HashMap的哈希函数为何用(n - 1) & hash
前言
在上一篇 Java 中HashMap详解(含HashTable, ConcurrentHashMap) 中提到在map.put(key, value)的过程中,计算完key的hash值, 是通过hash & (n-1)来得出该元素在Node数组中的下标的,其中n是Node数组的长度。 其实我们更容易想到的是hash % n,这样刚好会得到0~n-1之间的数字,可以用作数组下标。那么为何此处是用的位运算呢?
结论
先说结论。 这里有一个前提,那就是HashMap中Node数组的长度始终保持是2^n, 比如默认的16, 如果创建HashMap的时候指定了初始的capacity,而这个capacity可能不是2^n, 会在内部转化一下,得到一个大于这个capacity的最小的2^n的数字来初始化数组。 每次扩容的时候也是进行2倍的扩容。
在这个前提下,hash & (n-1) 与 hash % n 是等价的。 而位运算更快一些。
论证
先来看一组数字:
| n (格式为2^m=十进制数字=二进制数字) | n-1 (格式为2^m - 1=十进制数字=二进制数字) |
| 2^2 = 4 = 100 | 2^2 - 1 = 3 = 011 |
| 2^3 = 8 = 1000 | 2^3 - 1 = 7 = 0111 |
| 2^4 = 16 = 10000 | 2^4 - 1 = 15 = 01111 |
| 2^5 = 32 = 100000 | 2^5 -1 = 31 = 011111 |
此处我们可以看到规律,2^m的二进制就是1的后面加上m个0, 而2^m -1的二进制就是0的后面加上m个1.
下面我们来看 hash % n(求余数)的运算:
首先看hash/n,由于n=2^m, 我们先看hash/2的情况,这样一来就简单了,因为我们都知道,二进制的情况下,一个数字除以2其实就是右移一位,在左边加一个0,右边移出去一位。如果觉得不好理解,就类比十进制的数字除以10的情况,是一样的。举一反三一下,hash/4的情况自然就是右移2位,由于n=2^m, 其实hash/n的操作就是右移m位。
右移之后我们得到的是hash/n的整除,那么余数呢?其实就是我们移出去的数字。
举个例子,假设hash = 18, n=4,我们知道18/4=4 , 18%4 =2,看看按照我们上面的运算是否会得到相同的结果:
18=10010, 4=2^2
| 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 右移2位 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| hash=18 | 数组长度n=4=2^2 | 18/4得到的整除 | 余数18%4 | |||||||||
通过运算可以很容易的验证18/4 = 00100 = 4 , 而18%4 = 10 = 2, 是正确的。
现在假设Node数组进行了扩容n=8,再来看一下:
| 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 右移3位 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| hash=18 | 数组长度n=8=2^3 | 18/4得到的整除 | 余数18%8 | ||||||||||
同样经过运算18 / 8 = 10 = 2, 18 % 8 = 10 = 2, 是正确的。
现在我们可以看到规律, hash % (2^m)的结果, 其实是就是hash这个数字二进制表达的最后m位(被移出去的m位)
而前面我们又知道2^m-1其实就是0后面加上m个1. 还用上面的例子,我们看一下18 & (2^3-1)的运算:
| 18= | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 2^3-1= | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
| 与运算 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
我们知道,任何数字与1做与运算,还是得到该数字;任何数字与0做与运算,都得0,那么hash & (2^m-1) ,高位的都是零,只得到低位的m个数字,与上面计算的hash % (2^m)是一样的结果。
证明完成。
HashMap的哈希函数为何用(n - 1) & hash的更多相关文章
- 【C# 集合】Hash哈希函数 |散列函数|摘要算法
希函数定义 哈希函数(英語:Hash function)又称散列函数.散列函数.摘要算法.单向散列函数.散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来.该函数将数据打乱混合,重新 ...
- HashMap中的哈希函数分析
首先我们要知道,在理想情况下的哈希表中,哈希函数生成的哈希值是value在数组中的下标,其范围是分布于负无穷到正无穷的整个实整数轴的.而在现实情况下,是不可能存在这么大的一个数组的.接下来分析Hash ...
- 算法初级面试题05——哈希函数/表、生成多个哈希函数、哈希扩容、利用哈希分流找出大文件的重复内容、设计RandomPool结构、布隆过滤器、一致性哈希、并查集、岛问题
今天主要讨论:哈希函数.哈希表.布隆过滤器.一致性哈希.并查集的介绍和应用. 题目一 认识哈希函数和哈希表 1.输入无限大 2.输出有限的S集合 3.输入什么就输出什么 4.会发生哈希碰撞 5.会均匀 ...
