面试题:HashSet、TreeSet 和HashMap 的实现与原理

说下 TreeSet 和 HashSet 什么区别呢? 它们的区别点主要在他们的底层数据结构不同,HashSet 使用的是 HashMap 来实现,而 TreeSet 使用的是 TreeMap 来实现的。 哦?那你了解 HashMap...

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说下 TreeSet 和 HashSet 什么区别呢?

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它们的区别点主要在他们的底层数据结构不同,HashSet 使用的是 HashMap 来实现,而 TreeSet 使用的是 TreeMap 来实现的。

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哦?那你了解 HashMap 和 TreeMap 的区别吗?

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HashMap 是一个最常用的数据结构,它主要用于我们有通过固定值(key)获取内容的场景,时间复杂度可以最快优化到 O(1) 哈,当然效果不好的时候时间复杂度是 O(logN) 或者O(n)。虽然固定值查找提高了速度,但是 HashMap 不能保证固定值,也就是 key 的顺序,所以这个时候 TreeMap 就出现了,虽然它的查找、删除、更新的时间复杂度都是 O(logN),但是他可以保证 key 的有序性。

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恩恩,掌握的还不错,那你和我说一下 HashMap 和 TreeMap 的底层实现有什么不同,才导致的他们有这么大的差异?

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这个原因主要是它们底层用的实现不同,HashMap 使用的是数组(桶)和哈希的方式实现,巧妙通过 key 的哈希路由到每一个数组用于存放内容,这时候通过 key 获取 value 的时间复杂度就是 O(1),当然因为 key 的哈希可能碰撞,所以就需要针对碰撞的时候做处理,HashMap 里面每一个数组(桶)里面存的其实是一个链表,key 的哈希冲突以后会追加到链表上面,这时候再通过 key 获取 value 的时候时间复杂度就变成了 O(n),那么数据碰撞越来越多的时候岂不是查询很慢?最后呢为了优化这个时间复杂度,HashMap 当一个 key 碰撞次数超过 TREEIFY THRESHOLD 的时候就会把链表转换成红黑树,这样虽然插入的时候也增加了时间复杂度,但是对于频繁哈希碰撞的问题的查询效率有很大的提高,使得查询的时间复杂度变成了 O(logN)。

哈,说到红黑树就把 HashMap 和 TreeMap 联系到了一起,因为 TreeMap 的底层实现就是红黑树。

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恩恩,既然你说到了红黑树,那么我想问下为什么采用的是红黑树,而不是二叉树搜索树呢?

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恩,通常情况当我们听到二叉搜索树的时候以为它是平衡树,其实不是。它只是左子树的值小于根节点,右子树的值大于根节点,如果构建根节点以后插入的数据是有序的,那么构造出来的二叉搜索树就不是平衡树,而是一个链表,那么它的时间复杂度就是 O(n),如下图。然而红黑树呢?就是通过每个节点标色的方式,每次更新数据以后再进行平衡,以此来保证其查找效率。

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恩好的,那既然你说到了这里,那么你再展开说明一下它是怎么做到的每次插入都平衡。

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恩,红黑树因为它每个节点都有黑色或者红色两种颜色,当然它也有一些特性,比如
1、根节点是黑色的
2、红色节点的子节点必须是黑色并且父节点也是黑色,
3、任何一条路径的黑色节点个数相同。

它通过这些特性再重新插入的时候做着色处理,配合左旋,右旋来达到最终的平衡。所以可以理解黑色红色其实是为了更好的辅助平衡。当有了这个着色以后配合红黑树的性质,就可以定义出来一个平衡的公式如下,首先插入的元素必须是红色,因为黑色破坏他的性质的几率更大。

假定 X 是新插入的节点,P是父节点,Y是叔父节点,G是祖父节点,P 为 G 的左孩子
当 Y 为红色 -> P、Y 变黑,G 变红,X 变 G
当 Y 为黑色,X 是右孩子 -> 左旋 P,X 变 P
当 Y 为黑色,X 为左孩子 -> G 变红,P变黑,右旋 G
当 P 为 G 的右孩子的时候,直接做镜像操作即可。

https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_gif/zoa6DXqcuUib4mphsLL0YC5FKje7VMbbuQD2jAKl6k1tRgiaiaDDWMQO9qWqcib4TfNwc4m8tAasHh7U1yHomLWj2A/640?wx_fmt=gif&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1

当然这样还是非常的晦涩,如果还是没直观,可以直接看一下下面的视频讲解版本。
https://www.bilibili.com/video/av23890827

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提到了 Hash,那么如果我想自定义一个 Class 作为 key,那么应该注意什么呢?

