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HashMap面试必问的数据结构相关知识总结

  如果在看这篇文章时,对HashMap的结构还不是很了解,建议你参考前段时间写的《刨死你系列——HashMap剖析(基于jdk1.8)》,可能会对下面的提及到知识点有些帮助。

1:HashMap 的数据结构?

A:哈希表结构(链表散列:数组+链表)实现,结合数组和链表的优点。当链表长度超过 8 时,链表转换为红黑树。
transient Node<K,V>[] table;

2:HashMap 的工作原理?

  HashMap 底层是 hash 数组和单向链表实现,数组中的每个元素都是链表,由 Node 内部类(实现 Map.Entry<K,V>接口)实现,HashMap 通过 put & get 方法存储和获取。

存储对象时,将 K/V 键值传给 put() 方法:

  ①、调用 hash(K) 方法计算 K 的 hash 值,然后结合数组长度,计算得数组下标;

  ②、调整数组大小(当容器中的元素个数大于 capacity * loadfactor 时,容器会进行扩容resize 为 2n);
  ③、i.如果 K 的 hash 值在 HashMap 中不存在,则执行插入,若存在,则发生碰撞;
    ii.如果 K 的 hash 值在 HashMap 中存在,且它们两者 equals 返回 true,则更新键值对;
    iii. 如果 K 的 hash 值在 HashMap 中存在,且它们两者 equals 返回 false,则插入链表的尾部(尾插法)或者红黑树中(树的添加方式)。

(JDK 1.7 之前使用头插法、JDK 1.8 使用尾插法)
(注意:当碰撞导致链表大于 TREEIFY_THRESHOLD = 8 时,就把链表转换成红黑树)

  获取对象时,将 K 传给 get() 方法:①、调用 hash(K) 方法(计算 K 的 hash 值)从而获取该键值所在链表的数组下标;②、顺序遍历链表,equals()方法查找相同 Node 链表中 K 值对应的 V 值。

hashCode 是定位的,存储位置;equals是定性的,比较两者是否相等。

3.当两个对象的 hashCode 相同会发生什么?

  因为 hashCode 相同,不一定就是相等的(equals方法比较),所以两个对象所在数组的下标相同,"碰撞"就此发生。又因为 HashMap 使用链表存储对象,这个 Node 会存储到链表中。

4.你知道 hash 的实现吗?为什么要这样实现?

  JDK 1.8 中,是通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的:(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16),主要是从速度,功效和质量来考虑的,减少系统的开销,也不会造成因为高位没有参与下标的计算,从而引起的碰撞。

5.为什么要用异或运算符?
  保证了对象的 hashCode 的 32 位值只要有一位发生改变,整个 hash() 返回值就会改变。尽可能的减少碰撞。

6.HashMap 的 table 的容量如何确定?loadFactor 是什么? 该容量如何变化?这种变化会带来什么问题?

  ①、table 数组大小是由 capacity 这个参数确定的,默认是16,也可以构造时传入,最大限制是1<<30;
  ②、loadFactor 是装载因子,主要目的是用来确认table 数组是否需要动态扩展,默认值是0.75,比如table 数组大小为 16,装载因子为 0.75 时,threshold 就是12,当 table 的实际大小超过 12 时,table就需要动态扩容;
  ③、扩容时,调用 resize() 方法,将 table 长度变为原来的两倍(注意是 table 长度,而不是 threshold)
  ④、如果数据很大的情况下,扩展时将会带来性能的损失,在性能要求很高的地方,这种损失很可能很致命。

7.HashMap中put方法的过程?

  • 答:“调用哈希函数获取Key对应的hash值,再计算其数组下标;
  • 如果没有出现哈希冲突,则直接放入数组;如果出现哈希冲突,则以链表的方式放在链表后面;
  • 如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD==8),就把链表转成红黑树,链表长度低于6,就把红黑树转回链表;
  • 如果结点的key已经存在,则替换其value即可;
  • 如果集合中的键值对大于12,调用resize方法进行数组扩容。”

8.数组扩容的过程?

