本文主要是介绍HashTable amp;amp; HashMap,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
HashTable && HashMap
HashTable:散列表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法。顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙。时间复杂度为O(1)。
散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构(Python中的字典dict即采用的哈希方法)。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。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。
比如我们存储70个元素,但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间。70/100=0.7,这个数字称为负载因子。我们之所以这样做,也是为了“快速存取”的目的。我们基于一种结果尽可能随机平均分布的固定函数H为每个元素安排存储位置,这样就可以避免遍历性质的线性搜索,以达到快速存取。但是由于此随机性,也必然导致一个问题就是冲突。所谓冲突,即两个元素通过散列函数H得到的地址相同,那么这两个元素称为“同义词”。这类似于70个人去一个有100个椅子的饭店吃饭。散列函数的计算结果是一个存储单位地址,每个存储单位称为“桶”。设一个散列表有m个桶,则散列函数的值域应为[0,m-1]。
解决冲突是一个复杂问题。冲突主要取决于:
(1)散列函数,一个好的散列函数的值应尽可能平均分布。
(2)处理冲突方法。
(3)负载因子的大小。太大不一定就好,而且浪费空间严重,负载因子和散列函数是联动的。
解决冲突的办法:
(1)线性探查法:冲突后,线性向前试探,找到最近的一个空位置。缺点是会出现堆积现象。存取时,可能不是同义词的词也位于探查序列,影响效率。
(2)双散列函数法:在位置d冲突后,再次使用另一个散列函数产生一个与散列表桶容量m互质的数c,依次试探(d+n*c)%m,使探查序列跳跃式分布。
常用的构造散列函数的方法
散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效,通过散列函数,数据元素将被更快地定位:
1. 直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a•key + b,其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数)
2. 数字分析法:分析一组数据,比如一组员工的出生年月日,这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同,这样的话,出现冲突的几率就会很大,但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大,如果用后面的数字来构成散列地址,则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
3. 平方取中法:取关键字平方后的中间几位作为散列地址。
4. 折叠法:将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(去除进位)作为散列地址。
5. 随机数法:选择一随机函数,取关键字的随机值作为散列地址,通常用于关键字长度不同的场合。
6. 除留余数法:取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p, p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要,一般取素数或m,若p选的不好,容易产生同义词。
查找的性能分析
散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到,另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突,需要按处理冲突的方法进行查找。在介绍的三种处理冲突的方法中,产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以,对散列表查找效率的量度,依然用平均查找长度来衡量。
查找过程中,关键码的比较次数,取决于产生冲突的多少,产生的冲突少,查找效率就高,产生的冲突多,查找效率就低。因此,影响产生冲突多少的因素,也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素:
1. 散列函数是否均匀;
2. 处理冲突的方法;
3. 散列表的装填因子。
散列表的装填因子定义为:α= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度
α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值,α与“填入表中的元素个数”成正比,所以,α越大,填入表中的元素较多,产生冲突的可能性就越大;α越小,填入表中的元素较少,产生冲突的可能性就越小。
实际上,散列表的平均查找长度是装填因子α的函数,只是不同处理冲突的方法有不同的函数。
了解了hash基本定义,就不能不提到一些著名的hash算法,MD5 和 SHA-1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法,而它们都是以 MD4 为基础设计的。那么他们都是什么意思呢?
这里简单说一下:
(1) MD4
MD4(RFC 1320)是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年设计的,MD 是 Message Digest 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现--它是基于 32 位操作数的位操作来实现的。
(2) MD5
MD5(RFC 1321)是 Rivest 于1991年对MD4的改进版本。它对输入仍以512位分组,其输出是4个32位字的级联,与 MD4 相同。MD5比MD4来得复杂,并且速度较之要慢一点,但更安全,在抗分析和抗差分方面表现更好
(3) SHA-1 及其他
SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的,它对长度小于264的输入,产生长度为160bit的散列值,因此抗穷举(brute-force)性更好。SHA-1 设计时基于和MD4相同原理,并且模仿了该算法。
哈希表不可避免冲突(collision)现象:对不同的关键字可能得到同一哈希地址 即key1≠key2,而hash(key1)=hash(key2)。因此,在建造哈希表时不仅要设定一个好的哈希函数,而且要设定一种处理冲突的方法。可如下描述哈希表:根据设定的哈希函数H(key)和所选中的处理冲突的方法,将一组关键字映象到一个有限的、地址连续的地址集(区间)上并以关键字在地址集中的“象”作为相应记录在表中的存储位置,这种表被称为哈希表。
对于动态查找表而言,1) 表长不确定;2)在设计查找表时,只知道关键字所属范围,而不知道确切的关键字。因此,一般情况需建立一个函数关系,以f(key)作为关键字为key的录在表中的位置,通常称这个函数f(key)为哈希函数。(注意:这个函数并不一定是数学函数)
哈希函数是一个映象,即:将关键字的集合映射到某个地址集合上,它的设置很灵活,只要这个地址集合的大小不超出允许范围即可。
现实中哈希函数是需要构造的,并且构造的好才能使用的好。
那么这些Hash算法到底有什么用呢?
