有关 HashMap 面试会问的一切

前言

HashMap 是无论在工作还是面试中都非常常见常考的数据结构。

比如 Leetcode 第一题 Two Sum 的某种变种的最优解就是需要用到 HashMap 的,高频考题 LRU Cache 是需要用到 LinkedHashMap 的。

HashMap 用起来很简单,底层实现也不复杂,先来看几道常见的面试题吧。相信大家多多少少都能回答上来一点,不清楚的地方就仔细阅读本文啦~这篇文章带你深挖到 HashMap 的老祖宗,保证吊打面试官

  • == 和 equals() 的区别?
  • 为什么重写 equals() 就必须要重写 hashCode()?
  • Hashtable, HashSet 和 HashMap 的区别和联系
  • 处理 hash 冲突有哪些方法?Java 中用的哪一种?为什么?另一种方法你在工作中用过吗?在什么情 况下用得多?
  • 徒手实现一个 HashMap 吧

本文分以下章节:

  • Set 和 Map 家族简介
  • HashMap 实现原理
  • 关于 hashCode() 和 equals()
  • 哈希冲突详解
  • HashMap 基本操作
  • 高频面试考题分析

Set 家族

在讲 Map 之前,我们先来看看 Set。

集合的概念我们初中数学就学过了,就是里面不能有重复元素,这里也是一样。

Set 在 Java 中是一个接口,可以看到它是 java.util 包中的一个集合框架类,具体的实现类有很多:

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其中比较常用的有三种:

HashSet: 采用 Hashmapkey 来储存元素,主要特点是无序的,基本操作都是 O(1) 的时间复杂度,很快。

LinkedHashSet: 这个是一个 HashSet + LinkedList 的结构,特点就是既拥有了 O(1) 的时间复杂度,又能够保留插入的顺序。

TreeSet: 采用红黑树结构,特点是可以有序,可以用自然排序或者自定义比较器来排序;缺点就是查询速度没有 HashSet 快。

Map 家族

Map 是一个键值对 (Key – Value pairs),其中 key 是不可以重复的,毕竟 set 中的 key 要存在这里面。

那么与 Set 相对应的,Map 也有这三个实现类:

HashMap: 与 HashSet 对应,也是无序的,O(1)。

LinkedHashMap: 这是一个「HashMap + 双向链表」的结构,落脚点是 HashMap,所以既拥有 HashMap 的所有特性还能有顺序。

TreeMap: 是有序的,本质是用二叉搜索树来实现的。

HashMap 实现原理

对于 HashMap 中的每个 key,首先通过 hash function 计算出一个 hash 值,这个hash值就代表了在 buckets 里的编号,而 buckets 实际上是用数组来实现的,所以把这个数值模上数组的长度得到它在数组的 index,就这样把它放在了数组里。

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那么这里有几个问题:

如果不同的元素算出了相同的哈希值,那么该怎么存放呢?

答:这就是哈希碰撞,即多个 key 对应了同一个桶。

HashMap 中是如何保证元素的唯一性的呢?即相同的元素会不会算出不同的哈希值呢?

答:通过 hashCode() 和 equals() 方法来保证元素的唯一性。

如果 pairs 太多,buckets 太少怎么破?

答:Rehasing. 也就是碰撞太多的时候,会把数组扩容至两倍(默认)。所以这样虽然 hash 值没有变,但是因为数组的长度变了,所以算出来的 index 就变了,就会被分配到不同的位置上了,就不用挤在一起了,小伙伴们我们江湖再见~

那什么时候会 rehashing 呢?也就是怎么衡量桶里是不是足够拥挤要扩容了呢?

答:load factor. 即用 pair 的数量除以 buckets 的数量,也就是平均每个桶里装几对。Java 中默认值是 0.75f,如果超过了这个值就会 rehashing.

关于 hashCode() 和 equals()

如果 key 的 hashCode() 值相同,那么有可能是要发生 hash collision 了,也有可能是真的遇到了另一个自己。那么如何判断呢?继续用 equals() 来比较。

也就是说,

hashCode() 决定了 key 放在这个桶里的编号,也就是在数组里的 index;

equals() 是用来比较两个 object 是否相同的。

那么该如何回答这道 经典面试题

为什么重写 equals() 方法,一定要重写 hashCode() 呢?

答:首先我们有一个假设:任何两个 object 的 hashCode 都是不同的。

那么在这个条件下,有两个 object 是相等的,那如果不重写 hashCode(),算出来的哈希值都不一样,就会去到不同的 buckets 了,就迷失在茫茫人海中了,再也无法相认,就和 equals() 条件矛盾了,证毕。

撒花~~:tada::tada::tada:

接下来我们再对这两个方法一探究竟:

其实 hashCode() 和 equals() 方法都是在 Object class 这个老祖宗里定义的,Object 是所有 Java 中的 class 的鼻祖,默认都是有的,甩不掉的。

那既然是白给的,我们先来看看大礼包里有什么,谷歌 Object 的 Oracle 文档:

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所以这些方法都是可以直接拿来用的呢~

回到 hashCode() 和 equals(),那么如果这个新的 class 里没有重写 (override) 这两个方法,就是默认继承 Object class 里的定义了。

那我们点进去来看看 equals() 是怎么定义的:

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记笔记:

equals() 方法就是比较这两个 references 是否指向了同一个 object.

