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1. ArrayList扩容机制
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ArrayList()会使用长度为零的数组。
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ArrayList(int initialCapacity)会使用指定容量的数组。
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public ArrayList(Collection<? extends E> c)会使用 c 的大小作为数组容量。
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add(Object o)首次扩容为 10，再次扩容为上次容量的 1.5 倍。
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addAll(Collection c)没有元素时，扩容为 Math.max(10，实际元素个数)，有元素时为 Math.max(原容量 1.5 倍， 实际元素个数)。
其中第 4 点必须知道，其它几点视个人情况而定
2. Iterator（Fail-Fast、Fail-Safe）
要求
- 掌握什么是 Fail-Fast、什么是 Fail-Safe
Fail-Fast 与 Fail-Safe
- ArrayList 是 fail-fast 的典型代表，遍历的同时不能修改，尽快失败（修改时抛出
ConcurrentModificationException异常）。 - CopyOnWriteArrayList 是 fail-safe 的典型代表，遍历的同时可以修改，原理是读写分离。
测试代码：下面的演示是基于这个代码
import java.util.ArrayList;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
public class FailFastVsFailSafe {
// fail-fast 一旦发现遍历的同时其它人来修改，则立刻抛异常
// fail-safe 发现遍历的同时其它人来修改，应当能有应对策略，例如牺牲一致性来让整个遍历运行完成
private static void failFast() {
ArrayList<Student> list = new ArrayList<>();
list.add(new Student("A"));
list.add(new Student("B"));
list.add(new Student("C"));
list.add(new Student("D"));
for (Student student : list) {
System.out.println(student);
}
System.out.println(list);
}
private static void failSafe() {
CopyOnWriteArrayList<Student> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
list.add(new Student("A"));
list.add(new Student("B"));
list.add(new Student("C"));
list.add(new Student("D"));
for (Student student : list) {
System.out.println(student);
}
System.out.println(list);
}
static class Student {
String name;
public Student(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public String toString() {
return "Student{" +
"name='" + name + '\'' +
'}';
}
}
public static void main(String[] args) {
failFast();
}
}
2.1 Fail-Fast演示
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我们先给断点加上条件，我们让即将输出C同学的时候停一下。
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我们给list动态的加上一个E同学。
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debug断点，发现报错。
2.2 Fail-Safe演示
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我们先给断点加上条件，我们让即将输出C同学的时候停一下。
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我们给list动态的加上一个E同学。
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debug断点，直到打印完list。
3. LinkedList vs ArrayList
要求
- 能够说清楚 LinkedList 对比 ArrayList 的区别，并重视纠正部分错误的认知。