Hash算法在信息安全方面的应用主要体现在以下的3个方面:
(1) 文件校验
我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验,这2种校验并没有抗数据篡改的能力,它们一定程度上能检测并纠正数据传输中的信道误码,但却不能防止对数据的恶意破坏。
MD5 Hash算法的"数字指纹"特性,使它成为目前应用最广泛的一种文件完整性校验和(Checksum)算法,不少Unix系统有提供计算md5 checksum的命令。
(2) 数字签名
Hash 算法也是现代密码体系中的一个重要组成部分。由于非对称算法的运算速度较慢,所以在数字签名协议中,单向散列函数扮演了一个重要的角色。 对 Hash 值,又称"数字摘要"进行数字签名,在统计上可以认为与对文件本身进行数字签名是等效的。而且这样的协议还有其他的优点。
(3) 鉴权协议
如下的鉴权协议又被称作挑战--认证模式:在传输信道是可被侦听,但不可被篡改的情况下,这是一种简单而安全的方法。
文件hash值
MD5-Hash-文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。不管文件长度如何,它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。与加密算法不同,这一个Hash算法是一个不可逆的单向函数。采用安全性高的Hash算法,如MD5、SHA时,两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。因此,一旦文件被修改,就可检测出来。
Hash函数还有另外的含义。实际中的Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围。把大范围映射到一个小范围的目的往往是为了节省空间,使得数据容易保存。除此以外,Hash函数往往应用于查找上。所以,在考虑使用Hash函数之前,需要明白它的几个限制:
1. Hash的主要原理就是把大范围映射到小范围;所以,你输入的实际值的个数必须和小范围相当或者比它更小。不然冲突就会很多。
2. 由于Hash逼近单向函数;所以,你可以用它来对数据进行加密。
3. 不同的应用对Hash函数有着不同的要求;比如,用于加密的Hash函数主要考虑它和单项函数的差距,而用于查找的Hash函数主要考虑它映射到小范围的冲突率。
应用于加密的Hash函数已经探讨过太多了,在作者的博客里面有更详细的介绍。所以,本文只探讨用于查找的Hash函数。
Hash函数应用的主要对象是数组(比如,字符串),而其目标一般是一个int类型。以下我们都按照这种方式来说明。
一般的说,Hash函数可以简单的划分为如下几类:
1. 加法Hash;
2. 位运算Hash;
3. 乘法Hash;
4. 除法Hash;
5. 查表Hash;
6. 混合Hash;
下面详细的介绍以上各种方式在实际中的运用。
一 加法Hash
所谓的加法Hash就是把输入元素一个一个的加起来构成最后的结果。标准的加法Hash的构造如下:
static int additiveHash(String key, int prime)
{
int hash, i;
for (hash = key.length(), i = 0; i < key.length(); i++)
hash += key.charAt(i);
return (hash % prime);
}
这里的prime是任意的质数,看得出,结果的值域为[0,prime-1]。
二 位运算Hash
这类型Hash函数通过利用各种位运算(常见的是移位和异或)来充分的混合输入元素。比如,标准的旋转Hash的构造如下:
static int rotatingHash(String key, int prime)
{
int hash, i;
for (hash=key.length(), i=0; i
hash = (hash<<4>>28)^key.charAt(i);
return (hash % prime);
}
先移位,然后再进行各种位运算是这种类型Hash函数的主要特点。比如,以上的那段计算hash的代码还可以有如下几种变形:
hash = (hash<<5>>27)^key.charAt(i);
hash += key.charAt(i);
hash += (hash << 10);
hash ^= (hash >> 6);
if((i&1) == 0)
{
hash ^= (hash<<7>>3);
}
else
{
hash ^= ~((hash<<11>>5));
}
hash += (hash<<5>
hash = key.charAt(i) + (hash<<6>>16) ? hash;
hash ^= ((hash<<5>>2));
三 乘法Hash
这种类型的Hash函数利用了乘法的不相关性(乘法的这种性质,最有名的莫过于平方取头尾的随机数生成算法,虽然这种算法效果并不好)。比如,
static int bernstein(String key)
{
int hash = 0;
int i;
for (i=0; i
return hash;
}
jdk5.0里面的String类的hashCode()方法也使用乘法Hash。不过,它使用的乘数是31。推荐的乘数还有:131, 1313, 13131, 131313等等。
使用这种方式的著名Hash函数还有:
// 32位FNV算法
