2018/6/29 關於hashmap的總結
- hashMap和ConcurrentHashMap的區別
- hashMap內部具體如何實現的
- 如果hashMap的key是一個自定義的類，怎麽辦
- 為什麽重寫equals還要重寫hashcode
一、什麽是hashmap
在討論哈希表之前，我們要先大概了解一下其他數據結構在新增、查找等基礎操作執行性能
數組：采用一段連續的存儲單元來存儲數據。對於指定下標的查找，時間復雜度為O（1）；通過給定值進行查找，需要遍歷數組，逐一對比給定關鍵字和數組元素，時間復雜度為O（n），當然對於有序數組，則可以采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可將查找復雜度提高為O（logn）;對於一般的插入刪除操作，涉及到數據元素的移動，其平均復雜度為O（n）。
線性鏈表：對於鏈表的新增，刪除等操作（在找到指定操作位置後），僅需處理結點間的引用即可，時間復雜度為O(1)，而查找操作需要遍歷鏈表逐一進行比對，復雜度為O(n)
二叉樹：對一棵相對平衡的有序二叉樹，對其進行插入，查找，刪除等操作，平均復雜度均為O(logn)。
哈希表：相比上述幾種數據結構，在哈希表中進行添加，刪除，查找等操作，性能十分之高，不考慮哈希沖突的情況下，僅需一次定位即可完成，時間復雜度為O(1)，接下來我們就來看看哈希表是如何實現達到驚艷的常數階O(1)的。
我們知道，數據結構的物理存儲結構只有兩種：順序存儲結構和鏈式存儲結構（像棧，隊列，樹，圖等是從邏輯結構去抽象的，映射到內存中，也這兩種物理組織形式），而在上面我們提到過，在數組中根據下標查找某個元素，一次定位就可以達到，哈希表利用了這種特性，哈希表的主幹就是數組
比如我們要新增或查找某個元素，我們通過把當前元素的關鍵字 通過某個函數映射到數組中的某個位置，通過數組下標一次定位就可完成操作。
存儲位置 = f(關鍵字)
其中，這個函數f一般稱為哈希函數，這個函數的設計好壞會直接影響到哈希表的優劣。舉個例子，比如我們要在哈希表中執行插入操作：
查找操作同理，先通過哈希函數計算出實際存儲地址，然後從數組中對應地址取出即可。
哈希沖突
然而萬事無完美，如果兩個不同的元素，通過哈希函數得出的實際存儲地址相同怎麽辦？也就是說，當我們對某個元素進行哈希運算，得到一個存儲地址，然後要進行插入的時候，發現已經被其他元素占用了，其實這就是所謂的哈希沖突
2018/6/29 關於hashmap的總結