数组
数组是我们比较熟悉的一种数据结构:固定大小,索引(下标)对应的槽位用以存储数据:
我们要在数组中查找一个值,比如红框圈中的 元素5 ,可以通过遍历或者排序后二分的方式达到目的。没有更快捷的查找方式了吗?显然是有的,比如Map。
我们对存 / 取动一动脑筋,还是上图的那些元素,假如我们这样存:
此时,想获取 元素5 很容易,直接array[5]就可以,但问题也同样突出,数组的length变得很大。这个例子中,最大的元素是79,还可以接受,如果最大元素是98277呢?更大呢?
我们以取余数的方式作为变通:对于元素集合{8,1,5,6,82,33},还将这些元素放入最开始的length为6 的数组中。分别对元素除6取余,计算结果如下:
8->2 1->1 5->5 6->0 82->4 33->3
把余数作为下标,存入数组。
此时,我们想在数组中查找是否存在元素5,只需对要查找的值——元素5,按数组的length取余5%6=5,直接array[5]即可。
这里的按数组的length取余,扮演的就是散列函数的角色!
散列函数什么是散列函数?可以理解为,将元素尽可能分散的打入到数组中的函数。
散列函数有两个特征:
对同一个元素,每次计算得到的值相同。比如上面的取余函数,5%6总是等于5。
尽可能分散
同时也有两个疑问,分别看下:
问题1:数字可以取余,字符串和对象的散列函数怎么搞?字符串
字符串的本质是字符数组,字符在ascii码表上就是数字。
对象
对象是各种属性构成的,这些属性包括基本类型、字符串等等。
当然具体的算法要比取来的复杂,比如String的hashCode算法:
public int hashCode() { int h = hash; if (h == 0 && value.length > 0) { char val[] = value; for (int i = 0; i < value.length; i++) { h = 31 * h + val[i]; } hash = h; } return h; }
没错,各种hashCode()方法,就是我们一直在聊的散列函数!
Tips:
围绕hashCode有几道经典面试题,正值跳槽季,给大家安利一下: 1.Object的hashCode是不是内存地址? 2.什么情况下会覆写hashCode()方法?你有没有覆写过这个方法? 3.如果对象A equals 对象B,则对象A和对象B的hashCode是否相等?反过来,对象A和对象B的hashCode值相等,equals是否返回true?问题2:不同元素的散列函数计算结果相同,怎么解决?
到目前为止,一切很顺利。length=6的数组完成了对集合{8,1,5,6,82,33}所有元素的安置,但这是最简单的情况。如果再增加一个数字,就选西方人认为不怎么吉利的 13 好了,取余计算13%6=1,原本应该放在索引为1的槽上,而我们的数组现在已经满员了。
这就是hash冲突的问题,怎么解决?显然直接覆盖并不合理,那样会丢掉原有的元素1。想想HashMap,如果发生了hash冲突,就丢弃原有值,这种做法使用者肯定无法接收。
是时候让另一种数据结构登场了——链表。
链表数组占用相邻的整块内存,且固定大小;链表则不然,由于结构上存在指向下一个节点(内存地址)的指针,因此不要求内存地址连续,大小也不固定。
因为结构的缘故,链表在插入、删除方面更有优势,修改指针指向即可;而数组在快速定位某槽位上更具优势,链表只能从头遍历。
加入链表后,散列表升级成这样:
放入 Put
元素13放入时,计算hashCode为1(姑且按取余的方式进行理解)。如果索引为1的槽位为空,直接放入元素;如果索引为1的槽位已经存在元素,将该槽位存储结构变更为链表。
获取 Get
根据Key值,计算hashCode。如果hashCode,也就是索引对应的槽位为空或只有一个元素,直接返回该值;如果hashCode对应的槽位中的数据为链表结构,对链表进行遍历,直到找到与KEY equals的对象。
如果hash冲突比较多,会发生什么情况?
链表的无限扩张,会使得查询变得缓慢,我们最初不就是想用散列表解决快速查找的问题吗?如上图这种情况,散列表几乎失去了意义,又回到了遍历查找的时代,这也是散列函数尽可能将元素均匀分布的原因。怎么解决?数组快要满时,对其扩容!
HashMap也是这么做的,初始值2^4=16的数组,默认0.75的扩容因子;当元素个数超过阈值,即16*0.75=12的时候,触发resize方法进行扩容。数组大小翻倍,元素rehash后放入相应的槽位。
可以看出,散列表就是HashMap的底层结构。当然了,JDK 1.8版本对其还有红黑树等优化,感兴趣可查阅 Java 8系列之重新认识HashMap
ok,本篇文章到此就告一段落了,下一篇我们探讨下图的经典问题——最短路径,敬请关注!
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