int M_SHIFT = 0;
public int FNVHash(byte[] data)
{
int hash = (int)2166136261L;
for(byte b : data)
hash = (hash * 16777619) ^ b;
if (M_SHIFT == 0)
return hash;
return (hash ^ (hash >> M_SHIFT)) & M_MASK;
}
以及改进的FNV算法:
public static int FNVHash1(String data)
{
final int p = 16777619;
int hash = (int)2166136261L;
for(int i=0;i
hash = (hash ^ data.charAt(i)) * p;
hash += hash << 13;
hash ^= hash >> 7;
hash += hash << 3;
hash ^= hash >> 17;
hash += hash << 5;
return hash;
}
除了乘以一个固定的数,常见的还有乘以一个不断改变的数,比如:
static int RSHash(String str)
{
int b = 378551;
int a = 63689;
int hash = 0;
for(int i = 0; i < str.length(); i++)
{
hash = hash * a + str.charAt(i);
a = a * b;
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
虽然Adler32算法的应用没有CRC32广泛,不过,它可能是乘法Hash里面最有名的一个了。关于它的介绍,大家可以去看RFC 1950规范。
四 除法Hash
除法和乘法一样,同样具有表面上看起来的不相关性。不过,因为除法太慢,这种方式几乎找不到真正的应用。需要注意的是,我们在前面看到的hash的 结果除以一个prime的目的只是为了保证结果的范围。如果你不需要它限制一个范围的话,可以使用如下的代码替代”hash%prime”: hash = hash ^ (hash>>10) ^ (hash>>20)。
五 查表Hash
查表Hash最有名的例子莫过于CRC系列算法。虽然CRC系列算法本身并不是查表,但是,查表是它的一种最快的实现方式。下面是CRC32的实现:
static int crctab[256] = {
0x00000000, 0x77073096, 0xee0e612c, 0x990951ba, 0x076dc419, 0x706af48f, 0xe963a535, 0x9e6495a3, 0x0edb8832, 0x79dcb8a4, 0xe0d5e91e, 0x97d2d988, 0x09b64c2b, 0x7eb17cbd, 0xe7b82d07, 0x90bf1d91, 0x1db71064, 0x6ab020f2, 0xf3b97148, 0x84be41de, 0x1adad47d, 0x6ddde4eb, 0xf4d4b551, 0x83d385c7, 0x136c9856, 0x646ba8c0, 0xfd62f97a, 0x8a65c9ec, 0x14015c4f, 0x63066cd9, 0xfa0f3d63, 0x8d080df5, 0x3b6e20c8, 0x4c69105e, 0xd56041e4, 0xa2677172, 0x3c03e4d1, 0x4b04d447, 0xd20d85fd, 0xa50ab56b, 0x35b5a8fa, 0x42b2986c, 0xdbbbc9d6, 0xacbcf940, 0x32d86ce3, 0x45df5c75, 0xdcd60dcf, 0xabd13d59, 0x26d930ac, 0x51de003a, 0xc8d75180, 0xbfd06116, 0x21b4f4b5, 0x56b3c423, 0xcfba9599, 0xb8bda50f, 0x2802b89e, 0x5f058808, 0xc60cd9b2, 0xb10be924, 0x2f6f7c87, 0x58684c11, 0xc1611dab, 0xb6662d3d, 0x76dc4190, 0x01db7106, 0x98d220bc, 0xefd5102a, 0x71b18589, 0x06b6b51f, 0x9fbfe4a5, 0xe8b8d433, 0x7807c9a2, 0x0f00f934, 0x9609a88e, 0xe10e9818, 0x7f6a0dbb, 0x086d3d2d, 0x91646c97, 0xe6635c01, 0x6b6b51f4, 0x1c6c6162, 0x856530d8, 0xf262004e, 0x6c0695ed, 0x1b01a57b, 0x8208f4c1, 0xf50fc457, 0x65b0d9c6, 0x12b7e950, 0x8bbeb8ea, 0xfcb9887c, 0x62dd1ddf, 0x15da2d49, 0x8cd37cf3, 0xfbd44c65, 0x4db26158, 0x3ab551ce, 0xa3bc0074, 0xd4bb30e2, 0x4adfa541, 0x3dd895d7, 0xa4d1c46d, 0xd3d6f4fb, 0x4369e96a, 0x346ed9fc, 