关于Java的散列桶， 以及附上一个案例-重写map集合

为速度而散列：

SlowMap.java说明了创建一个新的Map并不困难。但正如它的名称SlowMap所示，它不会很快，如果有更好的选择就应该放弃它。它的问题在于对键的查询，键没有按照任何特定的顺序保存，所以只能使用简单的线性查询，而线性查询是最慢的查询方式。

散列的价值在于速度：

散列使得查询得以快速进行。由于瓶颈在于键的查询速度，因此解决方案之一就是保持键的排序状态，然后使用Collections.binarySearch()进行查询。

散列则更进一步，它将键保存在某处，以便能够很快的找到。存储一组元素的最快数据结构是数组，所以使用它来表示键的信息（请小心留意，我说的是键的信息，而不是键本身）。但是因为数组不能调整容量，因此就有了一个问题：我们希望在Map中保存的数量是不确定的值，但是如果键的数量被数组的容量限制了，该怎么办呢？

答案就是：数组并不保存键本身。而是通过键对象生成一个数字，将其作为数组的下标。这个数字就是散列码，由定义在Object中的、且可能由你的类覆盖的hashCode()方法（计算机科学术语称为散列函数）生成。

为了解决数组被固定的问题，不同的键可能产生相同的下标。也就是说，可能会有冲突。因此，数组多大就不重要了，任何键总能在数组中找到它的位置。

于是查询一个值的过程首先就是计算散列码，然后使用散列码查询数组。如果能够保证没有冲突（如果值的数量是固定的，那么就有可能）那可能就是一个完美的散列函数，但是这种情况只是特例。通常，冲突由外部链接处理：数组并不直接保存值，而是保存值的list。然后对list中的值使用equals()方法进行线性的查询。这部分的查询自然会比较慢，但是，如果散列函数好的话，数组的每个位置就只有较少的值。因此，不是查询整个list，而是快速的跳到素数的某个位置，只对很少的元素进行比较。这边是HashMap快的原因。

理解了散列的原理，我们就能实现一个简单的散列Map了：

 

