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hashmap查询时间复杂度为O(1)的原因是什么

发布时间:2021-08-02 10:58:32 来源:亿速云 阅读:202 作者:chen 栏目:开发技术

本篇内容介绍了“hashmap查询时间复杂度为O(1)的原因是什么”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

hashmap为什么查询时间复杂度为O(1)

Hashmap是java里面一种类字典式数据结构类,能达到O(1)级别的查询复杂度,那么到底是什么保证了这一特性呢,这个就要从hashmap的底层存储结构说起

下来看一张图:

hashmap查询时间复杂度为O(1)的原因是什么

上面就是hashmap的底层存储示意图,要想查看一个键值对应的值,首先根据该键值的hash值找到该键的hash桶位置,即是tab[2]还是tab[1]等,计算某个键对应的哈希桶位置很简单,就是

int pos = (n - 1) & hash,也就是hash%n,因为位运算效率高所以在hashmap实现时使用的是位运算这种方式,需要注意的是哈希桶的数量必须是2^n,所以hashmap一旦扩容必定是哈希桶数量翻番。

通过上面的描述,我们可以知道,根据键值找到哈希桶的位置时间复杂度为O(1),使用的就是数组的高效查询。但是仅仅有这个是无法满足整个hashmap查询时间复杂度为O(1)的。hashmap在处理哈希冲突的方式如上图所示的拉链法,在冲突数据没有达到8个以前该哈希桶内部存储使用的是链表的方式,当某个哈希桶的数据超过8个的情况下,

有下面两种处理方式:

1、哈希桶的数量是没有超过64个,那么此时哈希桶数量double,然后数据迁移

2、哈希桶的数量超过了64个,将该哈希桶内部数据进行红黑树化处理

所以我们可以看到如果所有哈希桶内部数据都是链表存储的,那么每个哈希桶的数据量不会超过8个,这样当定位到某个哈希桶时,在该哈希桶继续查找也可以在O(1)时间内完成,下面看一种极端情况,所有的数据都在同一个桶里面(这种情况只在所有键值hash值相同的情况下,这种情况下查询的时间复杂度为O(lgn),比如下面给出的一个类,所有我们在设置hashmap的键值时需要特别注意),在hashmap的文档里面有这么一段描述,每个哈希桶中元素数量是成泊松分布的,

listSize = (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / * factorial(k)),

不同数量出现的概率如下:

* 0:    0.60653066
* 1:    0.30326533
* 2:    0.07581633
* 3:    0.01263606
* 4:    0.00157952
* 5:    0.00015795
* 6:    0.00001316
* 7:    0.00000094
* 8:    0.00000006
大于8: <千万分之1

通过上面的统计来看,hashmap的键值正常(不同对象的hash值不同的情况),哈希桶数量超过8个概率低于千万分之一,所以我们通常认为hashmap的查询时间复杂度为O(1)

PS:

1、哈希冲突百分百的类

 /**
    测试哈希冲突的类,所有的对象都返回同样的hash值
   **/
    public static class Student{
        private String name;
        Student(String name){
            this.name = name;
        }
 
        @Override
        public int hashCode(){
            return 1;
        }
 
        @Override
        public boolean equals(Object obj){
            if(this == obj){
                return true;
            }
            if(obj == null){
                return false;
            }
            return this.name.equals(((Student)obj).name);
        }
    }

2、我们在实际使用hashmap时需要确保实现hashcode方法以及equals方法,否则不能作为hashmap的键值

3、在设置hashmap的键值hashcode方法时尽量保证较好的离散型

4、hashmap的键值需保证equals方法返回true时,hashcode必须相同,所以在实际中经常使用的键值类string,重写了equals以及hashcode方法

HashMap时间复杂度问题

HashMap底层采用了hash算法

根据 key 获得 hashCode 值

HashMap 初始有很多个类似于“桶”的数据结构,比如说预设了 10 个桶,通过 hashCode 经过一定的算法(这个算法必须是快速的)

得到这个 hashCode 应存在哪个桶中,然后内部生成 Map.Entry 对象将 key 和 value 存到桶中去。

所以一般情况下HashMap的插入和查找的时间复杂度都是O(1);

“hashmap查询时间复杂度为O(1)的原因是什么”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

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