HashMap原理(一):哈希函数的设计

注：为了简化代码，提高语义，本文将HashMap很多核心代码抽出并根据代码含义为代码片段取名，完全是为了方便读者理解。

哈希函数的作用与本质

HashMap用来存储具有映射关系的数据对{key, value},在内部通过构造复合数据结构来封装数据对，即

//伪代码，非源码
class Pair<K, V> {public K key;public V value;
}

假设用来存储数据对的哈希数表为table，数据对Pair的存储位置通过计算key得到，key => index，则Pair将存储在table[index]处。
哈希函数就是用来计算哈希索引的工具。fun(key,table) = index, 0 <= index < table.length
入参key为整数，若key不为整数，则需要先将key转化为整数再参与计算。在Java中，每个对象都有一个public int hashCode();方法，起的就是这样的转化作用。

哈希函数设计

构造哈希函数最常见的策略是取余法，即index = int_key % table.length。
HashMap也是采用取余法构造哈希函数，并强制哈希表的容量table.length为2的整数次幂，即2^n，这样便可采用位运算计算余数以提高运算效率：(table.length - 1) & key.hashCode()。
因为当table.length = 2^n时，其二进制形式只有第(n + 1)位为1，其余皆为0。任何一个整数对table.length求余，实际上就是取这个整数的低n位的值。
例如table.length = 16 = 2^4，直接通过模运算将得到18 % 16 = 2。

而table.length - 1 = 2^n -1，其二进制形式低n位均为1，其余比特位皆为0。
以table.length = 16 = 2 ^ 4为例，table.length - 1 = 15，即
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111，低4位均为1，其余比特位皆为0
table.length - 1恰好是对任意一个整数低n位的遮罩, 当用这个遮罩与任意一个整数进行位与操作时，恰好得到这个整数对table.length求余的余数。
那么18 & (16 -1) = 18 % 16 = 2，

哈希表初始容量的校正

创建HashMap时，允许指定哈希表的初始容量，即table.length。HashMap没有强制要求使用者传入的初始容量为2的整数次幂，而是在内部自动转化。若使用者传入的初始容量为capacity，那么转化后的哈希表容量为大于等于capacity的最小的一个2的整数次幂。如，9～15都会转为为16 = 2^4,17~31都会转成2^5 = 32，以此类推。
从二进制的角度看，使用者传入的初始容量为capacity（先不考虑capacity恰好是2的整数次幂的情况），如果它比特值为1的最高位处在第k位，那么转化后的值就是2^k。
以129 = 2 ^7 + 1为例，
比特值为1的最高位处在第8位，那么转化后的值便是2^8 = 256。

HashMap采用的策略是，如果初始容量capacity的比特值为1的最高位处在第k位，那么将低(k - 1)位全部置为1，再把结果值 + 1，恰好得到转换后的目标容量。以129 = 2 ^7 + 1为例，比特值为1的最高位处在第8位，那么将低7位全部置为1得到255，255再加1等于256。

具体计算方法上，将capacity不断进行无符号右移再与原值进行位或操作，我们还是通过capacity = 129，k = 8来一步步说明。
第一步，将129无符号右移一位，得到结果64，结果的第k-1位必定为1。

然后将129与64做位或操作得到结果193，由于位或操作中，两个比特为只要有一个为1，那么结果必为1，如此，确保了最终结果第k - 1位变为1。

第二步，经过第一步，第k位，k - 1位都为1，所以我们可以把193无符号右移2位，得到结果48，结果的第k-2位及第k-3位必定为1。

然后将193与48做位或操作，得到结果241，最终结果第k位到第(k - 3)位，总共四位都变为1。

第三步，经过前面的操作，得到的结果241的第k位到(k-3)位，总共四位均变为1，所以将241无符号右移4位，得到结果15，其低4位均为1。

再将241与15进行位或操作，得到结果255，至此目标结果的低8位全部置为1。

因为用户传入的初始容量capacity，其比特值为1的最高位可能是第31位，所以为了囊括所有的可能，会继续无符号右移，直至移够31位，每次移动的位数恰好是上一次的2倍。
对于上面的例子，接下来要无符号右移8位。将255 无符号右移8位得到0。

