【Java】Java中的HashMap和HashSet

不念不忘少年蓝@ 2023-10-13 14:06 18阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  一、哈希表
 *   *  1.1 什么是哈希表
     *  1.2 哈希冲突
     *  1.3 冲突避免
     *  1.4 哈希函数
     *  1.5 闭散列
     *  1.6 开散列
 *  二、HashMap的使用
 *   *  2.1 常用方法
     *  2.2 Map.Entry
     *  2.3 底层结构
     *  2.4 扩容机制
     *  2.5 使用案例
 *  三、HashSet的使用
 *   *  3.1 常用方法
     *  3.2 底层结构
     *  3.3 使用案例

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# 一、哈希表 #

## 1.1 什么是哈希表 ##

哈希表（Hash Table），也称为散列表，是一种常见的数据结构，用于实现键值对的存储和查找。它通过哈希函数将键映射到数组中的位置，从而实现快速的插入、删除和查找操作。

哈希表的核心思想是**使用哈希函数将键转换成数组中的索引位置**。哈希函数将键映射到一个固定大小的数组中，每个数组位置称为桶（bucket）。当需要插入或查找一个键值对时，通过哈希函数计算键的哈希值，然后将哈希值映射到数组索引上，从而快速定位到键值对应的桶位置。

哈希表的主要优势是具有快速的插入、删除和查找操作。在理想情况下，哈希函数能够将键均匀地映射到数组的不同位置，使得每个桶中的键值对数量尽可能均匀分布。这样可以使得插入和查找的时间复杂度接近常数级别（O(1)），即不受数据规模的影响。

然而，在实际应用中，哈希函数可能会出现冲突，即不同的键计算得到相同的哈希值，导致键值对被映射到同一个桶中。为了解决冲突，常见的方法是使用链表或红黑树来存储冲突的键值对。当桶中的链表长度超过一定阈值时，链表可能会转化为红黑树，以提高查找性能。

## 1.2 哈希冲突 ##

哈希冲突指的是不同的键通过哈希函数计算得到相同的哈希值，从而被映射到哈希表中的同一个桶（bucket）位置。由于哈希表的存储空间是有限的，当不同的键映射到同一个桶时，就会产生冲突。

哈希冲突可能会导致以下问题：

1.  数据丢失：当两个不同的键经过哈希函数计算得到相同的哈希值，并被映射到同一个桶中时，会发生键值对的覆盖，导致其中一个键值对丢失。
2.  查找性能下降：在发生哈希冲突的桶中，需要遍历链表或红黑树来查找目标键值对，这会导致查找操作的性能下降，时间复杂度从常数级别变为线性级别（O(n)）。

## 1.3 冲突避免 ##

冲突避免（Collision Avoidance）是在哈希表中解决哈希冲突的一种策略，目的是尽量减少冲突的发生，以提高哈希表的性能和效率。

冲突避免的常见方法包括以下几种：

1.  良好的哈希函数设计：选择一个良好的哈希函数可以尽量减少冲突的发生。好的哈希函数能够将输入数据均匀地映射到哈希值的范围内，减少相同或相似的输入数据产生相同哈希值的概率。
2.  增加哈希表容量：通过增加哈希表的容量（桶的数量），可以分散键值对的分布，降低发生冲突的可能性。当哈希表负载因子（Load Factor）较高时，考虑进行扩容操作。
3.  均匀分布键值对：在插入键值对时，尽量保持键值对的分布均匀。例如，可以随机插入键值对，或者根据键的特性选择插入位置等。
4.  拉链法（Chaining）：在链表法中，通过链表将冲突的键值对串联在一起。在哈希函数设计和哈希表容量合理的情况下，链表法可以有效地避免冲突。
5.  开放地址法（Open Addressing）：开放地址法尝试将冲突的键值对存储在其他空闲的桶位置，而不是使用链表。常见的开放地址法包括线性探测、二次探测、双重哈希等。
6.  二次哈希法（Secondary Hashing）：二次哈希法是一种开放地址法，使用多个哈希函数来处理冲突。每个哈希函数都可以将键映射到不同的桶位置，以减少冲突的可能性。

