Hashmap est implémenté en Java via des listes liées à l'arraie / des arbres rouges et noirs. Ses performances sont affectées par la capacité initiale, le facteur de charge, la qualité de la fonction de hachage et l'immuabilité des clés; 1. Utiliser (N-1) et hachage pour calculer l'indice pour améliorer l'efficacité; 2. Lorsque la longueur de liste liée dépasse 8 et le nombre de seaux ≥64, il sera converti en un arbre rouge et noir, réduisant la pire complexité de recherche de O (n) à O (log n); 3. Rehaster tous les éléments lors de l'expansion, les frais généraux sont élevés et la capacité doit être prédéfinie; 4. La clé doit être réécrit HashCode et égale correctement; 5. Concurrenthashmap doit être utilisé dans des scénarios multithreads; La complexité du temps moyenne est O (1) dans une utilisation raisonnable, mais une mauvaise utilisation entra?nera une dégradation des performances.

HashMap de Java est l'une des structures de données les plus utilisées dans le cadre des collections Java. Il fournit un moyen rapide et efficace de stocker et de récupérer les paires de valeurs clés à l'aide de hachage. Mais comment ?a marche vraiment sous le capot? Et qu'est-ce qui affecte ses performances dans les applications du monde réel? Prenons une plongée profonde dans HashMap , de sa structure interne aux implications de performance.

Comment HashMap fonctionne à l'international

à la base, HashMap utilise un tableau de seaux, où chaque seau peut contenir une liste liée ou un arbre (dans certains cas) des entrées. Voici une ventilation des composants clés:

• Tableau de seaux : le HashMap maintient un tableau interne ( Node<k>[] table</k> ) où chaque index est appelé "godet".
• Fonction de hachage : Lorsque vous insérez une paire de valeurs de clé, le hashCode() de la clé est utilisé pour calculer un index dans le tableau.
• Calcul de l'index : L'indice de godet réel est calculé en utilisant (n - 1) & hash , où n est la longueur du tableau (qui est toujours une puissance de deux). C'est plus rapide que d'utiliser le module.
• Gestion des collisions : Si deux clés hachent le même seau, les entrées sont stockées dans une liste liée. à partir de Java 8, si un seau pousse au-delà d'un seuil (par défaut 8) et que le tableau est suffisamment grand, la liste liée est convertie en un arbre équilibré (une structure TreeNode ) pour améliorer les performances du pire des cas de O (n) à O (log n).

Chaque entrée de la carte est une instance d'une classe Node interne, qui contient:

• Le hachage de la clé
• La clé
• La valeur
• Une référence au n?ud suivant (pour gérer les collisions)

Facteurs de performance clés

Plusieurs facteurs influencent les performances d'un HashMap . Les comprendre aide à éviter les pièges courants.

1. Capacité initiale et facteur de charge

• Capacité initiale : le nombre de seaux dans la table de hachage lorsqu'il est créé. La valeur par défaut est 16.
• Facteur de chargement : une mesure de la fa?on dont la table de hachage est autorisée à obtenir avant le redimensionnement. La valeur par défaut est de 0,75.

Lorsque le nombre d'entrées dépasse capacity × load factor , le redimensionnement HashMap (généralement en double), ce qui implique de remanier toutes les entrées existantes - une opération O (n).

? Best Practice : Si vous connaissez le nombre attendu d'entrées, initialisez le HashMap avec une capacité appropriée pour minimiser la remaniement.

 // Si vous vous attendez à ~ 1000 entrées
Map <string, entier> map = new hashmap <> (1024, 0,75f);

Cela évite plusieurs opérations de redimensionnement.

2. Qualité de la fonction de hachage

Une mauvaise implémentation hashCode() peut conduire à de nombreuses collisions, transformant le HashMap en une collection de listes (ou arbres) liées depuis longtemps, des performances dégradantes.

? Assurez-vous que les clés remplacent hashCode() et equals() correctement et uniformément les valeurs de hachage distribuées.

Par exemple, l'utilisation d'une clé qui renvoie toujours le même code de hachage (par exemple, return 0; ) transforme HashMap en une liste liée - chaque opération devient O (n).

