Android面试 HashMap算法

Android面试 HashMap算法,第1张

基于hashing的原理,jdk8后采用数组+链表+红黑树的数据结构。我们通过put和get存储和获取对象。当我们给put()方法传递键和值时,先对键做一个hashCode()的计算来得到它在bucket数组中的位置来存储Entry对象。当获取对象时,通过get获取到bucket的位置,再通过键对象的equals()方法找到正确的键值对,然后在返回值对象。

当数组table的size达到阙值时即++size > load factor capacity 时,也是在putVal函数中。

扩容需要重新分配一个新数组,新数组是老数组的2倍长,然后遍历整个老结构,把所有的元素挨个重新hash分配到新结构中去。

对key的hashCode进行hashing,与运算计算下标获取bucket位置,如果在桶的首位上就可以找到就直接返回,否则在树中找或者链表中遍历找,如果有hash冲突,则利用equals方法去遍历链表查找节点。

对key的hashCode做hash *** 作,与高16位做异或运算。

还有平方取中法,除留余数法,伪随机数法。

因为数组位置的确定用的是与运算,仅仅最后四位有效,设计者将key的哈希值与高16为做异或运算使得在做&运算确定数组的插入位置时,此时的低位实际是高位与低位的结合,增加了随机性,减少了哈希碰撞的次数。

会产生哈希碰撞,若key值相同则替换旧值,不然链接到链表后面,链表长度超过阙值8就转为红黑树存储。

HashCode相同,通过equals比较内容获取值对象。

超过阙值会进行扩容 *** 作,概括的讲就是扩容后的数组大小是原数组的2倍,将原来的元素重新hashing放入到新的散列表中去。

相同点:都是存储key-value键值对的

不同点:

loadFactor表示HashMap的拥挤程度,影响hash *** 作到同一个数组位置的概率。默认loadFactor等于075,当HashMap里面容纳的元素已经达到HashMap数组长度的75%时,表示HashMap太挤了,需要扩容,在HashMap的构造器中可以定制loadFactor。

JDK 18 以前 HashMap 的实现是 数组+链表,即使哈希函数取得再好,也很难达到元素百分百均匀分布。当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时,这个桶下有一条长长的链表,这个时候 HashMap 就相当于一个单链表,假如单链表有 n 个元素,遍历的时间复杂度就是 O(n),完全失去了它的优势。针对这种情况,JDK 18 中引入了 红黑树(查找时间复杂度为 O(logn))来优化这个问题。但是链表大于8的概率是非常非常低的。

选择Integer,String这种不可变的类型,像对String的一切 *** 作都是新建一个String对象,对新的对象进行拼接分割等,这些类已经很规范的覆写了hashCode()以及equals()方法。作为不可变类天生是线程安全的。如果要使用自定义类做为Key,就需要重写hashCode()以及equals()方法。红黑树在做比较的时候使用的是SystemidentityHashCode()方法,是不需要做特殊处理的。

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上传到七牛之后,默认会将文件的hash和key(文件的文件名)响应回来,然后在空间设置->域名设置里,找到空间域名,通过>

Android设备将PIN码的hash存放在文件中。

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