哈希映射重新哈希/调整容量大小

hashmap java java-8

2022-09-01 21:21:32

A 在其文档中有这样一个短语：HashMap

如果初始容量大于最大条目数除以负载因子，则不会发生重哈希操作。

请注意文档如何说重新哈希，而不是调整大小 - 即使只有在调整大小时才会发生重新哈希;那就是当桶的内部尺寸变大两倍时。

当然，还提供了这样一个构造函数，我们可以在其中定义此初始容量。HashMap

构造具有指定初始容量和默认负载因子（0.75）的空哈希映射。

好吧，似乎很容易：

// these are NOT chosen randomly...    
List<String> list = List.of("DFHXR", "YSXFJ", "TUDDY", 
          "AXVUH", "RUTWZ", "DEDUC", "WFCVW", "ZETCU", "GCVUR");

int maxNumberOfEntries = list.size(); // 9
double loadFactor = 0.75;

int capacity = (int) (maxNumberOfEntries / loadFactor + 1); // 13

因此，容量是（内部是 - 二的幂），这样我们保证文档部分没有重述。好吧，让我们对此进行测试，但首先引入一个方法，该方法将进入a并查看值：1316HashMap

private static <K, V> void debugResize(Map<K, V> map, K key, V value) throws Throwable {

    Field table = map.getClass().getDeclaredField("table");
    table.setAccessible(true);
    Object[] nodes = ((Object[]) table.get(map));

    // first put
    if (nodes == null) {
        // not incrementing currentResizeCalls because
        // of lazy init; or the first call to resize is NOT actually a "resize"
        map.put(key, value);
        return;
    }

    int previous = nodes.length;
    map.put(key, value);
    int current = ((Object[]) table.get(map)).length;

    if (previous != current) {
        ++HashMapResize.currentResizeCalls;
        System.out.println(nodes.length + "   " + current);
    }
}

现在让我们测试一下：

static int currentResizeCalls = 0;

public static void main(String[] args) throws Throwable {

    List<String> list = List.of("DFHXR", "YSXFJ", "TUDDY",
            "AXVUH", "RUTWZ", "DEDUC", "WFCVW", "ZETCU", "GCVUR");
    int maxNumberOfEntries = list.size(); // 9
    double loadFactor = 0.75;
    int capacity = (int) (maxNumberOfEntries / loadFactor + 1);

    Map<String, String> map = new HashMap<>(capacity);

    list.forEach(x -> {
        try {
            HashMapResize.debugResize(map, x, x);
        } catch (Throwable throwable) {
            throwable.printStackTrace();
        }
    });

    System.out.println(HashMapResize.currentResizeCalls);

}

好吧，被调用，因此条目被重新讨论，而不是文档所说的。resize

如前所述，密钥不是随机选择的。这些设置是为了在存储桶转换为树时触发属性。好吧，不是真的，因为我们还需要打树才能出现;直到发生，或者一个桶的大小增加了一倍;因此，将发生条目的重新哈希处理。static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64resize

我只能暗示为什么文档在那句话中是错误的，因为在java-8之前，桶没有转换为树;因此，从java-8开始，该属性将保持不变，这不再是真的了。由于我不确定这一点，所以我不添加这个作为答案。HashMap

答案 1

文档中的行，

如果初始容量大于最大条目数除以负载因子，则不会发生重哈希操作。

实际上，这可以追溯到在 JDK 8 （JEP 180）中添加树箱实现之前。您可以在 JDK 1.6 HashMap 文档中看到此文本。事实上，这段文字可以追溯到JDK 1.2，当时引入了集合框架（包括HashMap）。您可以在 Web 上找到 JDK 1.2 文档的非官方版本，或者如果您想亲自查看，可以从存档中下载一个版本。

我相信在添加树箱实现之前，此文档是正确的。但是，正如您所观察到的，现在在某些情况下它是不正确的。该策略不仅意味着如果条目数除以负载因子超过容量（实际上是表长度），就可以调整大小。如您所见，如果单个存储桶中的条目数超过 TREEIFY_THRESHOLD（当前为 8 个），但表长度小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY（当前为 64 个），也会发生大小调整。