3. Résolution de collision: liste liée par rapport à l'arbre

Dans Java 8, lorsqu'un seau a plus de 8 n?uds et que la taille du tableau est d'au moins 64, la liste est convertie en un arbre rouge-noir.

• Meilleur cas : o (1) pour obtenir / mettre
• Pire des cas (de nombreuses collisions) : o (log n) après arborescence, au lieu de o (n)

Cette optimisation est cruelle pour la défense contre les attaques de déni de service via des collisions de hachage (par exemple, dans les serveurs Web utilisant la saisie de l'utilisateur comme clés).

4. redimensionner les frais généraux

Le redimensionnement co?te cher car cela nécessite:

• Créer un nouveau tableau plus grand
• Re-compliquer les positions de hachage pour toutes les entrées
• Réinsertion de toutes les entrées

Le redimensionnement fréquent peut ralentir considérablement les insertions en vrac.

?? évitez de laisser la carte se développer dynamiquement avec de grands ensembles de données. Pré-dimension lorsque cela est possible.

Performance dans la pratique: complexité temporelle

Remarque: Le pire des cas suppose que les seaux arboressés. Sans arborescence, le pire des cas serait O (n) par opération.

Concurrence et alternatives

HashMap n'est pas en file d'attente . Dans des environnements multithreads, il peut entra?ner des boucles infinies (en particulier lors de la redimensionnement dans les versions Java plus anciennes) ou une corruption de données.

• Utilisez ConcurrentHashMap pour les opérations de filetage.
• ConcurrentHashMap utilise également des optimisations similaires (arbreifiez, redimensionnement) mais avec des opérations de verrouillage ou de CAS à grains fins.

 Map <string, entier> safemap = new concurrenthashmap <> ();

Il évolue mieux sous une concurrence élevée et évite les pièges des Collections.synchronizedMap() .

Au-dessus de la mémoire

Chaque Node dans HashMap a une surcharge d'objet:

• Référence à la clé, valeur, suivant
• Code de hachage stocké
• En-tête d'objet (12–16 octets selon JVM)

Pour les grandes cartes, cela peut s'additionner. Considérez des alternatives comme:

• IdentityHashMap (si l'égalité de référence suffit)
• Des bibliothèques tierces comme Trove ( TObjectObjectHashMap ) pour une réduction des frais généraux
• Stockage hors têtes pour de très grands ensembles de données

Quand utiliser hashmap: meilleures pratiques

• ? Utiliser lorsque vous avez besoin de recherche, d'insertion et de suppression rapide aux cas moyens.
• ? Assurez-vous que les clés sont immuables ou ne changent pas d'une manière qui affecte hashCode() ou equals() .
• ? remplacer hashCode() et equals() correctement dans les classes de clés personnalisées.
• ? Pré-dimensionner la carte pour les volumes de données connus.
• ? évitez d'utiliser des objets mutables comme clés.
• ? Ne stockez pas de données sensibles dans HashMap sans nettoyer les références - des fuites de mémoire peuvent se produire.

Exemple d'une bonne clé:

 classe finale publique PersonKKey {
    String final privé FirstName;
    String final privé LastName;

    // Constructeur, égaux, HashCode ...

    @Outrepasser
    public int hashcode () {
        return objets.hash (FirstName, LastName);
    }
}

Résumé

HashMap est une structure de données puissante et efficace lorsqu'elle est utilisée correctement. Ses performances O (1) moyennes proviennent du hachage intelligent, du redimensionnement dynamique et de la gestion des collisions via des listes et des arbres liés. Cependant, les performances peuvent se dégrader en raison de mauvaises fonctions de hachage, de tailles incorrectes ou d'utilisation abusive des clés.

En comprenant comment cela fonctionne - de l'indexation du seau à l'arborescence - et en appliquant les meilleures pratiques autour de la capacité, du hachage et de la concurrence, vous pouvez tirer le meilleur parti du HashMap dans les applications critiques de performance.

Fondamentalement, c'est rapide, mais vous devez respecter le hachage.

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