冲突避免的策略取决于具体的应用场景和需求。在设计哈希表时，需要根据数据特性、负载因子、性能要求等因素综合考虑，并选择合适的冲突避免方法。

## 1.4 哈希函数 ##

哈希函数（Hash Function）是一种将输入数据映射到固定大小的哈希值（Hash Value）或哈希码（Hash Code）的函数。它接受任意长度的输入数据，并输出一个固定长度的哈希值。哈希函数的设计目标是使得不同的输入数据产生不同的哈希值，且相同的输入数据产生相同的哈希值。

哈希函数的特性：

1.  一致性：相同的输入数据应该始终产生相同的哈希值。即对于相同的输入 x，多次应用哈希函数应该得到相同的结果。
2.  高效性：哈希函数的计算应该快速，以便能够在常数时间内完成。
3.  均匀性：哈希函数应该将输入数据均匀地映射到哈希值的范围内，以尽可能减少冲突的发生。
4.  雪崩效应：输入数据的微小变化应该导致哈希值的巨大变化。这样可以确保即使输入数据有微小的改变，其哈希值也会有较大的差异。

## 1.5 闭散列 ##

闭散列（Closed Hashing），也称为开放定址法（Open Addressing），是一种解决哈希冲突的方法，其中冲突的键值对被存储在哈希表中的其他空闲桶位置，而不是使用链表或其他数据结构。

闭散列的基本原理是，在发生冲突时，通过一定的算法在哈希表中查找下一个可用的桶位置，直到找到一个空闲的桶或达到哈希表的末尾。常见的闭散列算法包括线性探测、二次探测和双重哈希等。

1.  线性探测（Linear Probing）：当发生冲突时，线性探测会依次检查下一个桶位置，直到找到一个空闲的桶或哈希表的末尾。探测的步长是常量，通常为 1。
2.  二次探测（Quadratic Probing）：二次探测会使用二次函数来计算下一个探测的桶位置。当发生冲突时，探测的步长会按照二次函数的规律逐渐增加，直到找到一个空闲的桶或哈希表的末尾。
3.  双重哈希（Double Hashing）：双重哈希使用两个不同的哈希函数来计算下一个探测的桶位置。当发生冲突时，双重哈希会计算出一个新的探测步长，并继续查找下一个桶位置，直到找到一个空闲的桶或哈希表的末尾。

在闭散列中，当哈希表的负载因子（Load Factor）较高时，即填充因子接近或超过 1 时，性能可能会受到影响，因为冲突的概率增加。因此，通常需要根据实际情况定期进行哈希表的扩容，以保持较低的负载因子，以提高闭散列的性能。

## 1.6 开散列 ##

开散列（Open Hashing），也称为链表法（Chaining），是一种解决哈希冲突的方法，其中冲突的键值对被存储在哈希表中的同一个桶位置的链表中。

开散列的基本原理是，在发生冲突时，将冲突的键值对添加到桶位置的链表中。每个桶都存储一个链表，链表中的每个节点包含一个键值对。当发生冲突时，新的键值对会被追加到链表的末尾。

开散列的优点是简单易实现，适用于处理冲突较多的情况。由于每个桶都存储了一个链表，可以容纳多个键值对，因此不会发生键值对被覆盖的情况。

开散列的操作包括：

1.  插入操作：当插入一个键值对时，首先计算键的哈希值，然后根据哈希值找到对应的桶位置。如果桶位置为空，则创建一个新节点存储键值对；如果桶位置已经有链表存在，则将新节点添加到链表的末尾。
2.  查找操作：当查找一个键值对时，同样需要计算键的哈希值，然后根据哈希值找到对应的桶位置，再在桶位置的链表中进行线性查找，直到找到目标键值对或链表结束。
3.  删除操作：删除操作类似于查找操作，首先计算键的哈希值，找到对应的桶位置，然后在桶位置的链表中找到目标键值对并删除。

但是，对于开散列，当哈希表的负载因子（Load Factor）较高时，即链表的长度较长时，查找的性能可能会下降。因此，通常需要根据实际情况定期进行哈希表的扩容，以保持较低的负载因子，以提高开散列的性能。

# 二、HashMap的使用 #

## 2.1 常用方法 ##

HashMap 提供了许多常用的方法，以下是一些常见的方法及其示例：

1.  put(key, value)：向 HashMap 中插入键值对。

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
    map.put("apple", 5);
    map.put("banana", 3);
    map.put("orange", 8);

