Java面试题冲刺第十一天--集合框架篇(2)

这篇文章主要为大家分享了最有价值的两道集合框架的面试题，涵盖内容全面，包括数据结构和算法相关的题目、经典面试编程题等，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

目录

面试题1：说一下 HashMap 的实现原理？

正经回答：

深入追问： 追问1：如何实现HashMap的有序？

追问2：那TreeMap怎么实现有序的？

追问3：put方法原理是怎么实现的？

追问4：HashMap扩容机制原理

追问5：HashMap在JDK1.8都做了哪些优化？

追问6：链表红黑树如何互相转换？阈值多少？

面试题2：HashMap是线程安全的吗？

正经回答：

追问1：你是如何解决这个线程不安全问题的？

总结

面试题1：说一下 HashMap 的实现原理？

正经回答：

众所周知，HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合，每一个键值对也叫做Entry（包括Key-Value），其中Key 和 Value 允许为null。这些个键值对（Entry）分散存储在一个数组当中，这个数组就是HashMap的主干。另外，HashMap数组每一个元素的初始值都是Null。

值得注意的是：HashMap不能保证映射的顺序，插入后的数据顺序也不能保证一直不变（如扩容后rehash）。

要说HashMap的原理，首先要先了解他的数据结构，

如上图为JDK1.8版本的数据结构，其实HashMap在JDK1.7及以前是一个“链表散列”的数据结构，即数组 + 链表的结合体。JDK8优化为：数组+链表+红黑树。

我们常把数组中的每一个节点称为一个桶。当向桶中添加一个键值对时，首先计算键值对中key的hash值（hash(key)），以此确定插入数组中的位置（即哪个桶），但是可能存在同一hash值的元素已经被放在数组同一位置了，这种现象称为碰撞，这时按照尾插法(jdk1.7及以前为头插法)的方式添加key-value到同一hash值的元素的最后面，链表就这样形成了。

当链表长度超过8(TREEIFY_THRESHOLD - 阈值)时，链表就自行转为红黑树。

注意：同一hash值的元素指的是key内容一样么？不是。根据hash算法的计算方式，是将key值转为一个32位的int值（近似取值），key值不同但key值相近的很可能hash值相同，如key=“a”和key=“aa”等。

通过上述回答的内容，我们明显给了面试官往深入问的多个诱饵，根据我们的回答，下一步他多可能会追问这些问题：

1、如何实现HashMap的有序？ 4、put方法原理是怎么实现的？ 6、扩容机制原理 → 初始容量、加载因子 → 扩容后的rehash（元素迁移） 2、插入后的数据顺序会变的原因是什么？ 3、HashMap在JDK1.7-JDK1.8都做了哪些优化？ 5、链表红黑树如何互相转换？阈值多少？ 7、头插法改成尾插法为了解决什么问题？

而我们，当然是提前准备好如何回答好这些问题！当你的回答超过面试同学的认知范围时，主动权就到我们手里了。

深入追问： 追问1：如何实现HashMap的有序？

使用LinkedHashMap 或 TreeMap。

LinkedHashMap内部维护了一个单链表，有头尾节点，同时LinkedHashMap节点Entry内部除了继承HashMap的Node属性，还有before 和 after用于标识前置节点和后置节点。可以实现按插入的顺序或访问顺序排序。

/** * The head (eldest) of the doubly linked list. */ transient LinkedHashMap.Entry head; /** * The tail (youngest) of the doubly linked list. */ transient LinkedHashMap.Entry tail; //将加入的p节点添加到链表末尾 private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry p) { LinkedHashMap.Entry last = tail; tail = p; if (last == null) head = p; else { p.before = last; last.after = p; } } //LinkedHashMap的节点类 static class Entry extends HashMap.Node { Entry before, after; Entry(int hash, K key, V value, Node next) { super(hash, key, value, next); } }

示例代码：

public static void main(String[] args) { Map linkedMap = new LinkedHashMap(); linkedMap.put("1", "占便宜"); linkedMap.put("2", "没够儿"); linkedMap.put("3", "吃亏"); linkedMap.put("4", "难受"); for(linkedMap.Entry item: linkedMap.entrySet()){ System.out.println(item.getKey() + ":" + item.getValue()); } }

输出结果:

1:占便宜 2:没够儿 3:吃亏 4:难受

追问2：那TreeMap怎么实现有序的？

TreeMap是按照Key的自然顺序或者Comprator的顺序进行排序，内部是通过红黑树来实现。

TreeMap实现了SortedMap接口，它是一个key有序的Map类。要么key所属的类实现Comparable接口，或者自定义一个实现了Comparator接口的比较器，传给TreeMap用于key的比较。

TreeMap map = new TreeMap(new Comparator() { @Override public int compare(String o1, String o2) { return o2.compareto(o1); } });

追问3：put方法原理是怎么实现的？

判断数组是否为空，为空进行初始化;

不为空，计算 k 的 hash 值，通过(n - 1) & hash计算应当存放在数组中的下标 index;