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121

class MapEntry<k, v= "" > implements Map.Entry<k, v= "" > {        private K key;      private V value;        public MapEntry(K key, V value) {          this .key = key;          this .value = value;      }        public K getKey() {          return key;      }        public V getValue() {          return value;      }        public V setValue(V value) {          V result = this .value;          this .value = value;          return result;      }        @Override      public int hashCode() {          return (key == null ? 0 : key.hashCode())                  ^ (value == null ? 0 : value.hashCode());      }        @Override      public boolean equals(Object o) {          if (!(o instanceof MapEntry)) {              return false ;          }          MapEntry me = (MapEntry) o;          return (key == null ? me.getKey() == null : key.equals(me.getKey()))                  && (value == null ? me.getValue() == null : value.equals(me                          .getValue()));      }        @Override      public String toString() {          return key + " = " + value;      } }   class SimpleHashMap<k, v= "" > extends AbstractMap<k, v= "" > {      static final int SIZE = 997 ;        @SuppressWarnings ( "unchecked" )      LinkedList<mapentry<k, v= "" >>[] buckets = new LinkedList[SIZE];        public V put(K key, V value) {          V oldValue = null ;          int index = Math.abs(key.hashCode()) % SIZE;            if (buckets[index] == null ) {              buckets[index] = new LinkedList<mapentry<k, v= "" >>();          }          LinkedList<mapentry<k, v= "" >> bucket = buckets[index];            MapEntry<k, v= "" > pair = new MapEntry<k, v= "" >(key, value);          boolean found = false ;          ListIterator<mapentry<k, v= "" >> it = bucket.listIterator();          while (it.hasNext()) {              MapEntry<k, v= "" > iPair = it.next();              if (iPair.getKey().equals(key)) {                  oldValue = iPair.getValue();                  it.set(pair);                  found = true ;                  break ;              }          }          if (!found) {              buckets[index].add(pair);          }          return oldValue;      }            public V get(Object key) {          int index = Math.abs(key.hashCode()) % SIZE;                    if (buckets[index] == null ) {              return null ;          }                    for (MapEntry<k, v= "" > iPair : buckets[index]) {              if (iPair.getKey().equals(key)) {                  return iPair.getValue();              }          }          return null ;      }              @Override      public Set<java.util.map.entry<k, v= "" >> entrySet() {          Set<map.entry<k, v= "" >> set = new HashSet<map.entry<k,v>>();          for (LinkedList<mapentry<k, v= "" >> bucket : buckets) {              if (bucket == null ) {                  continue ;              }              for (MapEntry<k, v= "" > mpair : bucket) {                  set.add(mpair);              }          }          return set;      } }   public class Main2 {      public static void main(String[] args) {          {CAPE VERDE=Praia, ANGOLA=Luanda, ETHIOPIA=Addis Ababa, BENIN=Porto-Novo, CONGO=Brazzaville, LESOTHO=Maseru, CENTRAL AFRICAN REPUBLIC=Bangui, EQUATORIAL GUINEA=Malabo, ERITREA=Asmara, COMOROS=Moroni, BURKINA FASO=Ouagadougou, GABON=Libreville, THE GAMBIA=Banjul, GUINEA=Conakry, EGYPT=Cairo, BURUNDI=Bujumbura, ALGERIA=Algiers, CAMEROON=Yaounde, GHANA=Accra, KENYA=Nairobi, COTE D 'IVOIR (IVORY COAST)=Yamoussoukro, BISSAU=Bissau, DJIBOUTI=Dijibouti, CHAD=N' djamena, BOTSWANA=Gaberone}          [CAPE VERDE = Praia, ANGOLA = Luanda, ETHIOPIA = Addis Ababa, BENIN = Porto-Novo, CONGO = Brazzaville, LESOTHO = Maseru, CENTRAL AFRICAN REPUBLIC = Bangui, EQUATORIAL GUINEA = Malabo, ERITREA = Asmara, COMOROS = Moroni, BURKINA FASO = Ouagadougou, GABON = Libreville, THE GAMBIA = Banjul, GUINEA = Conakry, EGYPT = Cairo, BURUNDI = Bujumbura, ALGERIA = Algiers, CAMEROON = Yaounde, GHANA = Accra, KENYA = Nairobi, COTE D 'IVOIR (IVORY COAST) = Yamoussoukro, BISSAU = Bissau, DJIBOUTI = Dijibouti, CHAD = N' djamena, BOTSWANA = Gaberone]          SimpleHashMap<string, string= "" > m = new SimpleHashMap<string, string= "" >();          m.putAll(Countries.capitals( 25 ));          System.out.println(m);          System.out.println(m.entrySet());      } }</string,></string,></k,></mapentry<k,></map.entry<k,v></map.entry<k,></java.util.map.entry<k,></k,></k,></mapentry<k,></k,></k,></mapentry<k,></mapentry<k,></mapentry<k,></k,></k,></k,></k,>

由于散列表中的 “槽位”(slot)通常称为 桶位(bucket)，因此我们将表示实际散列表的数组命名为bucket。

 

为使散列分布均匀，桶的数量通常使用质数。注意，为了能够自动处理冲突，使用了一个LinkedList的数组；

每一个新的元素只是直接添加到list末尾的某个特定的桶位中。即使Java不允许你创建泛型数组，那你也可以创建指向这种数组的引用。这里，向上转型为这种数组是很方便的，这样可以防止在后面的代码中进行额外的转型。

对于put方法，hashCode()将针对键而被调用，并且其结果被强制转换为正数。为了是产生的数组适合bucket数组的大小，取摸操作符将按照该数组的尺寸取模。如果数组的某个位置是null，这表示还没有元素被散列至此，所以，为了保存刚散列到该定位的对象需要创建爱你一个新的LinkedList。一般的过程是，查看当前位置的list中是否有相同的元素，如果有，则将旧的值付给oldValue，然后用新值取代旧值。标记found用来跟踪是否找到旧的键值对，如果没有，则将新的添加到list的末尾。

get()方法按照与put()方法相同的方式计算bucktes数组中的索引(这很重要，保证计算出相同的位置)如果此位置存在，则进行查询。

注意，这个实现并不意味着对性能进行了调优；它只是想要展示散列映射表执行的各种操作。