hashmap简单实现
p.p1 { margin: 0; font: 11px Monaco }
p.p2 { margin: 0; font: 11px Monaco; min-height: 15px }
p.p3 { margin: 0; font: 11px Monaco; color: rgba(79, 118, 203, 1) }
p.p4 { margin: 0; font: 11px Monaco; color: rgba(147, 26, 104, 1) }
p.p5 { margin: 0; font: 11px Monaco; color: rgba(119, 119, 119, 1) }
p.p6 { margin: 0; font: 11px Monaco; color: rgba(126, 80, 79, 1) }
p.p7 { margin: 0; font: 11px Monaco; color: rgba(78, 144, 114, 1) }
span.s1 { color: rgba(147, 26, 104, 1) }
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import java.util.AbstractMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.LinkedList;
import java.util.ListIterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
/**
记得很早之前看到过一篇帖子 说一个面试者去面试 某大厂要他当场写一个hashmap,其实今天讲的这个例子,足以应付那场面试,核心思想一应俱全,有些地方还欠完善。。。
这个simpleHashmap原理是如下实现
put:
首先定义一个基于链表的Entry hash桶数组
通过key的hashcode取模数组大小得到对应的hash桶下标
如果链表中没有找到对应的key 则加入当前hash桶中
否则覆盖Entry对象
get:
1.通过key的hashcode取模数组大小得到对应的hash桶
判断hash桶中是否存在Entry对象 有取出;没有返回null.
<br>
以下是实际hashmap实现思路:
以Entry[]数组实现的哈希桶数组,用Key的哈希值取模桶数组的大小可得到数组下标。
插入元素时,如果两条Key落在同一个桶(比如哈希值1和17取模16后都属于第一个哈希桶),我们称之为哈希冲突。
JDK的做法是链表法,Entry用一个next属性实现多个Entry以单向链表存放。查找哈希值为17的key时,先定位到哈希桶,然后链表遍历桶里所有元素,逐个比较其Hash值然后key值。
在JDK8里,新增默认为8的阈值,当一个桶里的Entry超过閥值,就不以单向链表而以红黑树来存放以加快Key的查找速度。
当然,最好还是桶里只有一个元素,不用去比较。所以默认当Entry数量达到桶数量的75%时,哈希冲突已比较严重,就会成倍扩容桶数组,并重新分配所有原来的Entry。扩容成本不低,所以也最好有个预估值。
取模用与操作(hash & (arrayLength-1))会比较快,所以数组的大小永远是2的N次方, 你随便给一个初始值比如17会转为32。默认第一次放入元素时的初始值是16。
iterator()时顺着哈希桶数组来遍历,看起来是个乱序
*
*
*/
public class SimpleHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V> {
static final int SIZE = 997;
LinkedList<MapEntry<K, V>>[] buckets = new LinkedList[SIZE];
@Override
public V put(K key, V value) {
V oldValue = null;
int index = Math.abs(key.hashCode()) % SIZE;// 取模
if (buckets[index] == null) {
buckets[index] = new LinkedList<MapEntry<K, V>>();
}
LinkedList<MapEntry<K, V>> bucket = buckets[index];// 桶位【槽位】
MapEntry<K, V> pair = new MapEntry<K, V>(key, value);
boolean found = false;
ListIterator<MapEntry<K, V>> it = bucket.listIterator();
while (it.hasNext()) {
MapEntry<K, V> iPair = it.next();
if (iPair.getKey().equals(key)) {
oldValue = iPair.getValue();
it.set(pair);
found = true;
break;
}
}
if (!found) {
bucket.add(pair);
}
return oldValue;
}
@Override
public V get(Object key) {
int index = Math.abs(key.hashCode()) % SIZE;
if (buckets[index] == null) {
return null;
}
for (MapEntry<K, V> iPair : buckets[index]) {
if (iPair.getKey().equals(key)) {
return iPair.getValue();
}
}
return null;
}
@Override
public Set<Map.Entry<K, V>> entrySet() {
Set<Map.Entry<K, V>> set = new HashSet<Map.Entry<K, V>>();
for (LinkedList<MapEntry<K, V>> bucket : buckets) {
if (bucket == null) {
continue;
}
for (MapEntry<K, V> mpair : bucket) {
set.add(mpair);
}
}
return set;
}
public static void main(String[] args) {
// SimpleHashMap<String, String> simpleHashMap=new SimpleHashMap<String,String>();
// simpleHashMap.putAll(Countries.capitals(25));
// System.out.println(simpleHashMap);
// System.out.println(simpleHashMap.get("ERITREA"));
// System.out.println(simpleHashMap.entrySet());
System.out.println(1 ^ 1); // 两个二进制比较 相同取0 不同为一
}
}
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