- HashMap分析 + 哈希表
http://www.cnblogs.com/hzmark/archive/2012/12/24/HashMap.html http://www.cnblogs.com/xqzt/archive/20 ...
- 左神算法第五节课:认识哈希函数和哈希表,设计RandomPool结构,布隆过滤器,一致性哈希,岛问题,并查集结构
认识哈希函数和哈希表 MD5Hash值的返回范围:0~9+a~f,是16位,故范围是0~16^16(2^64)-1, [Hash函数],又叫散列函数: Hash的性质: 1) 输入域无穷大: 2) ...
- 字符串哈希函数(String Hash Functions)
哈希函数举例 http://www.cse.yorku.ca/~oz/hash.html Node.js使用的哈希函数 https://www.npmjs.org/package/string-has ...
- lintcode:哈希函数
题目: 哈希函数 在数据结构中,哈希函数是用来将一个字符串(或任何其他类型)转化为小于哈希表大小且大于等于零的整数.一个好的哈希函数可以尽可能少地产生冲突.一种广泛使用的哈希函数算法是使用数值33,假 ...
- Eight(bfs+全排列的哈希函数)
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 22207 Accepted: 9846 Special Judge ...
- lintcode-->哈希函数
在数据结构中,哈希函数是用来将一个字符串(或任何其他类型)转化为小于哈希表大小且大于等于零的整数.一个好的哈希函数可以尽可能少地产生冲突.一种广泛使用的哈希函数算法是使用数值33,假设任何字符串都是基 ...
随机推荐
- 详细图解 Netty Reactor 启动全流程 | 万字长文 | 多图预警
本系列Netty源码解析文章基于 4.1.56.Final版本 大家第一眼看到这幅流程图,是不是脑瓜子嗡嗡的呢? 大家先不要惊慌,问题不大,本文笔者的目的就是要让大家清晰的理解这幅流程图,从而深刻的理 ...
- Tapdata 实时数据融合平台解决方案(五):落地
作者介绍:TJ,唐建法,Tapdata 钛铂数据 CTO,MongoDB中文社区主席,原MongoDB大中华区首席架构师,极客时间MongoDB视频课程讲师. 通过前面几篇文章,我们从企业数据整合与分 ...
- 有关golang信道的面试笔记
信道是一个goroutine之间很关键的通信媒介. 理解golang的信道很重要,这里记录平时易忘记的.易混淆的点. 1. 基本使用 刚声明的信道,零值为nil,无法直接使用,需配合make函数进行初 ...
- BufferedImage类
BufferedImage类(BufferedImage,是一个带缓冲区图像类,主要作用是将一副图片加载到内存中) BufferedImage类 是lmage的一个子类,BufferedImage 生 ...
- intellidea 快捷键-*01
快捷键: 0.竖向选择文本: alt+shift+insert:https://www.cnblogs.com/JonaLin/p/11422110.html 如果想修改快捷键(setting-> ...
- DongDong认亲戚 来源:牛客网
题目 链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/28886/1021 来源:牛客网 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 131072K, ...
- MD5,Des,RSA加密解密
一.加密和解密 下面先熟悉几个概念 1>对称加密:加密的key和解密的key是同一个 但是如何确保密钥安全地进行传递?秘钥的安全是一个问题 2>非对称加密:加密点的key和解密的key不是 ...
- DDL_操作数据库_创建&查询和DDL_操作数据库_修改&删除&使用
DDL操作数据库.表 1.操作数据库:CRUD C(Create):创建 创建数据库: create database 数据库名称: 创建数据库判断不存在再创建 create database if ...
- CMake教程——Leeds_Garden
本系列适合 乐于学习新知识的人 想要深入学习C++的人 赞美作者的人 系列目录 初步入门 基本操作 (更新中) 创作不易,欢迎分享,把知识分享给更多有需要的人.
- 初识Sentinel--雪崩问题及其解决方法
什么是雪崩问题? 雪崩问题:微服务调用链中的某个服务故障,引起整个链路中的所有微服务不可用. 解决雪崩问题的常见四种方式: ①超时处理:设定超时时长,请求超过一定时间没有响应就返回错误信息,不会无休止 ...