1.  get(key)：根据键获取对应的值。

int count = map.get("apple");
    System.out.println("The count of apples: " + count);

1.  remove(key)：根据键移除对应的键值对。

map.remove("banana");

1.  containsKey(key)：检查 HashMap 是否包含指定的键。

if (map.containsKey("orange")) {
        
        System.out.println("The map contains orange.");
    }

1.  containsValue(value)：检查 HashMap 是否包含指定的值。

if (map.containsValue(5)) {
        
        System.out.println("The map contains a value of 5.");
    }

1.  size()：获取 HashMap 中键值对的数量。

int size = map.size();
    System.out.println("The size of the map: " + size);

1.  keySet()：获取 HashMap 中所有键的集合。

Set<String> keys = map.keySet();
    for (String key : keys) {
        
        System.out.println("Key: " + key);
    }

1.  values()：获取 HashMap 中所有值的集合。

Collection<Integer> values = map.values();
    for (int value : values) {
        
        System.out.println("Value: " + value);
    }

## 2.2 Map.Entry ##

Map.Entry 是 Java 中用于表示键值对的接口。它是 Map 接口中的一个嵌套接口，定义了表示键值对的方法和属性。

Map.Entry 接口提供了以下常用的方法：

1.  getKey()：获取当前键值对的键。
2.  getValue()：获取当前键值对的值。
3.  setValue(V value)：设置当前键值对的值为指定的值。

Map.Entry 接口通常与迭代器（Iterator）一起使用，用于遍历 Map 中的键值对。通过迭代器的方式可以逐个访问 Map 中的键值对，并使用 Map.Entry 的方法获取键和值。

以下是一个使用 Map.Entry 遍历 Map 的示例：

Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
    map.put("apple", 5);
    map.put("banana", 3);
    map.put("orange", 8);
    
    // 使用迭代器遍历 Map
    Iterator<Map.Entry<String, Integer>> iterator = map.entrySet().iterator();
    while (iterator.hasNext()) {
        
        Map.Entry<String, Integer> entry = iterator.next();
        String key = entry.getKey();
        int value = entry.getValue();
        System.out.println("Key: " + key + ", Value: " + value);
    }

在上述示例中，通过 `map.entrySet()` 获取到 Map 中所有键值对的集合，然后使用迭代器遍历集合，每次迭代得到一个 Map.Entry 对象，通过该对象的 `getKey()` 和 `getValue()` 方法获取键和值。

Map.Entry 接口提供了一种方便的方式来遍历和操作 Map 中的键值对，特别适用于需要同时访问键和值的场景。

## 2.3 底层结构 ##

HashMap 的底层实现使用了数组和链表（或红黑树），具体取决于元素的数量和哈希冲突的情况。

在 Java 8 及之前的版本中，HashMap 的底层实现是数组加链表的结构。具体来说，HashMap 内部维护了一个 Entry（条目）数组，每个 Entry 是一个键值对的结构。当插入元素时，HashMap 根据键的哈希值确定它在数组中的索引位置，如果发生哈希冲突，即多个键的哈希值映射到了同一个索引位置，那么这些键值对将以链表的形式连接在一起，形成一个链表。通过链表的方式解决了哈希冲突问题。

但在 Java 8 中，为了提高性能，当链表长度达到一定阈值（默认为 8）时，HashMap 会将链表转换为红黑树，这是一种自平衡的二叉搜索树。使用红黑树可以在最坏情况下将查找和插入的时间复杂度从 O(n) 降低到 O(log n)，进一步提高了查找效率。

在 JDK 8 及以后的版本中，HashMap 使用链表来解决哈希冲突。当链表长度达到一定阈值时，默认为 8，HashMap 会将链表转换为红黑树，以提高查找性能。

**转变为红黑树的条件包括以下两个：**

1.  链表长度达到阈值：当链表的长度达到一定阈值（默认为 8）时，HashMap 会判断是否将链表转换为红黑树。这是因为当链表较长时，使用链表进行查找的性能可能较低，而红黑树的查找性能更好。
2.  数组长度达到最小树化阈值：HashMap 内部维护了一个数组，当数组长度小于最小树化阈值（默认为 64）时，不会进行树化操作。这是为了避免在初始阶段或容量较小时频繁进行树化操作，以保持较好的性能。