  创建一个新的数组,其容量为旧数组的两倍,并重新计算旧数组中结点的存储位置。结点在新数组中的位置只有两种,原下标位置或原下标+旧数组的大小。

9.拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替,而选择红黑树?为什么不一直使用红黑树?

  之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷,二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构(这就跟原来使用链表结构一样了,造成很深的问题),遍历查找会非常慢。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋,右旋、变色这些操作来保持平衡,引入红黑树就是为了查找数据快,解决链表查询深度的问题,我们知道红黑树属于平衡二叉树,但是为了保持“平衡”是需要付出代价的,但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少,所以当长度大于8的时候,会使用红黑树,如果链表长度很短的话,根本不需要引入红黑树,引入反而会慢。

10.说说你对红黑树的见解?

  • 1、每个节点非红即黑
  • 2、根节点总是黑色的
  • 3、如果节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的(反之不一定)
  • 4、每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点)
  • 5、从根节点到叶节点或空子节点的每条路径,必须包含相同数目的黑色节点(即相同的黑色高度)

11.jdk8中对HashMap做了哪些改变?

  • 在java 1.8中,如果链表的长度超过了8,那么链表将转换为红黑树。(桶的数量必须大于64,小于64的时候只会扩容)
  • 发生hash碰撞时,java 1.7 会在链表的头部插入,而java 1.8会在链表的尾部插入
  • 在java 1.8中,Entry被Node替代(换了一个马甲)。

12.HashMap,LinkedHashMap,TreeMap 有什么区别?

  HashMap 参考其他问题;
  LinkedHashMap 保存了记录的插入顺序,在用 Iterator 遍历时,先取到的记录肯定是先插入的;遍历比 HashMap 慢;
  TreeMap 实现 SortMap 接口,能够把它保存的记录根据键排序(默认按键值升序排序,也可以指定排序的比较器)

13.HashMap & TreeMap & LinkedHashMap 使用场景?

  一般情况下,使用最多的是 HashMap。
  HashMap:在 Map 中插入、删除和定位元素时;
  TreeMap:在需要按自然顺序或自定义顺序遍历键的情况下;
  LinkedHashMap:在需要输出的顺序和输入的顺序相同的情况下。

14.HashMap 和 HashTable 有什么区别?

  ①、HashMap 是线程不安全的,HashTable 是线程安全的;
  ②、由于线程安全,所以 HashTable 的效率比不上 HashMap;
  ③、HashMap最多只允许一条记录的键为null,允许多条记录的值为null,而 HashTable不允许;
  ④、HashMap 默认初始化数组的大小为16,HashTable 为 11,前者扩容时,扩大两倍,后者扩大两倍+1;
  ⑤、HashMap 需要重新计算 hash 值,而 HashTable 直接使用对象的 hashCode

15.Java 中的另一个线程安全的与 HashMap 极其类似的类是什么?同样是线程安全,它与 HashTable 在线程同步上有什么不同?

  ConcurrentHashMap 类(是 Java并发包 java.util.concurrent 中提供的一个线程安全且高效的 HashMap 实现)。
  HashTable 是使用 synchronize 关键字加锁的原理(就是对对象加锁);
  而针对 ConcurrentHashMap,在 JDK 1.7 中采用 分段锁的方式;JDK 1.8 中直接采用了CAS(无锁算法)+ synchronized。

16.HashMap & ConcurrentHashMap 的区别?

  除了加锁,原理上无太大区别。另外,HashMap 的键值对允许有null,但是ConCurrentHashMap 都不允许。

17.为什么 ConcurrentHashMap 比 HashTable 效率要高?