将255与0进行位或，结果不变还是255。

接下来，位移16位，结果为0，再与255位或，结果还是255。至此已经总共无符号右移了(1 + 2 + 4 + 8 + 16) = 31位，位移结束。
最后，255 + 1 = 256。

按照上面的算法，哈希表初始容量的校正代码如下：

int adjustCapacity(int cap) {int n = cap;n |= n >>> 1;n |= n >>> 2;n |= n >>> 4;n |= n >>> 8;n |= n >>> 16;return n}

我们还有遗留的一个问题没有讨论，假如使用者传入的初始容量capacity本来就是2的整数次幂，如capacity = 128 = 2^(k - 1)，k = 8，那么将低(k - 1) = 7位全部置为1，将得到255。这是完全没必要的，因为我们可以直接采用128。

那么，如果想把这样的capacity也统一到我们的计算公式里，我们只需要在开始位移前，将初始容量减1，然后再开始位移。比如capacity = 128，c - 1 = 127，127的二进制表示法中，比特值为1的最高位处在第7位，将其低6位全部置为1，结果还是127，然后加1得到目标结果128。

对于初始容量capacity不是2的整数次幂的情况，将capacity - 1再通过adjustCapacity计算，结果跟直接通过capacity计算的结果一致。
最后再考虑下边界值问题。
当capacity = 0，直接取1 = 2^0，
在java中，一个int值能表示的最大的2的整数次幂是2^(k -1)，k = 31，即2^30，所以当capacity的二进制形式中，比特值为1最
高位处在第31位时，那么位移结束后目标结果将是2^32 - 1，
即除了符号位全是1，此时再加1将产生溢出，所以直接取2^30。
最终的adjustCapacity如下：

int tableSizeFor(int cap) {int n = cap - 1;n |= n >>> 1;n |= n >>> 2;n |= n >>> 4;n |= n >>> 8;n |= n >>> 16;return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;}

哈希表容量为2的整数次幂的缺陷及解决办法

当哈希表容量为2的整数次幂时，即capacity = 2^m，那么任何整数对其求余，等同于取该整数二进制表示形式的低m位的值。
比如capacity = 16 = 2^4。
key = 65538时，65538 & (16 -1) = 2，也就是取65538的低4位的值。

key = 2时，2 & (16 -1) = 2，取低4位的值还是2。

通过这个例子我们可以发现，当哈希表容量为2的整数次幂时，即capacity = 2^m，只要key的低m位的值相同，他们通过求余法计算的哈希索引就相等，即产生了哈希冲突。
为了降低产生哈希冲突的概率，我们需要利用剩余比特位的值。
首先将key无符号右移16位，得到一个结果，这个结果的高16位为0，低16位为原先的高16的值，以65538为例，

接着将位移后的结果与key的原值进行位异或操作，由于比特值0与任何比特值位异或得到都是后者本身，比热值1与任何比热值位异或得到都是后者取反后的值。那么原高16位中值为1的比特位就会改变低16位中对应位置的比特值。

再将这个结果作为新的key代入哈希函数计算，65539 & (16 - 1) = 3。

当key = 2，2无符号右移16位，得到0。

2跟0进行位异或还是2。

最后将2作为最终结果代入哈希函数计算，得到结果0。

通过这样的操作，虽然2和65538的低4位相同，但得出的哈希索引却不同，从而降低了哈希碰撞的概率。

最终的哈希函数变为:

    //先对key进行转化，降低哈希碰撞的概率int transformKey(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}int hash(int key){//table.length为2的整数次幂，所以可通过位运算取代模运算，提高运算效率return (table.length - 1) & key;}