HashMap长度2次幂/扩容相关

2021-10-11 11:03:55 阅读：125 来源： 互联网

标签：扩容 hash HashMap 16 0000 哈希 length key 长度

HashMap这样做有两点原因

　　提升计算效率，更快算出元素的位置
　　减少哈希碰撞，使得元素分布均匀

提升计算效率
我们先看put方法的细节：

public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

其中hash(key)如下：

static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

hash()方法返回二次运算后的哈希值即可。

putVal()方法：

可以看到，对于一个key，拿到hash(key)后，之后要确定这个key在数组中的位置，我们一般倾向于对数组长度length取余，余数是几，就在数组的第几个位置上，简单方便。

但对于机器而言，位运算永远比取余运算快得多，在length为2的整数次方的情况下（length-1得到的二进制为全1），hash(key)%length能被替换成高效的hash(key)&（length-1）,两者的结果是相等的。

减少哈希碰撞
如果数组长度是2的整数次方时，也就是一个偶数，length-1就是一个奇数，奇数的二进制最后一位是1，因此不管hash(key)是多少，hash(key)&(length-1)的二进制最后一位可能是0，也可能是1，取决于hash(key)。即如果hash(key)是奇数的话，则映射到数组上第奇数个位置上。

如果length是一个奇数的话，length-1就是一个偶数，偶数的二进制最后一位是0，则不管hash(key)是奇数还是偶数，该元素都会被映射到数组上第偶数个位置上，奇数位置上没有任何元素！

因此，数组长度是一个2的整数次方时，哈希碰撞的概率起码能下降一半，而且所有元素也能均匀地分布在数组上。

JDK8的扩容机制

HashMap的容量变化通常存在以下几种情况：

空参数的构造函数：实例化的HashMap默认内部数组是null，即没有实例化。第一次调用put方法时，则会开始第一次初始化扩容，长度为16。
有参构造函数：用于指定容量。会根据指定的正整数找到不小于指定容量的2的幂数，将这个数设置赋值给阈值（threshold）。第一次调用put方法时，会将阈值赋值给容量，然后让。（因此并不是我们手动指定了容量就一定不会触发扩容，超过阈值后一样会扩容！！）
之后超过阈值的扩容，容量变为原来的2倍，阈值也变为原来的2倍。（容量和阈值都变为原来的2倍时，负载因子还是不变）

JDK8的元素迁移

JDK8则因为巧妙的设计，性能有了大大的提升：由于数组的容量是以2的幂次方扩容的，那么一个Entity在扩容时，新的位置要么在原位置，要么在原长度+原位置的位置。原因如下图：

数组长度变为原来的2倍，表现在二进制上就是多了一个高位参与数组下标确定。此时，一个元素通过hash转换坐标的方法计算后，恰好出现一个现象：最高位是0则坐标不变，最高位是1则坐标变为“10000+原坐标”，即“原长度+原坐标”。如下图：

因此，在扩容时，不需要重新计算元素的hash了，只需要判断最高位是1还是0就好了。JDK8在迁移元素时是正序的，不会出现链表转置的发生。

其他

key.hashCode()^ (h >>> 16)

>>>的含义，即无符号右移，高位补0。例如：

0111 1110 0000 1111 1011 0001 0101 1010
右移16位得到
0000 0000 0000 0000 0111 1110 0000 1111

一般来说，任意一个对象的哈希值比较大，随便实例化一个对象，得到它的hash值

转换成2进制后，得到

0011 1001 1010 0000 0101 0100 1010 0101
而HashMap的长度一般就在[1，2^16]左右，取length=16为例，那么直接使用key的哈希值&(length-1)后，得到

0011 1001 1010 0000 0101 0100 1010 0101
&
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
---------------------------------------
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0101
可见，运算后的结果对哈希值的高位无效，即如果两个不同对象的哈希值仅仅在高位上不一样的话，依然会存在哈希冲突的情况。因此，我们现在打算让运算后的结果对哈希值的高位以及低位都有效。

而对哈希值再次运算后，即使用key.hashCode()^ (h >>> 16)运算后，将哈希值的低16位异或了高16位，让高位与低位都影响到了对之后位置的选择上。

为什么使用^异或^能保证两个数都能影响到最终的结果，而|中只要一个为1，不管对方是多少，结果都为1，&也是同样的道理，有0则0。

区别两个细微对象的不同，就要深挖其细微之处。因此要在最大程度上避免哈希冲突，就越要使用到所有已知的特征，不能认为细微就没用。

标签：扩容,hash,HashMap,16,0000,哈希,length,key,长度
来源： https://www.cnblogs.com/JNU-Iot-Longxin/p/15392344.html

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