嗯???你在逗我吗??那岂不是和 == 一样了??

补充:

我们常用的比较大小的符号之 ==

如果是 primitive type,那么 == 就是比较数值的大小;

如果是 referencetype,那么就比较的是这两个 reference 是否指向了同一个 object。

再补充:

Java 的数据类型可以分为两种:

Primitive type 有且仅有8种:

byte, short, int, long,float, double, char, boolean. 其他都是 Reference type.

所以虽然 Java 声称 “Everything is object”,但是还是有非 object 数据类型的存在的。

我不信,我要去源码里看看它是怎么实现的。

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哈,还真是的,绕了这么半天,equals() 就是用 == 来实现的!

那为什么还弄出来这么个方法呢?

答:为了让你 override~

比如一般来说我们比较字符串就是想比较这两个字符串的内容的,那么:

str1 = “tianxiaoqi”;
str2 =  new String(“tianxiaoqi”);

str1 == str2; // return false
str1.equals(str2); // return true

因为 String 里是重写了 equals() 方法的:

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老祖宗留给你就是让你自己用的,如果你不用,那人家也提供了默认的方法,也是够意思了。

好了,我们再去看 hashCode() 的介绍:

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结论就是:

返回的并不一定是对象的(虚拟)内存地址,具体取决于运行时库和JVM的具体实现。 但无论是怎么实现的,都需要遵循文档上的约定,也就是对不同的

object 会返回唯一的哈希值。

哈希冲突详解

一般来说哈希冲突有两大类解决方式[2]

  1. Separate chaining
  2. Open addressing

Java 中采用的是第一种 Separate chaining,即在发生碰撞的那个桶后面再加一条“链”来存储,那么这个“链”使用的具体是什么数据结构,不同的版本稍有不同:

在 JDK1.6 和 1.7 中,是用链表存储的,这样如果碰撞很多的话,就变成了在链表上的查找,worst case 就是 O(n);

在 JDK 1.8 进行了优化,当链表长度较大时(超过 8),会采用红黑树来存储,这样大大提高了查找效率。

(话说,这个还真的喜欢考,已经在多次面试中被问过了,还有面试官问为什么是超过“8”才用红黑树 )

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第二种方法 open addressing 也是非常重要的思想,因为在真实的分布式系统里,有很多地方会用到 hash 的思想但又不适合用 seprate chaining。

这种方法是顺序查找,如果这个桶里已经被占了,那就按照“某种方式”继续找下一个没有被占的桶,直到找到第一个空的。

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如图所示,John Smith 和 Sandra Dee 发生了哈希冲突,都被计算到 152 号桶,于是 Sandra 就去了下一个空位 – 153 号桶,当然也会对之后的 key 发生影响:Ted Baker 计算结果本应是放在 153 号的,但鉴于已经被 Sandra 占了,就只能再去下一个空位了,所以到了 154 号。

这种方式叫做 Linear probing 线性探查,就像上图所示,一个个的顺着找下一个空位。当然还有其他的方式,比如去找平方数,或者 Double hashing.

HashMap 基本操作

每种数据结构的基本操作都无外乎增删改查这四种,具体到 HashMap 来说,

  • 增:put(K key, V value)
  • 删:remove(Object key)
  • 改:还是用的 put(K key, V value)
  • 查:get(Object key) / containsKey(Object key)

细心的同学可能发现了,为什么有些 key 的类型是 Object,有些是 K 呢?这还不是因为 equals()…

这是因为,在 get/remove 的时候,不一定是用的同一个 object。

还记得那个 str1 和 str2 都是田小齐的例子吗?那比如我先 put(str1, value),然后用 get(str2) 的时候,也是想要到 tianxiaoqi 对应的 value 呀!不能因为我换了身衣服就不认得我了呀!所以在 get/remove 的时候并没有很限制 key 的类型,方便另一个自己相认。

其实这些 API 的操作流程大同小异,我们以最复杂的 put(K key, V value) 来讲:

1.首先要拿到 array 中要放的位置的 index

  • 怎么找 index 呢,这里我们可以单独用 getIndex() method 来做这件事;

  • 具体怎么做,就是通过 hash function 算出来的值,模上数组的长度;

