HashMap扩容时的rehash方法中(e.hash oldCap) == 0算法推导

2024-05-14 14:08

本文主要是介绍HashMap扩容时的rehash方法中(e.hash oldCap) == 0算法推导,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!

PS:由于文档是我在本地编写好之后再复制过来的,有些文本格式没能完整的体现,故提供下述图片,供大家阅览,以便有更好的阅读体验:
在这里插入图片描述

HashMap在扩容时,需要先创建一个新数组,然后再将旧数组中的数据转移到新数组上来
此时,旧数组上的数据就会根据(e.hash & oldCap) 是否等于0这个算法,被很巧妙地分为2类:
① 等于0时,则将该头节点放到新数组时的索引位置等于其在旧数组时的索引位置,记为低位区链表lo开头-low;
② 不等于0时,则将该头节点放到新数组时的索引位置等于其在旧数组时的索引位置再加上旧数组长度,记为高位区链表hi开头high.
具体,详见下述的算法推导解析:
算法:
(e.hash & oldCap)=0
前提:
 e.hash代表的是旧数组中节点或元素或数据e的hash值,该hash值是根据key确定过的:(key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) ;
 oldCap为旧数组的数组长度,是2的n次幂的整数。即e.hash&2^n=0

推导过程1(e.hash & oldCap)=0:

  1. 因为oldCap是2的n次幂的整数,其二进制表达为1个1后面跟n个0:1000…0,若想要e.hash&oldCap的结果为0,则e.hash的二进制形式中与对应oldCap的二进制的1的位置一定为0,其他位置的可以随意,这样即可保证结果为0;
  2. 假设:
    oldCap= 2 ^ 3 =8 = 1000
    则e.hash可以是 0101

e.hash&oldCap 0000=0
3. (2oldCap -1)=2 ^ 4-1=01111,其二进制位数比oldCap多一位,但多的这一位是0,其余都是1(其低三位肯定也是1);(oldCap-1)=2 ^ 3-1=0111,其二进制位数与oldCap相同,且其低3位的值都是1。故(2oldCap-1)和(oldCap -1)两者与只有4位且首位为0的e.hash=0101计算时,其实只有低3位真正能影响计算结果,而两者的低3位相同,都是111;
4. 故在前提条件下,(2oldCap-1)和(oldCap -1)两者与e.hash进行&运算之后的结果一样:
(2oldCap -1)=2 ^ 4-1= 01111 (oldCap-1)=2 ^ 3-1= 0111
e.hash 0101 e.hash 0101


e.hash&oldCap 00101=5 e.hash&oldCap 0101=5
5. 而(oldCap -1) &e.hash恰巧代表的就是e元素在旧数组中的索引位置;
而(2oldCap -1) &e.hash则代表的就是e元素在旧数组长度扩容2倍后的新数组里的索引位置
6. 综上,可得出满足e.hash&oldCap=0的元素,其在新旧数组中的索引位置不变;

推导过程2(e.hash & oldCap)不等于0:

  1. 因为oldCap是2的n次幂的整数,其二进制表达为1个1后面跟n个0:1000…0,若想要e.hash&oldCap的结果不为0,则e.hash的二进制形式中与对应oldCap的二进制的1的位置一定不为0,其他位置的可以随意,这样即可保证结果不为0;
  2. 假设:
    oldCap= 2 ^ 3 =8 = 1000
    则e.hash可以是 1101

e.hash&oldCap 1000=13
3. (2oldCap -1)=2 ^ 4-1=01111,其二进制位数比oldCap多一位,但多的这一位是0,其余都是1(其低三位肯定也是1,其从左到右数的第4位为1);(oldCap-1)=2 ^ 3-1=0111,其二进制位数与oldCap相同,且其低3位的值都是1, 其从左到右数的第4位为0,。故(2oldCap-1)和(oldCap -1)两者与只有4位且首位为1的e.hash=1101计算时,其实也只有从左到右数的第4位(0)真正能影响计算结果,因为低3位完全一样都是1;
4. 故在前提条件下,(2oldCap-1)和(oldCap -1)两者与e.hash进行&运算后结果相差了oldCap:
(2oldCap -1)=2^4-1= 01111 ( oldCap - 1 ) =2 ^ 3-1= 0111
e.hash 1101 e.hash 1101


(2oldCap -1)& e.hash 01101=8+5 (2oldCap -1)&e.hash 0101=5
5. 而(oldCap -1) &e.hash恰巧代表的就是e元素在旧数组中的索引位置;
而(2oldCap -1) &e.hash则代表的就是e元素在旧数组长度扩容2倍后的新数组里的索引位置
6. 综上,可得出满足e.hash&oldCap不等于0的元素,其在新数组中的索引位置是其在旧数组中索引位置的基础上再加上旧数组长度个偏移量。

这篇关于HashMap扩容时的rehash方法中(e.hash oldCap) == 0算法推导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!



http://www.chinasem.cn/article/988951

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

HDFS—集群扩容及缩容

白名单:表示在白名单的主机IP地址可以,用来存储数据。 配置白名单步骤如下: 1)在NameNode节点的/opt/module/hadoop-3.1.4/etc/hadoop目录下分别创建whitelist 和blacklist文件 (1)创建白名单 [lytfly@hadoop102 hadoop]$ vim whitelist 在whitelist中添加如下主机名称,假如集群正常工作的节

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

hdu1043(八数码问题,广搜 + hash(实现状态压缩) )

利用康拓展开将一个排列映射成一个自然数,然后就变成了普通的广搜题。 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#inclu

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

hdu1496(用hash思想统计数目)

作为一个刚学hash的孩子,感觉这道题目很不错,灵活的运用的数组的下标。 解题步骤:如果用常规方法解,那么时间复杂度为O(n^4),肯定会超时,然后参考了网上的解题方法,将等式分成两个部分,a*x1^2+b*x2^2和c*x3^2+d*x4^2, 各自作为数组的下标,如果两部分相加为0,则满足等式; 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象