從圖中我們可以看到一個hashmap就是一個數(shù)組結構，當新建一個hashmap的時候，就會初始化一個數(shù)組。我們來看看java代碼： Java代碼 
/** * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. * FIXME 這里需要注意這句話，至于原因后面會講到 */ transient Entry[] table; Java代碼 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; final int hash; Entry<K,V> next; .......... } 上面的Entry就是數(shù)組中的元素，它持有一個指向下一個元素的引用，這就構成了鏈表。 當我們往hashmap中put元素的時候，先根據(jù)key的hash值得到這個元素在數(shù)組中的位置（即下標），然后就可以把這個元素放到對應的位置中了。如果這個元素所在的位子上已經(jīng)存放有其他元素了，那么在同一個位子上的元素將以鏈表的形式存放，新加入的放在鏈頭，最先加入的放在鏈尾。從hashmap中get元素時，首先計算key的hashcode，找到數(shù)組中對應位置的某一元素，然后通過key的equals方法在對應位置的鏈表中找到需要的元素。從這里我們可以想象得到，如果每個位置上的鏈表只有一個元素，那么hashmap的get效率將是最高的，但是理想總是美好的，現(xiàn)實總是有困難需要我們?nèi)タ朔 2、hash算法 我們可以看到在hashmap中要找到某個元素，需要根據(jù)key的hash值來求得對應數(shù)組中的位置。如何計算這個位置就是hash算法。前面說過hashmap的數(shù)據(jù)結構是數(shù)組和鏈表的結合，所以我們當然希望這個hashmap里面的元素位置盡量的分布均勻些，盡量使得每個位置上的元素數(shù)量只有一個，那么當我們用hash算法求得這個位置的時候，馬上就可以知道對應位置的元素就是我們要的，而不用再去遍歷鏈表。 所以我們首先想到的就是把hashcode對數(shù)組長度取模運算，這樣一來，元素的分布相對來說是比較均勻的。但是，“模”運算的消耗還是比較大的，能不能找一種更快速，消耗更小的方式那？java中時這樣做的， Java代碼 static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); } 首先算得key得hashcode值，然后跟數(shù)組的長度-1做一次“與”運算（&）。看上去很簡單，其實比較有玄機。比如數(shù)組的長度是2的4次方，那么hashcode就會和2的4次方-1做“與”運算。很多人都有這個疑問，為什么hashmap的數(shù)組初始化大小都是2的次方大小時，hashmap的效率最高，我以2的4次方舉例，來解釋一下為什么數(shù)組大小為2的冪時hashmap訪問的性能最高。 看下圖，左邊兩組是數(shù)組長度為16（2的4次方），右邊兩組是數(shù)組長度為15。兩組的hashcode均為8和9，但是很明顯，當它們和1110“與”的時候，產(chǎn)生了相同的結果，也就是說它們會定位到數(shù)組中的同一個位置上去，這就產(chǎn)生了碰撞，8和9會被放到同一個鏈表上，那么查詢的時候就需要遍歷這個鏈表，得到8或者9，這樣就降低了查詢的效率。同時，我們也可以發(fā)現(xiàn)，當數(shù)組長度為15的時候，hashcode的值會與14（1110）進行“與”，那么最后一位永遠是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101這幾個位置永遠都不能存放元素了，空間浪費相當大，更糟的是這種情況中，數(shù)組可以使用的位置比數(shù)組長度小了很多，這意味著進一步增加了碰撞的幾率，減慢了查詢的效率！ 
所以說，當數(shù)組長度為2的n次冪的時候，不同的key算得得index相同的幾率較小，那么數(shù)據(jù)在數(shù)組上分布就比較均勻，也就是說碰撞的幾率小，相對的，查詢的時候就不用遍歷某個位置上的鏈表，這樣查詢效率也就較高了。 說到這里，我們再回頭看一下hashmap中默認的數(shù)組大小是多少，查看源代碼可以得知是16，為什么是16，而不是15，也不是20呢，看到上面annegu的解釋之后我們就清楚了吧，顯然是因為16是2的整數(shù)次冪的原因，在小數(shù)據(jù)量的情況下16比15和20更能減少key之間的碰撞，而加快查詢的效率。 所以，在存儲大容量數(shù)據(jù)的時候，最好預先指定hashmap的size為2的整數(shù)次冪次方。