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HashMap源码学习和总结

作者:互联网

如何计算key的hash值

static final int hash(Object key) {
   int h;
   return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

计算hashCode()后的h与h逻辑右移16位的结果异或作为hash值

>>>:无符号右移,将h的二进制数整体右移16位,超出的去掉,左侧空位用0补齐(int型是4字节32位)

举例:

key="java" 

h = key.hashCode() :3254818

二进制:11 0001 1010 1010 0010 0010 (22位,不足32位)

补齐完整的32位:0000 0000 0011 0001 1010 1010 0010 0010     ------ (1)

h>>>16:0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 0001                  -------(2)

^ :对(1)和(2)异或操作,相同为0,不相同为1,可以理解为不进位相加,结果为0000 0000 0011 0001 1010 1010 0001 0011

问题:为什么要设计 右移16位再异或的算法

右移16位后,可以让h的低16位和高16位都参与运算,这样计算出来的最终的hash值更"散",更散意味着更小的hash碰撞,更低的hash冲突

问题:异或(^)相比&,| 有什么优势?

& 很明显,只有1 & 1的结果才是1,其他都是0,这样计算二进制结果肯定都向0 聚集

| 也很明显,只要有1参与运算,结果都是1,只有0|0才是0,这样计算的二进制结果都会向1聚集

^ 不考虑2个二进制的先后位置,如果是0,说明2个位都是0或1,如果是1,说明两个分别是0和1,至于是谁的无所谓

如何计算新key-value落在数组的哪个下标位置

i = (n - 1) & hash

这个结果实际就是hash%n   (n是2的x次幂)

为什么不直接用hash%n ?因为取模运算的效率远低于&运算

为什么每次数组扩容后长度设计为2的N次幂 ?因为设计为2的N次幂,才能使得(n-1)& h 与h%n相等,才能用 按位与 代替 % 运算,提高效率

计算推导:

先举一个例子

100 / 8 = 12
100 % 8 = 4
使用二进制位运算,除以8[2 ^ 3]就是向右移了3位
0110 0100 >> 3 = 0000 1100[100]
0000 1100 = 12 就是商
100 = 4 就是余数
也就是0110 0100的后3位:100

假设n=2 ^ m,除以2 ^ m就是右移m位,得到的结果就是商,移出来的m位二进制转10进制,就是余数(模)

问题转化为:需要将商对应的位全部忽略掉,而余数对应的位数全部保留下来

应该想到h & (00000111) ,就是说h需要和这样的二进制做运算:先是连续的0,后是连续的1,假设有K个连续的1

根据数学里的等比数列通项公式,计算结果为1*2^0+1*2^1+1*2^2+........+1*2^(k-1)=2^k-1

也就是说h要和2^k-1这样的数做&运算,这样的数二进制是 00...011...1,连续的0和连续的1的形式

如果N是2^k,这个设计就OK了,因此,数组的长度扩容时总是为2的N次幂

 

标签:总结,右移,hash,HashMap,16,二进制,源码,key,0000
来源: https://www.cnblogs.com/yb38156/p/16489324.html