newArr[index] = new LinkedList();
}
newArr[index].add(key,value);
}
和put方法差不多，只是多了一个参数，如果是JDK的套路，肯定又得做函数重载了吧。不过现在赶进度，就不做优化了。
步骤 7 新的问题出现
做个测试，我们来个26条数据，肯定会触发扩容的。
long startTime = System.currentTimeMillis(); //获取开始时间
TuziHashMap map = new TuziHashMap();
for (int i = 0; i < 260; i++) {
map.put("key" + i, "value--" + i);
}
System.out.println(map);
long overTime = System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
System.out.println("程序运行时间为："+(overTime-startTime)+"毫秒");
天啊，竟然报错了！
从错误信息看，index是-142，也就是说hashCode是负数。
hashCode怎么会是负数呢？
答案是：hashCode肯定有可能是负数。因为HashCode是int类型
那怎么修改呢？可以想到取绝对值，其实还有一个更酷的方法，就是用与逻辑。
为了防止漏改，我们把取模的运算抽出来做成方法。
老规矩，先把方法写出来，做设计。待会再去写实现。
步骤 8 indexForTable方法
private int indexForTable(int hashCode) {
return hashCode & Integer.MAX_VALUE % capacity;
}
这样的做法就是确保不会出现负数，效率还高。如果你问为什么，那就是计算机里面存的int，其实是有符号的。如果是负数，第一位也就是符号位就是1，而Integer.MAX_VALUE是正数。
0x是表示16进制的前缀。
第一个7是16进制的7，换算成2进制，就是好多个1，如果算出来的hashCode是负数，那么第一个就是1，和0进行&操作，就会变成0，于是就变成正数了。
假如我们的hashCode是10，换算成二进制就是1010。你可以用1248法快速口算。
那么，进行&运算：
可见，这个操作其实就是取绝对值，但是效率更高。
步骤 9 重新转测
所有用到取模运算的地方，都改成indexForTable方法，代码我就不贴了。
重新测试，就发现不报错了。
步骤 10 再次测试100w数据
其实站长刚才测试的时候又报内存溢出了，想着估计是System.out.print语句太多了。（可能之前也是这个原因，哈哈）
于是，我修改了一下测试代码：
long startTime = System.currentTimeMillis(); //获取开始时间
TuziHashMap map = new TuziHashMap();
for (int i = 0; i < 100 * 10000; i++) {
map.put("key" + i, "value--" + i);
}
System.out.println(map.get("key" + 99999));
long overTime = System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
System.out.println("程序运行时间为："+(overTime-startTime)+"毫秒");
只花了2秒多，这可是100w条数据啊，可见HashMap的性能还是很客观的。
步骤 11 PK 原生JDK8的HashMap
long startTime = System.currentTimeMillis(); //获取开始时间
HashMap map = new HashMap();
for (int i = 0; i < 100 * 10000; i++) {
map.put("key" + i, "value--" + i);
}
System.out.println(map.get("key" + 99999));
long overTime = System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
System.out.println("程序运行时间为："+(overTime-startTime)+"毫秒");
100w数据的情况下，时间测下来是差不多的。不过即便如此，我们也不要太较真，因为jdk8的HashMap肯定写的比我们的好，完善。就比如我们在数组的每个节点放的是链表，而jdk8开始，则是链表+红黑树的结构，当Hash冲突很多的情况下，会自动转换为红黑树，效率会更加高一点。
补丁
目前的HashMap还只是实现了最最基本的功能，好多方法都还未实现，比如remove方法。
步骤 1 put元素的bug
其实put方法是有一个bug的，不知道你发现了没有？
原生的HashMap，当put相同key的时候，是直接覆盖的，而目前的情况是直接追加到链表了。这就会导致我们执行
map.get("a")
得到的就是A，而不是AA，AA是永远拿不到了。
这个作为课后作业，欢迎进群一起学习交流哦。
步骤 2 HashMap为什么是无序的？
Java面试题中经常会遇到这个问题，HashMap为什么是无序的？
现在我们自己写了一个HashMap，相信你肯定知道原因了吧？key在进行hash算法的时候，谁知道会匹配到哪一个数组下标呢？所以，肯定是无序的。
步骤 3 作业1答案
public Object put(String key,Object value){
if(size > capacity){
enlarge();
}
//1. 算出HashCode
int hashCode = hash(key);
//2. 直接取模，得到余数，这个余数就是数组的下标
int index = indexForTable(hashCode);
//3. 将对应的数据放入数组的对应格子
if(this.arr[index] == null){
this.arr[index] = new LinkedList();
}
LinkedList linkedList = this.arr[index];
if(linkedList.size() == 0){
linkedList.add(key,value);
}
//遍历这个node的链表，如果发现重复key，直接覆盖
Node firstNode = linkedList.firstNode;
Node node = firstNode;
while(node != null){
if(node.key.equals(key)){
node.data = value;
}
node = node.next;
}
this.size++;
return value;
}
以上就是java编程进阶小白也能手写HashMap的详细内容，更多关于手写HashMap的资料请关注服务器之家其它相关文章！
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39570751/article/details/120519747
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