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我觉得应该是注意重写 hashCode 和 equals 方法。以 put 方法为例,因为在 HashMap 内部 hash 的时候需要用到 hashCode,以此来判断两个 Class 实例的 hash 是否一致。equals 是用来在 hash 碰撞以后追加链表的时候比对看是否相同以便更新。

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恩,那既然你提到了 hash 用到了 hashCode 方法,你来解释一下 HashMap 里面的 hash 具体怎么实现的呢?

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好的,这个我还专门研究过,打开 HashMap源码,从 put 说起吧。它最先调用的是 hash 函数,然后和当前的 n - 1 做与运算得到 bucket 的下标,关键代码如下:

(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) // 338 行
tab[i = (n - 1) & hash]  // 692 行

具体逻辑,先是获取 key 的 hashCode,然后把 hashCode 低位位移 16 位后和之前的 hashCode 做亦或运算得到最终的 hash 值, bucket 数量是有限的,所以需要和 n -1 与运算得到最终的下标

这么说可能比较晦涩,我简单画一个图吧。以 key 是 “我是key” 为例,n 默认为 16,下图是把十进制转换为二进制进行计算。

String value = "我是key";
int hashCode = value.hashCode(); //817810155
int lowBit = hashCode >>> 16; //12478
int hash = hashCode ^ lowBit; //817822293
int index = (n - 1) & hash; //5

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如图,可以清楚的了解到 hash 的全过程,最后一步 (n -1) & hash 很好理解,就是为了把计算好的 hash 映射到所有的 bucket 槽位。那么 h ^ (h >>> 16) 是因为通常情况 bucket 的槽位很少,用于参与运算的只有 hashCode 低位,为了让高位也可以参与运算,尽可能的在不影响性能的情况下避免冲突,所以做了一下高位右移 16 位然后亦或运算。

接下来的流程就相对比较好理解了,获取到 index 以后没有碰撞直接放入 bucket,如果碰撞了就追加到链表尾部,JDK8以前是头部,JDK8是为了计算步长等于 8 的时候转换为红黑树,所以每次都是遍历链表插入到尾部。说到红黑树上次已经回答你 漫画:HashSet 和 TreeSet 的实现与原理,最后如果 size 超过了 factor * capacity 就会 resize()。

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那顺便和我说说你理解的 resize 吧?

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resize 就是自动扩容,当 size 达到阈值以后会扩容到原来的 2 倍,关键代码 newCap = oldCap << 1。但是这里有一个非常巧妙的解决方法,因为扩容是扩充的 2 倍,n-1 转换为二进制也就是高位变成了1,那么根据(n - 1) & hash 计算,如果 hash 高位是 1 那么新的 index 位置就是 oldIndex + 16,如果hash 的高位 是 0 ,那么 index 的位置就是原来的 oldIndex 的位置,这样直接判断高位就可以了,省去了重新计算hash。

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通过 HashMap 源码我们也可以清楚的看到,714-743 行:

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关于HashMap扩容为什么总是2的次幂推荐阅读:https://blog.csdn.net/u010841296/article/details/82832166

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恩恩,掌握的还不错嘛,对了,说了这么多 HashMap 终究不是线程安全的,那么怎么样把它变成线程安全的你知道吗?

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有一个工具方法,java.util.Collections#synchronizedMap(Map<K,V> map),这个方法通过 synchronized 关键字使得 map 的每一个操作都变成了同步,这样就可以做到线程安全了。

但是最好的还是使用ConcurrentHashMap

参考:
https://mp.weixin.qq.com/s/VKSMDFCA2RbCDQECmcvE8A

https://mp.weixin.qq.com/s/yqCcugeqzxCQD107tfXt0w

  • 发表于 2020-02-15 17:24
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  • 分类:网络文章

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