LinkedList
- 基于双向链表，无需连续内存
- 访问元素慢（要沿着链表遍历）
- 头尾插入删除性能高。删除中间元素的性能和ArrayList不分上下（因为删除中间元素，也需要沿着头结点一直找到目标元素）。
- 占用内存多（里面存储的元素为Node对象，每一个Node对象都有自己的data域，next指针，prev指针）
ArrayList
- 基于数组，需要连续内存
- 访问元素快（指根据下标访问，随机访问）
- 尾部插入、删除性能可以（不用移动额外的元素）。其它部分插入、删除都会移动数据，因此性能会低许多
- 可以利用 cpu 缓存，局部性原理（空间局部性：现在访问的地址，其附近的地址也很可能即将被访问，例如数组）
结论：一般情况下，相对于LikedList，优先考虑使用ArrayList。
4. HashMap常见面试题
4.1 基本数据结构
- 1.7 数组 + 链表
- 1.8 数组 + （链表 | 红黑树）
4.2 树化与退化
树化意义
- 红黑树用来避免由于DoS 攻击，防止链表超长时性能下降，树化应当是偶然情况，是保底策略。（如果不进行树化，其他人可以利用网络进行DoS攻击，一直网你的hashmap注入相同key的数据，让链表的长度无限增长，从而增大你服务器的压力，造成服务器的卡顿）
- hash 表的查找，更新的时间复杂度是 O ( 1 ) O(1) O(1)，而红黑树的查找，更新的时间复杂度是 O ( l o g 2 n ) O(log_2n ) O(log2n)，TreeNode 占用空间也比普通 Node 的大，如非必要，尽量还是使用链表。
- hash 值如果足够随机，则在 hash 表内按泊松分布，在负载因子 0.75 的情况下，长度超过 8 的链表出现概率是 0.00000006，树化阈值选择 8 就是为了让树化几率足够小
树化规则
- 当链表长度超过树化阈值 8 时，先尝试扩容来减少链表长度，如果数组容量已经 >=64，才会进行树化。
退化规则
- 情况1：在扩容时如果拆分树时，树元素个数 <= 6 则会退化链表
- 情况2：remove 树节点时，若 root、root.left、root.right、root.left.left 有一个为 null ，也会退化为链表
4.3 索引计算
索引计算方法
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首先，计算对象的 hashCode()
-
再进行调用 HashMap 的 hash() 方法进行二次哈希
- 二次 hash() 是为了综合高位数据，让哈希分布更为均匀
- 二次 hash() 是为了综合高位数据，让哈希分布更为均匀
-
最后 & (capacity – 1) 得到索引
数组容量为何是 2 的 n 次幂
- 计算索引时效率更高：如果是 2 的 n 次幂可以使用位与运算代替取模。（这里的真实用意是进行取模运算，当capacity 为2的指数时，则 二次hash值 % capacity = 二次hash值 & (capacity – 1) ）
- 扩容时重新计算索引效率更高： 二次hash & oldCap == 0 的元素留在原来位置 ，否则新位置 = 旧位置 + oldCap。
注意
- 二次 hash 是为了配合 容量是 2 的 n 次幂 这一设计前提，如果 hash 表的容量不是 2 的 n 次幂，则不必二次 hash
- 容量是 2 的 n 次幂 这一设计计算索引效率更好，但 hash 的分散性就不好，需要二次 hash 来作为补偿，没有采用这一设计的典型例子是 Hashtable
4.4 put 与扩容
HashMap 默认的初始化⼤⼩为16。之后每次扩充，容量变为原来的2倍。
put 流程
- HashMap 是懒惰创建数组的，首次使用才创建数组
- 计算索引（桶下标）
- 如果桶下标还没人占用，创建 Node 占位返回
- 如果桶下标已经有人占用
- 已经是 TreeNode 走红黑树的添加或更新逻辑
- 是普通 Node，走链表的添加或更新逻辑，如果链表长度超过树化阈值，走树化逻辑
- 返回前检查容量是否超过阈值，一旦超过进行扩容
1.7 与 1.8 的区别
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链表插入节点时，1.7 是头插法，1.8 是尾插法
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1.7 是大于等于阈值且没有空位时才扩容，而 1.8 是大于阈值就扩容
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1.8 在扩容计算 Node 索引时，会优化。（扩容时重新计算索引效率更高： 二次hash & oldCap == 0 的元素留在原来位置 ，否则新位置 = 旧位置 + oldCap）
扩容（加载）因子为何默认是 0.75f
- 在空间占用与查询时间之间取得较好的权衡
- 大于这个值，空间节省了，但链表就会比较长影响性能
- 小于这个值，冲突减少了，但扩容就会更频繁，空间占用也更多
4.5 并发问题
- 数据错乱（1.7，1.8 都会存在）
- 扩容死链（1.7 会存在）
4.5.1 数据错乱（1.7，1.8 都会存在）
示例代码：
import java.util.HashMap;
public class HashMapMissData {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
Thread t1 = new Thread(() -> {
map.put("a", new Object()); // 二次hash码97 97 % 16 => 存放索引1