0xad678846, 0xda60b8d0, 0x44042d73, 0x33031de5, 0xaa0a4c5f, 0xdd0d7cc9, 0x5005713c, 0x270241aa, 0xbe0b1010, 0xc90c2086, 0x5768b525, 0x206f85b3, 0xb966d409, 0xce61e49f, 0x5edef90e, 0x29d9c998, 0xb0d09822, 0xc7d7a8b4, 0x59b33d17, 0x2eb40d81, 0xb7bd5c3b, 0xc0ba6cad, 0xedb88320, 0x9abfb3b6, 0x03b6e20c, 0x74b1d29a, 0xead54739, 0x9dd277af, 0x04db2615, 0x73dc1683, 0xe3630b12, 0x94643b84, 0x0d6d6a3e, 0x7a6a5aa8, 0xe40ecf0b, 0x9309ff9d, 0x0a00ae27, 0x7d079eb1, 0xf00f9344, 0x8708a3d2, 0x1e01f268, 0x6906c2fe, 0xf762575d, 0x806567cb,
0x196c3671, 0x6e6b06e7, 0xfed41b76, 0x89d32be0, 0x10da7a5a, 0x67dd4acc, 0xf9b9df6f, 0x8ebeeff9, 0x17b7be43, 0x60b08ed5, 0xd6d6a3e8, 0xa1d1937e, 0x38d8c2c4, 0x4fdff252, 0xd1bb67f1, 0xa6bc5767, 0x3fb506dd, 0x48b2364b, 0xd80d2bda, 0xaf0a1b4c, 0x36034af6, 0x41047a60, 0xdf60efc3, 0xa867df55, 0x316e8eef, 0x4669be79, 0xcb61b38c, 0xbc66831a, 0x256fd2a0, 0x5268e236, 0xcc0c7795, 0xbb0b4703, 0x220216b9, 0x5505262f, 0xc5ba3bbe, 0xb2bd0b28, 0x2bb45a92, 0x5cb36a04, 0xc2d7ffa7, 0xb5d0cf31, 0x2cd99e8b, 0x5bdeae1d, 0x9b64c2b0, 0xec63f226, 0x756aa39c, 0x026d930a, 0x9c0906a9, 0xeb0e363f, 0x72076785, 0x05005713, 0x95bf4a82, 0xe2b87a14, 0x7bb12bae, 0x0cb61b38, 0x92d28e9b, 0xe5d5be0d, 0x7cdcefb7, 0x0bdbdf21, 0x86d3d2d4, 0xf1d4e242, 0x68ddb3f8, 0x1fda836e, 0x81be16cd, 0xf6b9265b, 0x6fb077e1, 0x18b74777, 0x88085ae6, 0xff0f6a70, 0x66063bca, 0x11010b5c, 0x8f659eff, 0xf862ae69, 0x616bffd3, 0x166ccf45, 0xa00ae278, 0xd70dd2ee, 0x4e048354, 0x3903b3c2, 0xa7672661, 0xd06016f7, 0x4969474d, 0x3e6e77db, 0xaed16a4a, 0xd9d65adc, 0x40df0b66, 0x37d83bf0, 0xa9bcae53, 0xdebb9ec5, 0x47b2cf7f, 0x30b5ffe9, 0xbdbdf21c, 0xcabac28a, 0x53b39330, 0x24b4a3a6, 0xbad03605, 0xcdd70693, 0x54de5729, 0x23d967bf, 0xb3667a2e, 0xc4614ab8, 0x5d681b02, 0x2a6f2b94, 0xb40bbe37, 0xc30c8ea1, 0x5a05df1b, 0x2d02ef8d
};
int crc32(String key, int hash)
{
int i;
for (hash=key.length(), i=0; i
hash = (hash >> 8) ^ crctab[(hash & 0xff) ^ k.charAt(i)];
return hash;
}
查表Hash中有名的例子有:Universal Hashing和Zobrist Hashing。他们的表格都是随机生成的。
六 混合Hash
混合Hash算法利用了以上各种方式。各种常见的Hash算法,比如MD5、Tiger都属于这个范围。它们一般很少在面向查找的Hash函数里面使用。
七 对Hash算法的评价
http://www.burtleburtle.net/bob/hash/doobs.html 这个页面提供了对几种流行Hash算法的评价。我们对Hash函数的建议如下:
1. 字符串的Hash。最简单可以使用基本的乘法Hash,当乘数为33时,对于英文单词有很好的散列效果(小于6个的小写形式可以保证没有冲突)。复杂一点可以使用FNV算法(及其改进形式),它对于比较长的字符串,在速度和效果上都不错。
public override unsafe int GetHashCode()
{//微软System.String 字符串哈希算法