您可以在HashMap的treeifyBin（）方法中看到此决定。

    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {

当单个存储桶中有超过 TREEIFY_THRESHOLD 个条目时，将达到代码中的此点。如果表大小等于或大于 MIN_TREEIFY_CAPACITY，则此条柱将树化;否则，只需调整表的大小即可。

请注意，这可能会使条柱中的条目比在小表大小下TREEIFY_THRESHOLD的条目多得多。这并不是很难证明。首先，一些反射式哈希映射转储代码：

// run with --add-opens java.base/java.util=ALL-UNNAMED

static Class<?> classNode;
static Class<?> classTreeNode;
static Field fieldNodeNext;
static Field fieldHashMapTable;

static void init() throws ReflectiveOperationException {
    classNode = Class.forName("java.util.HashMap$Node");
    classTreeNode = Class.forName("java.util.HashMap$TreeNode");
    fieldNodeNext = classNode.getDeclaredField("next");
    fieldNodeNext.setAccessible(true);
    fieldHashMapTable = HashMap.class.getDeclaredField("table");
    fieldHashMapTable.setAccessible(true);
}

static void dumpMap(HashMap<?, ?> map) throws ReflectiveOperationException {
    Object[] table = (Object[])fieldHashMapTable.get(map);
    System.out.printf("map size = %d, table length = %d%n", map.size(), table.length);
    for (int i = 0; i < table.length; i++) {
        Object node = table[i];
        if (node == null)
            continue;
        System.out.printf("table[%d] = %s", i,
            classTreeNode.isInstance(node) ? "TreeNode" : "BasicNode");

        for (; node != null; node = fieldNodeNext.get(node))
            System.out.print(" " + node);
        System.out.println();
    }
}

现在，让我们添加一堆字符串，它们都落入同一个桶中。选择这些字符串时，由 HashMap 计算的哈希值均为 0 mod 64。

public static void main(String[] args) throws ReflectiveOperationException {
    init();
    List<String> list = List.of(
        "LBCDD", "IKBNU", "WZQAG", "MKEAZ", "BBCHF", "KRQHE", "ZZMWH", "FHLVH",
        "ZFLXM", "TXXPE", "NSJDQ", "BXDMJ", "OFBCR", "WVSIG", "HQDXY");

    HashMap<String, String> map = new HashMap<>(1, 10.0f);

    for (String s : list) {
        System.out.println("===> put " + s);
        map.put(s, s);
        dumpMap(map);
    }
}

从初始表大小 1 和荒谬的加载因子开始，这会将 8 个条目放入单独的存储桶中。然后，每次添加另一个条目时，都会调整表的大小（加倍），但所有条目最终都位于同一存储桶中。这最终导致一个大小为 64 的表，其中一个存储桶具有长度为 14 的线性节点链（“基本节点”），然后添加下一个条目最终将其转换为树。

程序输出如下：

===> put LBCDD
map size = 1, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD
===> put IKBNU
map size = 2, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU
===> put WZQAG
map size = 3, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG
===> put MKEAZ
map size = 4, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ
===> put BBCHF
map size = 5, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF
===> put KRQHE
map size = 6, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE
===> put ZZMWH
map size = 7, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH
===> put FHLVH
map size = 8, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH
===> put ZFLXM
map size = 9, table length = 2
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM
===> put TXXPE
map size = 10, table length = 4
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM TXXPE=TXXPE
===> put NSJDQ
map size = 11, table length = 8
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM TXXPE=TXXPE NSJDQ=NSJDQ
===> put BXDMJ
map size = 12, table length = 16
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM TXXPE=TXXPE NSJDQ=NSJDQ BXDMJ=BXDMJ
===> put OFBCR
map size = 13, table length = 32
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM TXXPE=TXXPE NSJDQ=NSJDQ BXDMJ=BXDMJ OFBCR=OFBCR
===> put WVSIG
map size = 14, table length = 64
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM TXXPE=TXXPE NSJDQ=NSJDQ BXDMJ=BXDMJ OFBCR=OFBCR WVSIG=WVSIG
===> put HQDXY
map size = 15, table length = 64
table[0] = TreeNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM TXXPE=TXXPE NSJDQ=NSJDQ BXDMJ=BXDMJ OFBCR=OFBCR WVSIG=WVSIG HQDXY=HQDXY

答案 2