查看 table[index] 是否存在数据，没有数据就构造一个Node节点存放在 table[index] 中；存在数据，说明发生了hash冲突(存在二个节点key的hash值一样), 继续判断key是否相等，相等，用新的value替换原数据(onlyIfAbsent为false)；

如果不相等，判断当前节点类型是不是树型节点，如果是树型节点，创造树型节点插入红黑树中；

(如果当前节点是树型节点证明当前已经是红黑树了)如果不是树型节点，创建普通Node加入链表中；

判断链表长度是否大于 8并且数组长度大于64， 大于的话链表转换为红黑树；

插入完成之后判断当前节点数是否大于阈值，如果大于开始扩容为原数组的二倍。

下面我们看看源码中的内容：

/** * 将指定参数key和指定参数value插入map中，如果key已经存在，那就替换key对应的value * * @param key 指定key * @param value 指定value * @return 如果value被替换，则返回旧的value，否则返回null。当然，可能key对应的value就是null。 */ public V put(K key, V value) { //putVal方法的实现就在下面 return putVal(hash(key), key, value, false, true); }

从源码中可以看到，put(K key, V value)可以分为三个步骤：

通过hash(Object key)方法计算key的哈希值。

通过putVal(hash(key), key, value, false, true)方法实现功能。

返回putVal方法返回的结果。

那么看看putVal方法的源码是如何实现的？

/** * Map.put和其他相关方法的实现需要的方法 * * @param hash 指定参数key的哈希值 * @param key 指定参数key * @param value 指定参数value * @param onlyIfAbsent 如果为true，即使指定参数key在map中已经存在，也不会替换value * @param evict 如果为false，数组table在创建模式中 * @return 如果value被替换，则返回旧的value，否则返回null。当然，可能key对应的value就是null。 */ final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) { Node[] tab; Node p; int n, i; //如果哈希表为空，调用resize()创建一个哈希表，并用变量n记录哈希表长度 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //如果指定参数hash在表中没有对应的桶，即为没有碰撞 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //直接将键值对插入到map中即可 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node e; K k; //如果碰撞了，且桶中的第一个节点就匹配了 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //将桶中的第一个节点记录起来 e = p; //如果桶中的第一个节点没有匹配上，且桶内为红黑树结构，则调用红黑树对应的方法插入键值对 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); //不是红黑树结构，那么就肯定是链式结构 else { //遍历链式结构 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //如果到了链表尾部 if ((e = p.next) == null) { //在链表尾部插入键值对 p.next = newNode(hash, key, value, null); //如果链的长度大于TREEIFY_THRESHOLD这个临界值，则把链变为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); //跳出循环 break; } //如果找到了重复的key，判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等，如果相等，跳出循环 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; //用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表 p = e; } } //如果key映射的节点不为null if (e != null) { // existing mapping for key //记录节点的vlaue V oldValue = e.value; //如果onlyIfAbsent为false，或者oldValue为null if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //替换value e.value = value; //访问后回调 afterNodeAccess(e); //返回节点的旧值 return oldValue; } } //结构型修改次数+1 ++modCount; //判断是否需要扩容 if (++size > threshold) resize(); //插入后回调 afterNodeInsertion(evict); return null; }

追问4：HashMap扩容机制原理

capacity 即容量，默认16。

loadFactor 加载因子，默认是0.75

threshold 阈值。阈值=容量*加载因子。默认12。当元素数量超过阈值时便会触发扩容。

一般情况下，当元素数量超过阈值时便会触发扩容（调用resize()方法）。

每次扩容的容量都是之前容量的2倍。

扩展后Node对象的位置要么在原位置，要么移动到原偏移量两倍的位置。

这里我们以JDK1.8的扩容为例：

HashMap的容量变化通常存在以下几种情况：

1.空参数的构造函数：实例化的HashMap默认内部数组是null，即没有实例化。第一次调用put方法时，则会开始第一次初始化扩容，长度为16。

2.有参构造函数：用于指定容量。会根据指定的正整数找到不小于指定容量的2的幂数，将这个数设置赋值给阈值（threshold）。第一次调用put方法时，会将阈值赋值给容量，然后让 阈值 = 容量 x 加载因子 。（因此并不是我们手动指定了容量就一定不会触发扩容，超过阈值后一样会扩容！！）

3.如果不是第一次扩容，则容量变为原来的2倍，阈值也变为原来的2倍。（容量和阈值都变为原来的2倍时，加载因子0.75不变）

此外还有几个点需要注意：

首次put时，先会触发扩容（算是初始化），然后存入数据，然后判断是否需要扩容；可见首次扩容可能会调用两次resize()方法。

不是首次put，则不再初始化，直接存入数据，然后判断是否需要扩容；

扩容时，要扩大空间，为了使hash散列均匀分布，原有部分元素的位置会发生移位。

JDK7的元素迁移

JDK7中，HashMap的内部数据保存的都是链表。因此逻辑相对简单：在准备好新的数组后，map会遍历数组的每个“桶”，然后遍历桶中的每个Entity，重新计算其hash值（也有可能不计算），找到新数组中的对应位置，以头插法插入新的链表。