需要注意的是，HashMap 在进行树化操作时，并不是直接将整个链表转换为红黑树，而是先将链表的一部分元素（至少是 8 个）提取出来，形成一个新的红黑树节点，然后将剩余的链表继续保留在原位置。

在 JDK 8 中，红黑树的树化操作是通过 `TreeNode` 类来实现的。当链表转换为红黑树后，HashMap 会使用 `TreeNode` 对象来代替原先的链表节点，以支持红黑树的操作。

**树的退化：**

在 HashMap 中，当红黑树节点的链表长度变小于一定阈值（默认为 6）时，会触发树的退化操作。

树的退化过程如下：

1.  当红黑树节点的链表长度小于退化阈值（默认为 6）时，HashMap 会将红黑树重新转换为链表。
2.  在退化操作中，HashMap 会将红黑树节点上的键值对按照原先的顺序重新连接成一个链表。
3.  转换后的链表会取代原先的红黑树节点，存储在相同的桶（bucket）位置。

## 2.4 扩容机制 ##

HashMap 的扩容机制是为了保持较低的负载因子（Load Factor）和较高的性能。负载因子是指 HashMap 中实际存储的键值对数量与当前容量的比值。

当 HashMap 中的键值对数量超过负载因子与当前容量的乘积时，即超过了负载因子的阈值，就会触发扩容操作。

HashMap 的默认负载因子为 0.75，这是一个经验上的权衡值，既保证了较高的查找性能，又减少了空间的浪费。当实际存储的键值对数量超过容量乘以负载因子时，HashMap 会自动进行扩容。

扩容操作主要包括以下几个步骤：

1.  创建一个新的容量更大的数组（通常是当前容量的两倍）。
2.  将原来数组中的键值对重新分配到新的数组中。这涉及到重新计算键的哈希值和确定在新数组中的位置。
3.  更新 HashMap 的容量和阈值，以反映新的数组大小和负载因子。
4.  扩容完成后，原来的数组会被丢弃，成为可被垃圾回收的对象。

扩容过程可能会耗费一定的时间和计算资源，但它保证了 HashMap 在负载因子较低的情况下维持了较好的性能，避免了哈希冲突的增加和查找效率的下降。

需要注意的是，由于扩容涉及到重新计算键的哈希值和重新分配位置，所以在扩容期间可能会导致一些操作的性能略有下降。因此，在预知大量数据插入的情况下，可以通过构造函数或使用 `HashMap(int initialCapacity)` 方法来初始化 HashMap，并指定一个适当的初始容量，以减少扩容的次数和性能影响。

## 2.5 使用案例 ##

例如：[前K个高频词汇][K]

>  *  给定一个单词列表 words 和一个整数 k ，返回前 k 个出现次数最多的单词。
>  *  返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率， 按**字典顺序**排序。

class Solution {
        
        public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
        
            HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
            //1. 统计每个单词频率
            for (String word : words) {
        
                if(map.get(word) == null){
        
                    map.put(word, 1);
                } else {
        
                    Integer val = map.get(word);
                    map.put(word, val + 1);
                }
            }
    
            //2. 遍历map当中的每个 entry, 建立大小为K的小根堆
            PriorityQueue<Map.Entry<String, Integer>> priorityQueue = new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
        
                @Override
                public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {
        
                    if(Objects.equals(o1.getValue(), o2.getValue())){
        
                        return o2.getKey().compareTo(o1.getKey());
                    }
    
                    return o1.getValue() - o2.getValue();
                }
            });
    
            Set<Map.Entry<String, Integer>> entries = map.entrySet();
    
    
            for (Map.Entry<String, Integer> entry : entries) {
        
                if(priorityQueue.size() < k) {
        
                    priorityQueue.offer(entry);
                } else {
        
                    Map.Entry<String, Integer> top = priorityQueue.peek();
                    // 当前元素的频率大于堆顶元素
                    if (entry.getValue().compareTo(top.getValue()) > 0) {
        
                        priorityQueue.poll();
                        priorityQueue.offer(entry);
                    } else {
        
                        // 两个元素频率相同
                        if(entry.getValue().compareTo(top.getValue()) == 0){
        
