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himalayas — Thu, 12 Jun 2014 09:23:00 GMT

mvn install:install-file -DgroupId=com.oracle -DartifactId=ojdbc6 -Dversion=6.0.0 -Dpackaging=jar -Dfile=C:\ojdbc6.jar

himalayas 2014-06-12 17:23 发表评论

HashMap解析

himalayas — Mon, 10 Jan 2011 01:39:00 GMT

HashMap是基于哈希表的Map接口的实玎ͼ�允许null值和null键（HashMap和Hashtable大致一��P��除了不同步和允许null外）。HashMap不保存映��的��序�Q�特别是不保证该��序恒久不变�?/p>

HashMap的实现假定hash函数��各个元素正��分布在各桶之间�Q�可为基本操作（如get()和set()�Q�提供稳定的性能�Q��P代集合视图所需的时间与HashMap 实例�?#8220;定w��”�Q�桶的数量）及其大小�Q�键-值映��关�p�L��Q�的和成比例。所以，如果�q�代性能很重要，则不要将初始定w��讄��得太高（或将加蝲因子讄��得太低）�?�Q�注�Q�这�D�同HashSet很相��|��其实HashSet是基本HashMap实现的，所以在性能的控制上也一��P��

HashMap 的实例有两个参数影响其性能�Q�初始容量和加蝲因子。容量是哈希表中桶的数量�Q�初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一�U�尺度。当哈希表中的条目数��出了加载因子与当前定w��的乘�U�时�Q�通过调用 rehash �Ҏ��容量翻倍。HashMap的默认初始容量是16�Q�默认加载因子是0.75�Q�这��P��当HashMap里的元素��过16*0.75�?2�Ӟ��调用rehash�Ҏ��Q��定w��增长一倍�?/p>

通常�Q�默认加载因�?(.75) 在时间和�I�间成本上寻求一�U�折街��加载因子过高虽然减��了�I�间开销�Q�但同时也增加了查询成本�Q�在大多�?nbsp;HashMap�cȝ��操作中，包括 get �?nbsp;put 操作�Q�都反映了这一点）。在讄��初始定w��时应该考虑到映��中所需的条目数及其加蝲因子�Q�以便最大限度地降低 rehash 操作�ơ数。如果初始容量大于最大条目数除以加蝲因子�Q�则不会发生 rehash 操作�?/p>

如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中，则相对于按需执行自动�?rehash 操作以增大表的容量来��_��使用��_��大的初始定w��创徏它将使得映射关系能更有效地存储�?nbsp;

注意�Q�此实现不是同步的�?/strong> 如果多个�U�程同时讉K��此映��，而其中至��一个线�E�从�l�构上修改了该映��，则它必须保持外部同步。（�l�构上的修改是指��d��或删除一个或多个映射关系的操作；仅改变与实例已经包含的键兌��的��g��是结构上的修攏V��）�q�一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。如果不存在�q�样的对象，则应该��?nbsp;Collections.synchronizedMap �Ҏ��?#8220;包装”该映��。最好在创徏时完成这一操作�Q�以防止�Ҏ��进行意外的不同步访问，如下所�C�：

Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));

由所有此�cȝ��“集合视图�Ҏ��”所�q�回的�P代器都是快速失败的�Q�在�q�代器创��Z��后，如果从结构上�Ҏ��进行修改，除非通过�q�代�?/p>
自��n�?remove �?add �Ҏ��Q�其他�Q何时间�Q何方式的修改�Q��P代器都将抛出 ConcurrentModificationException 。因此，面对�q�发

的修改，�q�代器很快就会完全失败，而不冒在��来不确定的旉��L��发生不确定行为的风险�?

注意�Q��P代器的快速失败行��Z��能得��C��证，一般来��_��存在不同步的�q�发修改�Ӟ��不可能作��Z�Q何坚决的保证。快速失败�P代器��最�?/p>
努力抛出 ConcurrentModificationException 。因此，�~�写依赖于此异常�E�序的方式是错误的，正确做法是：�q�代器的快速失败行为应

该仅用于��程序错�?em style="font-style: italic; ">�?/em> HashMap的构造函敎ͼ�

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);

        // Find a power of 2 >= initialCapacity
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;

        this.loadFactor = loadFactor;
        threshold = (int)(capacity * loadFactor);
        table = new Entry[capacity];
        init();
    }

可以看出�Q�当生成HashMap对象�Ӟ��如果initialCapacity的数值比较大�Ӟ��capacity 会被赋于�{�于或大于initialCapacity 的��|��然后

创徏一个有capacity 个Entry对象的table数组�Q�所以initialCapacity的数��g��能太大，否则会生成比较大的数�l�table�Q�占用比较大的应用内

存，造成内存��费�?/p>
HashMap的默认构造函敎ͼ�

public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
        init();
    }

