基本概念
在探讨HashMap链式寻址法实现原理之前,我们需要了解一些基本概念。HashMap是基于哈希表实现的一种数据结构,它通过哈希函数将键(key)映射到数组的一个索引位置。当不同的键通过哈希函数计算后得到相同的哈希值(即发生哈希冲突)时,链式寻址法通过在数组的同一索引位置形成一个链表来解决冲突。这样,即使多个键的哈希值相同,它们也可以存储在同一索引位置的不同链表节点中。
实现细节
哈希函数
HashMap使用哈希函数计算键的哈希值,然后通过与数组长度进行按位与运算来确定键值对在数组中的索引位置。这个过程确保了哈希值能够均匀分布在数组中,减少了冲突的可能性。如果键为null,其哈希码为0;否则,通过调用键的
hashCode()
方法获取键的哈希码,并将其与逻辑右移16位的哈希码进行异或运算,以增加随机性,减少碰撞。
链表结构
当两个或多个键映射到同一个桶(数组索引位置)时,它们被放在同一个桶的链表上。在Java 8之前,HashMap使用链表来解决冲突。当链表上的节点过多时,链表会变得很长,查找的效率(LinkedList的查找效率为O(n))就会受到影响。为了提高性能,Java 8引入了红黑树优化,当链表长度大于8且哈希表的容量大于64时,链表会转换为红黑树,以降低查找时间复杂度。
插入操作
在插入一个新的键值对时,HashMap首先计算键的哈希值,并确定其在数组中的索引位置。如果该索引位置为空,直接插入新的键值对;如果该索引位置已经有键值对,通过链表结构将新的键值对追加到链表末尾。如果链表长度达到阈值并转换为红黑树,新的键值对将通过红黑树的插入操作添加。
查找操作
在查找操作中,HashMap同样通过哈希函数计算键的哈希值,并确定其在数组中的索引位置。然后,它在对应的链表或红黑树中查找键。如果找到匹配的键,返回对应的值;如果没有找到,返回null。由于红黑树的查找时间复杂度为 O ( lo g n ),而链表的查找时间复杂度为 O ( n ),因此红黑树的引入显著提高了查找效率。
总结
链式寻址法是HashMap解决哈希冲突的一种有效方法。通过在数组的同一索引位置形成链表,它可以处理多个键映射到同一个桶的情况。Java 8通过引入红黑树优化,进一步提升了在大量数据情况下的查找效率。这种设计使得HashMap能够在保持较高插入效率的同时,提供较快的查找速度。