有关-HashMap-面试会问的一切

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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：

其中比较常用的有三种：

HashSet: 采用 Hashmap 的 key 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。

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～～????????????

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：

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：

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。

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：

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：

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????）

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。

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锁，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


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。

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

正文完
java
发表至： java
2020-06-20
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