默认构造函数里的初始容量�ؓ16�Q�加载因子�ؓ0.75�Q�这样会生成含有16*0.75=12个Entry对象的数�l�table�Q�当HashMap里的元素�?/p>
量超�q?2个时�Q�会��HashMap的容量翻1倍，生成包含32个Entry对象的数�l��?/p>
put�Ҏ��Q?/span>

            public V put(K key, V value) {
        K k = maskNull(key);
        int hash = hash(k);
        int i = indexFor(hash, table.length);

        for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            if (e.hash == hash && eq(k, e.key)) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }

        modCount++;
        addEntry(hash, k, value, i);
        return null;
    }

        K k = maskNull(key);�q�行是判断key是否为null�Q�如果�ؓnull�Q�则�q�回一个静态的K�Q�Object�Q�对象做为键��|��q�就是HashMap��Z��么允许null键存在的原因�?/span>

        int hash = hash(k);
        int i = indexFor(hash, table.length);

        �q�连�l�的两步��是 HashMap 最牛的地方�Q�研�I�完我都汗颜了，其中 hash ��是通过 key �q�个Object�?hashcode �q�行 hash�Q�然后通过 indexFor 获得在Object table的烦引倹{�?/span>

             table�Q�？�Q�不要惊�Ӟ��其实HashMap也神不到哪里去，它就是用 table 来放的。最牛的��是�?hash 能正��的�q�回索引。其中的hash��法�Q�我跟JDK的作�?Doug 联系�q�，他徏议我看看《The art of programing vol3》可恨的是，我之前就一直在找，我都找不刎ͼ�他这样一提，我就更加急了�Q�可惜口袋空�I�啊�Q�！�Q?br /> 不知道大家有没有留意 put 其实是一个有�q�回的方法，它会把相同键值的 put 覆盖掉�ƈ�q�回旧的��|��如下�Ҏ��d��说明�?HashMap 的结构，其实��是一个表加上在相应位�|�的Entry的链表：
for (Entry e = table; e != null; e = e.next) {
if (e.hash == hash && eq(k, e.key)) {
Object oldvalue = e.value;
e.value = value; //把新的��D��予给对应键倹{�?br /> e.recordAccess(this); //�I�方法，留待实现
return oldvalue; //�q�回相同键值的对应的旧的倹{�?br /> }
}
modCount++; //�l�构性更改的�ơ数
addEntry(hash, k, value, i); //��d��新元素，关键所在！
return null; //没有相同的键��D��?br /> }
我们把关键的�Ҏ��拿出来分析：
void addEntry(int hash, Object key, Object value, int bucketIndex) {
table[bucketIndex] = new Entry(hash, key, value, table[bucketIndex]);
因�ؓ hash 的算法有可能令不同的键值有相同的hash码�ƈ有相同的table索引�Q�如�Q�key�Q?#8220;33”和key�Q�Object g的hash都是�Q?901334�Q�那它经�q�indexfor之后的烦引一定都为i�Q�这样在new的时候这个Entry的next��׃��指向�q�个原本�?table�Q�再有下一个也如此�Q��Ş成一个链表，和put的��@环对定e.next获得旧的倹{��到�q�里�Q�HashMap的结构，大家也十分明白了吧？
if (size++ >= threshold) //�q�个threshold��是能实际容�U�的�?br /> resize(2 * table.length); //��出�q�个定w��׃��Object table重构
所谓的重构也不��，��是��Z��个两倍大的table�Q�我在别的论坛上看到有�h说是两倍加1�Q�把我骗了）�Q�然后再一个个indexfor�q�去�Q�注意！�Q�这��是效率�Q�！如果你能让你的HashMap不需要重构那么多�ơ，效率会大大提高！
说到�q�里也差不多了，get比put��单得多，大家�Q�了解put�Q�get也差不了多少了。对于collections我是认�ؓ�Q�它是适合�q�泛的，当不�?全适合�Ҏ��的，如果大家的程序需要特�D�的用途，自己写吧�Q�其实很��单。（作者是�q�样跟我说的�Q�他�q�徏议我用LinkedHashMap,我看了源码以后发玎ͼ�LinkHashMap其实��是�l�承HashMap的，然后override相应的方法，有兴��的同�h�Q�自己looklook�Q�徏�?Object table�Q�写相应的算法，��ok啦�?br /> 举个例子吧，�?Vector�Q�list 啊什么的其实都很��单，最多就多了的同步的声明�Q�其实如果要实现像Vector那种�Q�插入，删除不多的，可以用一个Object table来实玎ͼ�按烦引存取，��d��{��?br /> 如果插入�Q�删除比较多的，可以��Z��个Object table�Q�然后每个元素用含有next�l�构的一个table存，如果要插入到i�Q�但是i已经有元素，用next�q��v来，然后size�Q�＋�Q��ƈ在另一个table记录其位�|��?/span>

himalayas 2011-01-10 09:39 发表评论

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