我在下面的类中发现了一些奇怪的hashmap行为。
class Employee {
private String a;
private int b;
public Employee(String a, int b) {
this.a = a;
this.b = b;
}
@Override
public int hashCode() {
final int prime = 31;
int result = 1;
result = prime * result + ((a == null) ? 0 : a.hashCode());
result = prime * result + b;
return result;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj)
return true;
if (obj == null)
return false;
if (getClass() != obj.getClass())
return false;
Employee other = (Employee) obj;
if (a == null) {
if (other.a != null)
return false;
} else if (!a.equals(other.a))
return false;
if (b != other.b)
return false;
return true;
}
public static void main(String[] args) {
HashMap<Employee,Integer> map = new HashMap<>();
for(int i = 0; i < 13; i++) {
map.put(new Employee( i + "", i), i + i);
}
}
}
当我使用新的Employee(“”,i)作为在地图中存储数据的关键时,它正常工作并在第12个节点插入后调整地图大小。但在使用 新员工(i +“”,i)作为键,它显示奇怪的行为,在使用此键添加第10个元素时,它将地图从16调整为32,并且在添加第11个元素时,它再次将地图从32调整为64。 如果您发现任何这种行为的原因,请提供帮助。
答案 0 :(得分:3)
原因 - 在Java 8中新组织HashMap。当特定bin中的列表变得太长时HashMap
将该列表迁移到树而不是链表 - 称为树化的过程。
TREEIFY_THRESHOLD = 8表示当在给定的bin中有8个条目,然后给定bin而不是链表,应该在二叉树中存储冲突值(从而改变搜索复杂性,使用此bin从 O(n)到 O(log n)。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
方法 treeifyBin 替换bin中的所有链接节点以获取散列,除非表太小,在这种情况下它会调整表的大小;
因此,在您的情况下,您获得64大小(此代码调整大小两次,将标签大小增加到32和64(MIN_TREEIFY_CAPACITY)):
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
答案 1 :(得分:0)
正如@G_H所提到的,我相信你指的是地图的内部结构,通过调试器可见。 HashMap使用hashCode()方法对&#34; buckets&#34;中的对象进行分组。
您重写的hashCode()方法使用String成员a的值。当a是&#34;&#34;时,它的哈希码是0,因此你插入的元素的哈希码相对更接近,而不是设置一个更有意义的字符串和更高的哈希码
由于某种原因(取决于如何准确实现散列桶),当散列码值进一步分开时,HashMap对象决定尽快扩大其内部结构。
对于您插入的元素,请查看其哈希码值,这将是有意义的。
答案 2 :(得分:0)
我尝试重写代码的has方法。使用您的实现(Used Reflection来获取地图详细信息),
Loop 0 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 1
Loop 1 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 2
Loop 2 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 3
Loop 3 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 4
Loop 4 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 5
Loop 5 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 6
Loop 6 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 7
Loop 7 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 8
Loop 8 : Capacity : 32, Factor : 24, Current Size : 9
Loop 9 : Capacity : 64, Factor : 48, Current Size : 10
Loop 10 : Capacity : 64, Factor : 48, Current Size : 11
Loop 11 : Capacity : 64, Factor : 48, Current Size : 12
Loop 12 : Capacity : 64, Factor : 48, Current Size : 13
重写如下,
public int hashCode() {
final int prime = 31;
return prime * this.b;
}
然后尺寸增加是预期的,
Loop 0 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 1
Loop 1 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 2
Loop 2 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 3
Loop 3 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 4
Loop 4 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 5
Loop 5 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 6
Loop 6 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 7
Loop 7 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 8
Loop 8 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 9
Loop 9 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 10
Loop 10 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 11
Loop 11 : Capacity : 16, Factor : 12, Current Size : 12
Loop 12 : Capacity : 32, Factor : 24, Current Size : 13
虽然我无法肯定地解释,但是来自HashMap实现的以下片段表明哈希计算值可能会增加Map的大小。
void More addEntry(int hash, K key, V value, int **bucketIndex**) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}