面试官:JDK1.8 HashMap扩容rehash算法是如何优化的?(二)

pivoteic
发布于 2022-6-14 16:38
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1)单个节点

面试官:JDK1.8 HashMap扩容rehash算法是如何优化的?(二)-鸿蒙开发者社区

其实重新进行hash寻址算法,找到对应数组的下标,放上就行了

 

2)链表

面试官:JDK1.8 HashMap扩容rehash算法是如何优化的?(二)-鸿蒙开发者社区

仔细阅读源码会发现,就是将之前的链表rehash之后重新拆分为了两个链表,一个链表rehash之后还是在当前的位置index,另一个链表rehash之后的位置变成了index + oldCap,画个图理解一下

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至于为什么可以分为两个链表,这里说明一下。就是hash寻址算法对一个数组下标的所有节点,扩容后进行重新计算的时候,会发现计算出来的位置要么是在原来的index,要么实在原来的index + oldCap的位置,这是hash寻址的一个特点,所以基于这一个既定的结论,就去判断一下每个节点重新hash寻址之后是原来的位置还是index + oldCap的位置就行了(如何判断,就是源码图的第一个红框框出来的),判断是在原来的位置然后一个新的链表,在index + oldCap的位置也形成一个新的链表,这样计算完之后只要把新的两个链表挂在新的数组的 index  和 index + oldCap就行了(如何挂的,就是源码图的第二个红框框出来的)。这样就避免了对每个节点重新进行hash寻址算法,重新放到hash表中的过程,大大提高了效率,这也就是JDK1.8的HashMap扩容rehash算法优化。

 

3)红黑树

 

贴上源码

面试官:JDK1.8 HashMap扩容rehash算法是如何优化的?(二)-鸿蒙开发者社区

其实原理跟链表的差不多,就是链表拆成两个链表,红黑树这个拆成两个红黑树,分别挂到新的数组的位置上,只不过最后加个判断,就是判断这个红黑树是需要变成链表还是继续是红黑树。

 

所以在JDK1.8的rehash算法优化就是对原来的链表或者红黑树进行拆分成两部分,然后分别挂在原来数组的位置和 数组的位置 + oldCap的位置,这样做就避免了大量的节点进行重新hash寻址算法和重新放到hash表的过程,大大增加了扩容效率。

 

本文完。

 

文章转自公众号:三友的java日记

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已于2022-6-14 16:38:56修改
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