}, "t1");
Thread t2 = new Thread(() -> {
map.put("1", new Object()); // 二次hash码为1 1 % 16=> 存放索引1
}, "t2");
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println(map);
}
static int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
}
正常情况运行结果：里面有2个元素
多线程异常情况：我们先给hashmap的putVal方法打上断点。
然后debug运行代码：
我们点击下一步，进入if语句，但是还没往tab[1]里面放数据。
现在我们把线程切换到t2线程，然后进入if内部，但是还没往tab[1]里面放数据：
这时都进入了if语句内部，谁后面执行赋值语句，谁的值就会覆盖前一个的值。这就发生了数据错乱。
4.5.2 扩容死链（1.7 会存在）
主要原因在于 并发下的Rehash 会造成元素之间会形成⼀个循环链表。不过，jdk 1.8 后解决了这个问题，但是还是不建议在多线程下使⽤ HashMap,因为多线程下使⽤ HashMap 还是会存在其他问题⽐如数据丢失。并发环境下推荐使⽤ ConcurrentHashMap 。
1.7 源码如下：
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
- e 和 next 都是局部变量，用来指向当前节点和下一个节点
- 线程1（绿色）的临时变量 e 和 next 刚引用了这俩节点，还未来得及移动节点，发生了线程切换，由线程2（蓝色）完成扩容和迁移
- 线程2 扩容完成，由于头插法，链表顺序颠倒。但线程1 的临时变量 e 和 next 还引用了这俩节点，还要再来一遍迁移
第一次循环
- 循环接着线程切换前运行，注意此时 e 指向的是节点 a，next 指向的是节点 b
- e 头插 a 节点，注意图中画了两份 a 节点，但事实上只有一个（为了不让箭头特别乱画了两份）
- 当循环结束是 e 会指向 next 也就是 b 节点
第二次循环
-
next 指向了节点 a
-
e 头插节点 b
-
当循环结束时，e 指向 next 也就是节点 a
第三次循环 -
next 指向了 null
-
e 头插节点 a，a 的 next 指向了 b（之前 a.next 一直是 null），b 的 next 指向 a，死链已成
-
当循环结束时，e 指向 next 也就是 null，因此第四次循环时会正常退出
4.6 key 的设计
key 的设计要求
- HashMap 的 key 可以为 null，但 Map 的其他实现则不然
- 作为 key 的对象，必须实现 hashCode 和 equals，并且 key 的内容不能修改（不可变）
- key 的 hashCode 应该有良好的散列性
示例代码：如果 key 可变，例如修改了 age 会导致再次查询时查询不到
import java.util.HashMap;
import java.util.Objects;
public class HashMapMutableKey {
public static void main(String[] args) {
HashMap<Student, Object> map = new HashMap<>();
Student stu = new Student("张三", 18);
map.put(stu, new Object());
System.out.println(map.get(stu));
stu.age = 19;
System.out.println(map.get(stu));
}
static class Student {
String name;
int age;
public Student(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
Student student = (Student) o;
return age == student.age && Objects.equals(name, student.name);
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(name, age);
}
}
}
运行结果：
4.7 String 对象的 hashCode() 设计
- 目标是达到较为均匀的散列效果，每个字符串的 hashCode 足够独特
- 字符串中的每个字符都可以表现为一个数字，称为 S i S_i Si，其中 i 的范围是 0 ~ n - 1
- 散列公式为： S 0 ∗ 3 1 ( n − 1 ) + S 1 ∗ 3 1 ( n − 2 ) + … S i ∗ 3 1 ( n − 1 − i ) + … S ( n − 1 ) ∗ 3 1 0 S_0∗31^{(n-1)}+ S_1∗31^{(n-2)}+ … S_i ∗ 31^{(n-1-i)}+ …S_{(n-1)}∗31^0 S0∗31(n−1)+S1∗31(n−2)+…Si∗31(n−1−i)+…S(n−1)∗310
- 31 代入公式有较好的散列特性，并且 31 * h 可以被优化为
- 即 32 ∗ h − h 32 ∗h -h 32∗h−h
- 即 2 5 ∗ h − h 2^5 ∗h -h 25∗h−h
- 即 h ≪ 5 − h h≪5 -h h≪5−h
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