就算不指定的話，也會以大于且最接近指定值大小的2次冪來初始化的，代碼如下(HashMap的構造方法中)： Java代碼 // Find a power of 2 >= initialCapacity int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1; 3、hashmap的resize 當hashmap中的元素越來越多的時候，碰撞的幾率也就越來越高（因為數(shù)組的長度是固定的），所以為了提高查詢的效率，就要對hashmap的數(shù)組進行擴容，數(shù)組擴容這個操作也會出現(xiàn)在ArrayList中，所以這是一個通用的操作，很多人對它的性能表示過懷疑，不過想想我們的“均攤”原理，就釋然了，而在hashmap數(shù)組擴容之后，最消耗性能的點就出現(xiàn)了：原數(shù)組中的數(shù)據(jù)必須重新計算其在新數(shù)組中的位置，并放進去，這就是resize。 那么hashmap什么時候進行擴容呢？當hashmap中的元素個數(shù)超過數(shù)組大小*loadFactor時，就會進行數(shù)組擴容，loadFactor的默認值為0.75，也就是說，默認情況下，數(shù)組大小為16，那么當hashmap中元素個數(shù)超過16*0.75=12的時候，就把數(shù)組的大小擴展為2*16=32，即擴大一倍，然后重新計算每個元素在數(shù)組中的位置，而這是一個非常消耗性能的操作，所以如果我們已經(jīng)預知hashmap中元素的個數(shù)，那么預設元素的個數(shù)能夠有效的提高hashmap的性能。比如說，我們有1000個元素new HashMap(1000), 但是理論上來講new HashMap(1024)更合適，不過上面annegu已經(jīng)說過，即使是1000，hashmap也自動會將其設置為1024。 但是new HashMap(1024)還不是更合適的，因為0.75*1000 < 1000, 也就是說為了讓0.75 * size > 1000, 我們必須這樣new HashMap(2048)才最合適，既考慮了&的問題，也避免了resize的問題。 4、key的hashcode與equals方法改寫 在第一部分hashmap的數(shù)據(jù)結構中，annegu就寫了get方法的過程：首先計算key的hashcode，找到數(shù)組中對應位置的某一元素，然后通過key的equals方法在對應位置的鏈表中找到需要的元素。所以，hashcode與equals方法對于找到對應元素是兩個關鍵方法。 Hashmap的key可以是任何類型的對象，例如User這種對象，為了保證兩個具有相同屬性的user的hashcode相同，我們就需要改寫hashcode方法，比方把hashcode值的計算與User對象的id關聯(lián)起來，那么只要user對象擁有相同id，那么他們的hashcode也能保持一致了，這樣就可以找到在hashmap數(shù)組中的位置了。如果這個位置上有多個元素，還需要用key的equals方法在對應位置的鏈表中找到需要的元素，所以只改寫了hashcode方法是不夠的，equals方法也是需要改寫滴~當然啦，按正常思維邏輯，equals方法一般都會根據(jù)實際的業(yè)務內(nèi)容來定義，例如根據(jù)user對象的id來判斷兩個user是否相等。 在改寫equals方法的時候，需要滿足以下三點： (1) 自反性：就是說a.equals(a)必須為true。 (2) 對稱性：就是說a.equals(b)=true的話，b.equals(a)也必須為true。 (3) 傳遞性：就是說a.equals(b)=true，并且b.equals(c)=true的話，a.equals(c)也必須為true。 通過改寫key對象的equals和hashcode方法，我們可以將任意的業(yè)務對象作為map的key(前提是你確實有這樣的需要)。 總結： 本文主要描述了HashMap的結構，和hashmap中hash函數(shù)的實現(xiàn)，以及該實現(xiàn)的特性，同時描述了hashmap中resize帶來性能消耗的根本原因，以及將普通的域模型對象作為key的基本要求。尤其是hash函數(shù)的實現(xiàn)，可以說是整個HashMap的精髓所在，只有真正理解了這個hash函數(shù)，才可以說對HashMap有了一定的理解。 這是hashmap第一篇，主要講了一下hashmap的數(shù)據(jù)結構和計算hash的算法。接下去annegu還會寫第二篇，主要講講LinkedHashMap和LRUHashMap。先做個預告，呵呵~新聞熱點
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