手写map

news2024/9/27 9:19:16

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  • 背景
  • 过程
    • 简介
    • 手写HashMap
    • 4、put方法
    • 5、get方法
    • 5、remove方法
  • 总结

背景

让我们来了解一下HashMap吧

过程

简介

HashMap是Java中一中非常常用的数据结构,也基本是面试中的“必考题”。它实现了基于“K-V”形式的键值对的高效存取。JDK1.7之前,HashMap是基于数组+链表实现的,1.8以后,HashMap的底层实现中加入了红黑树用于提升查找效率。

HashMap根据存入的键值对中的key计算对应的index,也就是它在数组中的存储位置。当发生哈希冲突时,即不同的key计算出了相同的index,HashMap就会在对应位置生成链表。当链表的长度超过8时,链表就会转化为红黑树。
在这里插入图片描述

手写HashMap

1、定义接口

public interface MyMap<K,V> {

    V put(K k, V v);

    V get(K k);

    int size();

    V remove(K k);

    boolean isEmpty();

    void clear();
}

2、实现接口,实现这个接口,并实现里面的方法。

   final static int DEFAULT_CAPACITY = 16;
    final static float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    int capacity;
    float loadFactor;
    int size = 0;

    Entry<K,V>[] table;
Copy
class Entry<K, V>{
    K k;
    V v;
    Entry<K,V> next;

    public Entry(K k, V v, Entry<K, V> next){
        this.k = k;
        this.v = v;
        this.next = next;
    }
}

我们参照HashMap设置一个默认的容量capacity和默认的加载因子loadFactor,table就是底层数组,Entry类保存了"K-V"数据,next字段表明它可能会是一个链表节点。

3、构造方法

public MyHashMap(){
    this(DEFAULT_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

public MyHashMap(int capacity, float loadFactor){
    this.capacity = upperMinPowerOf2(capacity);
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.table = new Entry[capacity];
}

这里的upperMinPowerOf2的作用是获取大于capacity的最小的2次幂。在HashMap中,开发者采用了更精妙的位运算的方式完成了这个功能,效率比这种方式要更高。

private static int upperMinPowerOf2(int n){
    int power = 1;
    while(power <= n){
        power *= 2;
    }
    return power;
}

为什么HashMap的capacity一定要是2次幂呢?这是为了方便HashMap中的数组扩容时已存在元素的重新哈希(rehash)考虑的。

4、put方法

@Override
public V put(K k, V v) {
    // 通过hashcode散列
    int index = k.hashCode() % table.length;
    Entry<K, V> current = table[index];
    // 判断table[index]是否已存在元素
    // 是
    if(current != null){
        // 遍历链表是否有相等key, 有则替换且返回旧值
        while(current != null){
            if(current.k == k){
                V oldValue = current.v;
                current.v = v;
                return oldValue;
            }
            current = current.next;
        }
        // 没有则使用头插法
        table[index] = new Entry<K, V>(k, v, table[index]);
        size++;
        return null;
    }
    // table[index]为空 直接赋值
    table[index] = new Entry<K, V>(k, v, null);
    size++;
    return null;
}

put方法中,我们通过传入的K-V值构建一个Entry对象,然后判断它应该被放在数组的那个位置。回想我们之前的论断:

想要提高HashMap的效率,最重要的就是尽量避免生成链表,或者说尽量减少链表的长度

想要达到这一点,我们需要Entry对象尽可能均匀地散布在数组table中,且index不能超过table的长度,很明显,取模运算很符合我们的需求int index = k.hashCode() % table.length。关于这一点,HashMap中也使用了一种效率更高的方法——通过&运算完成key的散列,有兴趣的同学可以查看HashMap的源码。

如果table[index]处已存在元素,说明将要形成链表。我们首先遍历这个链表(长度为1也视作链表),如果存在key与我们存入的key相等,则替换并返回旧值;如果不存在,则将新节点插入链表。插入链表又有两种做法:头插法和尾插法。如果使用尾插法,我们需要遍历这个链表,将新节点插入末尾;如果使用头插法,我们只需要将table[index]的引用指向新节点,然后将新节点的next引用指向原来table[index]位置的节点即可,这也是HashMap中的做法。
在这里插入图片描述

5、get方法

@Override
public V get(K k) {
    int index = k.hashCode() % table.length;
    Entry<K, V> current = table[index];
    // 遍历链表
    while(current != null){
        if(current.k == k){
            return current.v;
        }
        current = current.next;
    }
    return null;
}

5、remove方法

@Override
public V remove(K k) {
    int index = k.hashCode() % table.length;
    Entry<K, V> current = table[index];
    // 如果直接匹配第一个节点
    if(current.k == k){
        table[index] = null;
        size--;
        return current.v;
    }
    // 在链表中删除节点
    while(current.next != null){
        if(current.next.k == k){
            V oldValue = current.next.v;
            current.next = current.next.next;
            size--;
            return oldValue;
        }
        current = current.next;
    }
    return null;
}

移除某个节点时,如果该key对应的index处没有形成链表,那么直接置为null。如果存在链表,我们需要将目标节点的前驱节点的next引用指向目标节点的后继节点。由于我们的Entry节点没有previous引用,因此我们要基于目标节点的前驱节点进行操作,即:

Copy
current.next = current.next.next;
current代表我们要删除的节点的前驱节点。

还有一些简单的size()、isEmpty()等方法都很简单,这里就不再赘述。现在,我们自定义的MyHashMap基本可以使用了。

总结

关于HashMap的实现,还有几点我们没有解决:

扩容问题。在HashMap中,当存储的元素数量超过阈值(threshold = capacity * loadFactor)时,HashMap就会发生扩容(resize),然后将内部的所有元素进行rehash,使hash冲突尽可能减少。在我们的MyHashMap中,虽然定义了加载因子,但是并没有使用它,capacity是固定的,虽然由于链表的存在,仍然可以一直存入数据,但是数据量增大时,查询效率将急剧下降。
树化问题(treeify)。我们之前讲过,链表节点数量超过8时,为了更高的查询效率,链表将转化为红黑树。但是我们的代码中并没有实现这个功能。
null值的判断。HashMap中是允许存null值的key的,key为null时,HashMap中的hash()方法会固定返回0,即key为null的值固定存在table[0]处。这个实现起来很简单,不实现的情况下MyHashMap中如果存入null值会直接报NullPointerException异常。
一些其他问题。

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