这里有几个注意点：

是否要重新计算hash值的条件这里不深入讨论，读者可自行查阅源码。因为是头插法，因此新旧链表的元素位置会发生转置现象。

元素迁移的过程中在多线程情境下有可能会触发死循环（无限进行链表反转）。

JDK1.8的元素迁移

JDK1.8则因为巧妙的设计，性能有了大大的提升：由于数组的容量是以2的幂次方扩容的，那么一个Entity在扩容时，新的位置要么在原位置，要么在原长度+原位置的位置。原因如下图：

数组长度变为原来的2倍，表现在二进制上就是多了一个高位参与数组下标确定。此时，一个元素通过hash转换坐标的方法计算后，恰好出现一个现象：最高位是0则坐标不变，最高位是1则坐标变为“10000+原坐标”，即“原长度+原坐标”。如下图：

因此，在扩容时，不需要重新计算元素的hash了，只需要判断最高位是1还是0就好了。

JDK8的HashMap还有以下细节需要注意：

JDK8在迁移元素时是正序的，不会出现链表转置的发生。

如果某个桶内的元素超过8个，则会将链表转化成红黑树，加快数据查询效率。

追问5：HashMap在JDK1.8都做了哪些优化？

不同点

JDK 1.7

JDK 1.8

存储结构

数组 + 链表

数组 + 链表 + 红黑树

初始化方式

单独函数：inflateTable()

直接集成到了扩容函数resize()中

hash值计算方式

扰动处理 = 9次扰动 = 4次位运算 + 5次异或运算

扰动处理 = 2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算

存放数据的规则

无冲突时，存放数组；冲突时，存放链表

无冲突时，存放数组；冲突 & 链表长度 8：树化并存放红黑树

插入数据方式

头插法（先讲原位置的数据移到后1位，再插入数据到该位置）

尾插法（直接插入到链表尾部/红黑树）

扩容后存储位置的计算方式

全部按照原来方法进行计算（即hashCode ->> 扰动函数 ->> (h&length-1)）

按照扩容后的规律计算（即扩容后的位置=原位置 or 原位置 + 旧容量）

1.数组+链表改成了数组+链表或红黑树；

防止发生hash冲突，链表长度过长，将时间复杂度由O(n)降为O(logn);

2.链表的插入方式从头插法改成了尾插法，简单说就是插入时，如果数组位置上已经有元素，1.7将新元素放到数组中，新节点插入到链表头部，原始节点后移；而JDK1.8会遍历链表，将元素放置到链表的最后；

因为1.7头插法扩容时，头插法可能会导致链表发生反转，多线程环境下会产生环（死循环）；

这个过程为，先将A复制到新的hash表中，然后接着复制B到链头（A的前边：B.next=A），本来B.next=null，到此也就结束了（跟线程二一样的过程），但是，由于线程二扩容的原因，将B.next=A，所以，这里继续复制A，让A.next=B，由此，环形链表出现：B.next=A; A.next=B

使用头插会改变链表的上的顺序，但是如果使用尾插，在扩容时会保持链表元素原本的顺序，就不会出现链表成环的问题了。

就是说原本是A->B，在扩容后那个链表还是A->B。

3.扩容的时候1.7需要对原数组中的元素进行重新hash定位在新数组的位置，1.8采用更简单的判断逻辑，位置不变或索引+旧容量大小；

4.在插入时，1.7先判断是否需要扩容，再插入，1.8先进行插入，插入完成再判断是否需要扩容；

追问6：链表红黑树如何互相转换？阈值多少？

**链表转红黑树的阈值为：8

****红黑树转链表的阈值为：6 **

经过计算，在hash函数设计合理的情况下，发生hash碰撞8次的几率为百万分之6，从概率上讲，阈值为8足够用；至于为什么红黑树转回来链表的条件阈值是6而不是7或9？因为如果hash碰撞次数在8附近徘徊，可能会频繁发生链表和红黑树的互相转化操作，为了预防这种情况的发生。

面试题2：HashMap是线程安全的吗？

正经回答：

不是线程安全的，在多线程环境下，

JDK1.7：会产生死循环、数据丢失、数据覆盖的问题；

JDK1.8：中会有数据覆盖的问题。

以1.8为例，当A线程判断index位置为空后正好挂起，B线程开始往index位置写入数据时，这时A线程恢复，执行写入操作，这样A或B数据就被覆盖了。

追问1：你是如何解决这个线程不安全问题的？

在Java中有HashTable、SynchronizedMap、ConcurrentHashMap这三种是实现线程安全的Map。

HashTable：是直接在操作方法上加synchronized关键字，锁住整个数组，粒度比较大；

SynchronizedMap：是使用Collections集合工具的内部类，通过传入Map封装出一个SynchronizedMap对象，内部定义了一个对象锁，方法内通过对象锁实现；

ConcurrentHashMap：使用分段锁（CAS + synchronized相结合），降低了锁粒度，大大提高并发度。

总结

本篇文章就到这里了，希望能给你带来帮助，也希望你能够多多关注编程之家的更多内容！