                            if(top.getKey().compareTo(entry.getKey()) > 0){
        
                                priorityQueue.poll();
                                priorityQueue.offer(entry);
                            }
                        }
                    }
                }
            }
    
            List<String> list = new ArrayList<>();
            while (priorityQueue.size() != 0){
        
                Map.Entry<String, Integer> entry = priorityQueue.poll();
                list.add(0, entry.getKey());
            }
    
            // System.out.println(priorityQueue);
    
            return list;
        }
    }

# 三、HashSet的使用 #

HashSet 是 Java 中的一个集合类，它实现了 Set 接口，用于存储一组唯一的元素，不允许重复。HashSet 是基于哈希表的数据结构实现的，具有快速的插入、删除和查找操作。

## 3.1 常用方法 ##

HashSet 提供了一系列常用的方法，以下是一些常见的方法示例：

1.  添加元素：

Set<String> set = new HashSet<>();
    set.add("apple");
    set.add("banana");
    set.add("orange");

1.  判断元素是否存在：

boolean contains = set.contains("apple");
    System.out.println("Set contains 'apple': " + contains);

1.  删除元素：

set.remove("banana");

1.  获取集合大小：

int size = set.size();
    System.out.println("Set size: " + size);

1.  判断集合是否为空：

boolean isEmpty = set.isEmpty();
    System.out.println("Set is empty: " + isEmpty);

1.  清空集合：

set.clear();

1.  遍历集合：

for (String item : set) {
        
        System.out.println(item);
    }

需要注意的是，HashSet 中的元素不保证按照特定的顺序存储，元素的顺序可能会发生变化。HashSet 使用元素的哈希值来确定元素的存储位置，因此添加到 HashSet 中的元素必须正确实现 `hashCode()` 和 `equals()` 方法，以确保元素的唯一性。

除了上述方法之外，HashSet 还继承了 Set 接口和 Collection 接口中定义的其他方法，例如添加多个元素的 addAll() 方法、移除多个元素的 removeAll() 方法、判断是否包含指定集合的 containsAll() 方法等。

## 3.2 底层结构 ##

**HashSet 的底层结构是基于 HashMap 实现的**。

*  HashSet 内部维护了一个 HashMap 对象，实际上它是使用 HashMap 的键（Key）来存储元素，而将 HashMap 的值（Value）设置为一个常量对象。
 *  在 HashSet 中，所有元素都被存储为 HashMap 的键，而值则为一个固定的 Object（常量 `PRESENT`），这个 Object 并不会被使用，只是起到占位的作用。
 *  具体来说，HashSet 利用了 HashMap 的键值对结构，将元素作为 HashMap 的键存储在内部的 HashMap 对象中。这样可以借助 HashMap 的去重机制，确保 HashSet 中的元素唯一，因为 HashMap 的键是不允许重复的。
 *  在实际使用时，当调用 HashSet 的 add() 方法时，实际上是将元素作为 HashMap 的键，将 `PRESENT` 对象作为对应的值存储在 HashMap 中。当调用 contains() 方法时，HashSet 会通过 HashMap 的 containsKey() 方法来判断元素是否存在。

因为 HashSet 的底层实现依赖于 HashMap，所以 HashSet 具有与 HashMap 相似的特性，例如快速的插入、删除和查找操作。但需要注意的是，HashSet 并不保证元素的顺序，因为它是基于哈希表实现的。

## 3.3 使用案例 ##

例如：[宝石与石头][Link 1]

>  *  给一个字符串 jewels 代表石头中宝石的类型，另有一个字符串 stones 代表拥有的石头。 stones 中每个字符代表了一种拥有的石头的类型，求拥有的石头中有多少是宝石。
>  *  字母区分大小写，因此 “a” 和 “A” 是不同类型的石头。

class Solution {
        
        public int numJewelsInStones(String jewels, String stones) {
        
            HashSet<Character> set = new HashSet<>();
            int count = 0;
            for (int i = 0; i < jewels.length(); i++) {
        
                set.add(jewels.charAt(i));
            }
    
            for (int i = 0; i < stones.length(); i++) {
        
                if(set.contains(stones.charAt(i))){
        
                    count++;
                }
            }
    
            return count;
        }
    }

[K]: https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-words/description/
[Link 1]: https://leetcode.cn/problems/jewels-and-stones/