2.那拿到了这个位置的 Node,我们开始 traverse 这个 LinkedList,这就是在链表上的操作了,

  • 如果找的到,就更新一下 value;
  • 如果没找到,就把它放在链表上,可以放头上,也可以放尾上,一般我喜欢放头上,因为新加入的元素用到的概率总是大一些,但并不影响时间复杂度。

代码如下:

public V put(K key, V value) {
  int index = getIndex(key);
  Node<K, V> node = array[index];
  Node<K, V> head = node; 
  while (node != null) {
    // 原来有这个 key,仅更新值
    if (checkEquals(key, node)) {
      V preValue = node.value;
      node.value = value;
      return preValue;
    }
    node = node.next;
  }
  // 原来没有这个 key,新加这个 node
  Node<K, V> newNode = new Node(key, value); 
  newNode.next = head;
  array[index] = newNode;
  return null;
}

至于更多的细节比如加一些 rehashing 啊,load factor 啊,大家可以参考源码。

读完源码大家可以做做 Leetcode 706 题练手,so easy~

与 Hashtable 的区别

这是一个年龄暴露贴,HashMap 与 Hashtable 的关系,就像 ArrayList 与 Vector,以及 StringBuilder 与 StringBuffer。

Hashtable 是早期 JDK 提供的接口,HashMap 是新版的;它们之间最显著的区别,就是 Hashtable 是线程安全的,HashMap 并非线程安全。

这是因为 Java 5.0 之后允许数据结构不考虑线程安全的问题,因为实际工作中我们发现没有必要在数据结构的层面上上,加锁和放锁在系统中是有开销的,内部锁有时候会成为程序的瓶颈。

所以 HashMap, ArrayList, StringBuilder 不再考虑线程安全的问题,性能提升了很多,当然,线程安全问题也就转移给我们程序员了。

另外一个区别就是:HashMap 允许 key 中有 null 值,Hashtable 是不允许的。这样的好处就是可以给一个默认值。

好了,最后我们看下常考题吧。

Top K 问题

有关 HashMap 面试会问的一切 非常常考的 Top K 问题,也是大厂面试中规中矩的题,这两题大同小异,这里以第一题为例。

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题意:

给一组词,统计出现频率最高的 k 个。

比如说 “I love leetcode, I love coding” 中频率最高的 2

个就是 I 和 love 了。

有同学觉得这题特别简单,但其实这题只是母题,它可以升级到系统设计层面来问:

在某电商网站上,过去的一小时内卖出的最多的 k 种货物。

我们先看算法层面:

思路:

统计下所有词的频率,然后按频率排序取最高的前 k 个呗。

细节:

用 HashMap 存放单词的频率,用 minHeap/maxHeap 来取前 k 个。

实现:

1.建一个 HashMap <key = 单词,value = 出现频率>,遍历整个数组,相应的把这个单词的出现次数 + 1

这一步时间复杂度是 O(n)

.

2.用 size = k 的 minHeap 来存放结果,定义好题目中规定的比较顺序

a. 首先按照出现的频率排序;

b. 频率相同时,按字母顺序。

3.遍历这个 map,如果

a. minHeap 里面的单词数还不到 k 个的时候就加进去;

b. 或者遇到更高频的单词就把它替换掉。

时空复杂度分析:

第一步是 O(n),第三步是 nlog(k),所以加在一起时间复杂度是 O(nlogk).

用了一个额外的 heap 和 map,空间复杂度是 O(n).

代码:

class Solution {
    public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
        // Step 1
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        for (String word : words) {
            Integer count = map.getOrDefault(word, 0);
            count++;
            map.put(word, count);
        }
        
        // Step 2
        PriorityQueue<Map.Entry<String, Integer>> minHeap = new PriorityQueue<>(k+1, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
            @Override
            public int compare(Map.Entry<String, Integer> e1, Map.Entry<String, Integer> e2) {
                if(e1.getValue() == e2.getValue()) {
                    return e2.getKey().compareTo(e1.getKey());
                }
                return e1.getValue().compareTo(e2.getValue());
            }
        });
        
        // Step 3
        List<String> res = new ArrayList<>();
        for(Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
            minHeap.offer(entry);
            if(minHeap.size() > k) {
                minHeap.poll();
            }
        }
        while(!minHeap.isEmpty()) {
            res.add(minHeap.poll().getKey());
        }
        Collections.reverse(res);
        return res;
    }
}

LRU Cache

这真的是不论国内面试还是北美面试都非常喜欢考的一道题了。

但是鉴于本文篇幅以及这个周末还加了会班,没有时间写了,如果有想看的小伙伴就给我留言吧。

这就是本文的全部内容了。

如果觉得写的不错,请记得收藏加转发。

还想跟我看更多数据结构和算法题的小伙伴们,记得关注我公众号:程序零世界,Java 就这么回事。

作者: 小齐本齐

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原文 

http://www.cnblogs.com/MonsterJ/p/13168190.html

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