揭秘HashMap黑盒子：原理、面试妙招一览无余

见解分享

2023-11-04 12:55:31

HashMap原理：哈希表与键值对

HashMap的本质是一个哈希表，由一组键值对组成，键值对通过哈希函数映射到哈希表中的特定位置，从而实现快速检索。哈希函数将键映射到一个整数索引，该索引用于确定键值对在哈希表中的位置。

冲突解决：链表与红黑树

在哈希表中，不同键可能映射到同一个哈希值，这种情况称为哈希冲突。为了解决哈希冲突，HashMap使用链表或红黑树来存储具有相同哈希值的键值对。当哈希冲突发生时，新的键值对将被添加到链表或红黑树中。

负载因子：平衡性能与空间

HashMap的负载因子决定了哈希表中键值对的数量与哈希表大小之比。当负载因子过高时，哈希冲突的概率也会随之增大，导致查找和插入操作的性能下降。因此，需要在性能和空间占用之间找到一个平衡点，以确保HashMap的最佳性能。

线程安全：并发访问的挑战

HashMap是非线程安全的，这意味着在并发环境中，多个线程可以同时访问和修改HashMap，从而导致数据不一致的情况。为了解决这个问题，可以使用Collections.synchronizedMap()方法将HashMap包装成线程安全的Map，或使用ConcurrentHashMap类，它是Java中专为并发环境设计的哈希表实现。

面试实战：剖析HashMap疑难

如何设计一个自定义的哈希函数？
HashMap和HashTable的区别是什么？
如何避免HashMap中哈希冲突的发生？
HashMap的负载因子是如何影响其性能的？
如何将HashMap包装成线程安全的Map？

代码示例：构建自己的HashMap

public class MyHashMap<K, V> {

    private Entry<K, V>[] table;
    private int size;
    private float loadFactor;

    public MyHashMap() {
        this(16, 0.75f);
    }

    public MyHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        this.table = new Entry[initialCapacity];
        this.size = 0;
        this.loadFactor = loadFactor;
    }

    public void put(K key, V value) {
        // 计算哈希值
        int hash = key.hashCode();
        // 计算哈希索引
        int index = hash % table.length;
        // 查找冲突的键值对
        Entry<K, V> entry = table[index];
        while (entry != null) {
            if (entry.key.equals(key)) {
                entry.value = value;
                return;
            }
            entry = entry.next;
        }
        // 创建新的键值对
        Entry<K, V> newEntry = new Entry<>(key, value);
        // 将新键值对添加到哈希表中
        newEntry.next = table[index];
        table[index] = newEntry;
        // 更新哈希表大小
        size++;
        // 检查是否需要扩容
        if (size > table.length * loadFactor) {
            resizeTable();
        }
    }

    // 其他方法...

}