  HashTable 使用一把锁(锁住整个链表结构)处理并发问题,多个线程竞争一把锁,容易阻塞;

  ConcurrentHashMap 

  • JDK 1.7 中使用分段锁(ReentrantLock + Segment + HashEntry),相当于把一个 HashMap 分成多个段,每段分配一把锁,这样支持多线程访问。锁粒度:基于 Segment,包含多个 HashEntry。
  • JDK 1.8 中使用 CAS + synchronized + Node + 红黑树。锁粒度:Node(首结点)(实现 Map.Entry<K,V>)。锁粒度降低了。

18.针对 ConcurrentHashMap 锁机制具体分析(JDK 1.7 VS JDK 1.8)?

  JDK 1.7 中,采用分段锁的机制,实现并发的更新操作,底层采用数组+链表的存储结构,包括两个核心静态内部类 Segment 和 HashEntry。
    ①、Segment 继承 ReentrantLock(重入锁) 用来充当锁的角色,每个 Segment 对象守护每个散列映射表的若干个桶;
    ②、HashEntry 用来封装映射表的键-值对;
    ③、每个桶是由若干个 HashEntry 对象链接起来的链表

  JDK 1.8 中,采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全。取消类 Segment,直接用 table 数组存储键值对;当 HashEntry 对象组成的链表长度超过 TREEIFY_THRESHOLD 时,链表转换为红黑树,提升性能。底层变更为数组 + 链表 + 红黑树。

 

19.ConcurrentHashMap 在 JDK 1.8 中,为什么要使用内置锁 synchronized 来代替重入锁 ReentrantLock?

  ①、粒度降低了;
  ②、JVM 开发团队没有放弃 synchronized,而且基于 JVM 的 synchronized 优化空间更大,更加自然。
  ③、在大量的数据操作下,对于 JVM 的内存压力,基于 API 的 ReentrantLock 会开销更多的内存。

20.ConcurrentHashMap 简单介绍?

①、重要的常量:
  private transient volatile int sizeCtl;
  当为负数时,-1 表示正在初始化,-N 表示 N - 1 个线程正在进行扩容;
  当为 0 时,表示 table 还没有初始化;
  当为其他正数时,表示初始化或者下一次进行扩容的大小。

②、数据结构:
  Node 是存储结构的基本单元,继承 HashMap 中的 Entry,用于存储数据;
  TreeNode 继承 Node,但是数据结构换成了二叉树结构,是红黑树的存储结构,用于红黑树中存储数据;
  TreeBin 是封装 TreeNode 的容器,提供转换红黑树的一些条件和锁的控制。

③、存储对象时(put() 方法):
  1.如果没有初始化,就调用 initTable() 方法来进行初始化;
  2.如果没有 hash 冲突就直接 CAS 无锁插入;
  3.如果需要扩容,就先进行扩容;
  4.如果存在 hash 冲突,就加锁来保证线程安全,两种情况:一种是链表形式就直接遍历到尾端插入,一种是红黑树就按照红黑树结构插入;
  5.如果该链表的数量大于阀值 8,就要先转换成红黑树的结构,break 再一次进入循环
  6.如果添加成功就调用 addCount() 方法统计 size,并且检查是否需要扩容。

④、扩容方法 transfer():默认容量为 16,扩容时,容量变为原来的两倍。
  helpTransfer():调用多个工作线程一起帮助进行扩容,这样的效率就会更高。

⑤、获取对象时(get()方法):
  1.计算 hash 值,定位到该 table 索引位置,如果是首结点符合就返回;
  2.如果遇到扩容时,会调用标记正在扩容结点 ForwardingNode.find()方法,查找该结点,匹配就返回;
  3.以上都不符合的话,就往下遍历结点,匹配就返回,否则最后就返回 null。

21.ConcurrentHashMap 的并发度是什么?

  程序运行时能够同时更新 ConccurentHashMap 且不产生锁竞争的最大线程数。默认为 16,且可以在构造函数中设置。当用户设置并发度时,ConcurrentHashMap 会使用大于等于该值的最小2幂指数作为实际并发度(假如用户设置并发度为17,实际并发度则为32)


有时间会对HashTable,ConcurrentHashmap解析。

参考博客:https://www.cnblogs.com/heqiyoujing/p/11143298.html

     https://www.jianshu.com/p/75adf47958a7

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