fixed (char* str= ((char*) this))
{
char* chPtr = str;
intnum = 0x15051505;
intnum2 = num;
int* numPtr = (int*) chPtr;
for (inti = this.Length; i > 0; i -= 4)
{
num = (((num << 5) + num) + (num >> 0x1b)) ^ numPtr[0];
if (i <= 2)
{
break;
}
num2 = (((num2 << 5) + num2) + (num2 >> 0x1b)) ^ numPtr[1];
numPtr += 2;
}
return (num + (num2 * 0x5d588b65));
}
}
hash_map基于hash table(哈希表)。哈希表最大的优点,就是把数据的存储和查找消耗的时间大大降低,几乎可以看成是常数时间;而代价仅仅是消耗比较多的内存。然而在当前可利用内存越来越多的情况下,用空间换时间的做法是值得的。另外,编码比较容易也是它的特点之一。
其基本原理是:使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数(哈希函数,也叫做散列函数),使得每个元素的关键字都与一个函数值(即数组下标,hash值)相对应,于是用这个数组单元来存储这个元素;也可以简单的理解为,按照关键字为每一个元素“分类”,然后将这个元素存储在相应“类”所对应的地方,称为桶。
HashMap可以接受null键值和值,而Hashtable则不能
HashMap基于hashing原理,我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时,它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode,让后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时,通过键对象的equals()方法找到正确的键值对,然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题,当发生碰撞了,对象将会储存在链表的下一个节点中。 HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。
1. 时间
HashTable产生于JDK 1.1,而HashMap产生于JDK 1.2。从时间的维度上来看,HashMap要比HashTable出现得晚一些。
2. 作者
以下是HashTable的作者:
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以下是HashMap的作者:
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可以看到HashMap的作者多了大神Doug Lea。不了解Doug Lea的,可以看这里。
3. 对外的接口(API)
HashMap和HashTable都是基于哈希表来实现键值映射的工具类。讨论他们的不同,我们首先来看一下他们暴露在外的API有什么不同。
3.1 Public Method
下面两张图,我画出了HashMap和HashTable的类继承体系,并列出了这两个类的可供外部调用的公开方法。
从图中可以看出,两个类的继承体系有些不同。虽然都实现了Map、Cloneable、Serializable三个接口。但是HashMap继承自抽象类AbstractMap,而HashTable继承自抽象类Dictionary。其中Dictionary类是一个已经被废弃的类,这一点我们可以从它代码的注释中看到:
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同时我们看到HashTable比HashMap多了两个公开方法。一个是elements,这来自于抽象类Dictionary,鉴于该类已经废弃,所以这个方法也就没什么用处了。另一个多出来的方法是contains,这个多出来的方法也没什么用,因为它跟containsValue方法功能是一样的。代码为证:
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所以从公开的方法上来看,这两个类提供的,是一样的功能。都提供键值映射的服务,可以增、删、查、改键值对,可以对建、值、键值对提供遍历视图。支持浅拷贝,支持序列化。
3.2 Null Key & Null Value
HashMap是支持null键和null值的,而HashTable在遇到null时,会抛出NullPointerException异常。这并不是因为HashTable有什么特殊的实现层面的原因导致不能支持null键和null值,这仅仅是因为HashMap在实现时对null做了特殊处理,将null的hashCode值定为了0,从而将其存放在哈希表的第0个bucket中。我们一put方法为例,看一看代码的细节:
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4. 实现原理
本节讨论HashMap和HashTable在数据结构和算法层面,有什么不同。
4.1 数据结构
HashMap和HashTable都使用哈希表来存储键值对。在数据结构上是基本相同的,都创建了一个继承自Map.Entry的私有的内部类Entry,每一个Entry对象表示存储在哈希表中的一个键值对。
Entry对象唯一表示一个键值对,有四个属性:
-K key 键对象
-V value 值对象
-int hash 键对象的hash值
-Entry entry 指向链表中下一个Entry对象,可为null,表示当前Entry对象在链表尾部
可以说,有多少个键值对,就有多少个Entry对象,那么在HashMap和HashTable中是怎么存储这些Entry对象,以方便我们快速查找和修改的呢?请看下图。
上图画出的是一个桶数量为8,存有5个键值对的HashMap/HashTable的内存布局情况。可以看到HashMap/HashTable内部创建有一个Entry类型的引用数组,用来表示哈希表,数组的长度,即是哈希桶的数量。而数组的每一个元素都是一个Entry引用,从Entry对象的属性里,也可以看出其是链表的节点,每一个Entry对象内部又含有另一个Entry对象的引用。
这样就可以得出结论,HashMap/HashTable内部用Entry数组实现哈希表,而对于映射到同一个哈希桶(数组的同一个位置)的键值对,使用Entry链表来存储(解决hash冲突)。
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从代码可以看到,对于哈希桶的内部表示,两个类的实现是一致的。
4.2 算法
上一小节已经说了用来表示哈希表的内部数据结构。HashMap/HashTable还需要有算法来将给定的键key,映射到确定的hash桶(数组位置)。需要有算法在哈希桶内的键值对多到一定程度时,扩充哈希表的大小(数组的大小)。本小节比较这两个类在算法层面有哪些不同。
初始容量大小和每次扩充容量大小的不同。先看代码:
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可以看到HashTable默认的初始大小为11,之后每次扩充为原来的2n+1。HashMap默认的初始化大小为16,之后每次扩充为原来的2倍。还有我没列出代码的一点,就是如果在创建时给定了初始化大小,那么HashTable会直接使用你给定的大小,而HashMap会将其扩充为2的幂次方大小。
也就是说HashTable会尽量使用素数、奇数。而HashMap则总是使用2的幂作为哈希表的大小。我们知道当哈希表的大小为素数时,简单的取模哈希的结果会更加均匀(具体证明,见这篇文章),所以单从这一点上看,HashTable的哈希表大小选择,似乎更高明些。但另一方面我们又知道,在取模计算时,如果模数是2的幂,那么我们可以直接使用位运算来得到结果,效率要大大高于做除法。所以从hash计算的效率上,又是HashMap更胜一筹。
所以,事实就是HashMap为了加快hash的速度,将哈希表的大小固定为了2的幂。当然这引入了哈希分布不均匀的问题,所以HashMap为解决这问题,又对hash算法做了一些改动。具体我们来看看,在获取了key对象的hashCode之后,HashTable和HashMap分别是怎样将他们hash到确定的哈希桶(Entry数组位置)中的。
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正如我们所言,HashMap由于使用了2的幂次方,所以在取模运算时不需要做除法,只需要位的与运算就可以了。但是由于引入的hash冲突加剧问题,HashMap在调用了对象的hashCode方法之后,又做了一些位运算在打散数据。关于这些位计算为什么可以打散数据的问题,本文不再展开了。感兴趣的可以看这里。
如果你有细心读代码,还可以发现一点,就是HashMap和HashTable在计算hash时都用到了一个叫hashSeed的变量。这是因为映射到同一个hash桶内的Entry对象,是以链表的形式存在的,而链表的查询效率比较低,所以HashMap/HashTable的效率对哈希冲突非常敏感,所以可以额外开启一个可选hash(hashSeed),从而减少哈希冲突。因为这是两个类相同的一点,所以本文不再展开了,感兴趣的看这里。事实上,这个优化在JDK 1.8中已经去掉了,因为JDK 1.8中,映射到同一个哈希桶(数组位置)的Entry对象,使用了红黑树来存储,从而大大加速了其查找效率。
5. 线程安全
我们说HashTable是同步的,HashMap不是,也就是说HashTable在多线程使用的情况下,不需要做额外的同步,而HashMap则不行。那么HashTable是怎么做到的呢?
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可以看到,也比较简单,就是公开的方法比如get都使用了synchronized描述符。而遍历视图比如keySet都使用了Collections.synchronizedXXX进行了同步包装。
6. 代码风格
从我的品位来看,HashMap的代码要比HashTable整洁很多。下面这段HashTable的代码,我就觉着有点混乱,不太能接受这种代码复用的方式。
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这篇关于HashTable amp;amp; HashMap的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!