Android studio hashmap это

Метод keySet() возвращает контейнер Set, содержащий все ключи из personMap, который используется в цикле для перебора элементов Map.

Sparse arrays — аналог в Android

Разработчик Android посчитали, что HashMap не слишком оптимизирован для мобильных устройств и предложили свой вариант в виде специальных массивов. Данные классы являются родными для Android, но не являются частью Java. Очень рекомендуют использовать именно Android-классы. Не все программисты знают об этих аналогах, а также классический код может встретиться в различных Java-библиотеках. Если вы увидите такой код, то заменить его на нужный. Ниже представлена таблица для замены.

Существует ещё класс HashTable, который очень похож в использовании как и HashMap.

Источник

HashMap и HashSet. Что это на самом деле?

В данном уроке, я попробую копнуть в теме коллекций и рассказать о двух реализациях построенных на хэш коде.

Шаг 0. Введение

В практике, мы редко оперируем одним элементом, так как большинство задач нужно решать комплексно. Именно по этому, мы всегда берем какое-то множество объектов чтобы оперировать ими. Но вот только вопрос? Что именно и когда стоит выбирать? Есть много реализаций коллекций, есть массивы. Почему стоит выбрать одно, а не другое? Думаю это стоит знать. Тем более, это один из самых популярных вопросов на собеседовании.

Шаг 1. Что такое хэш-код?

Хэш-код – это целое число, которое является уникальным идентификатором содержимого объекта. От сюда вывод – в каждого объекта, с разными данными, свое уникальное число, с помощью которого мы можем судить о равенстве или неравенстве. В яве, за вычисление этого кода отвечает метод hashCode(), который переопределенный в наследниках Object. Для наших классов мы также должны переопределить его.

Есть несколько правил по переопределению данного метода:

1. Это не должна быть константа. Иначе все будет равным, даже если это не так.

2. Метод генерации должен быть хорошо продуман, иначе могут часто попадаться ситуации коллизии.

3. В генерации желательно использовать именно те поля, которые идентифицируют объект, его уникальность.

Пример того как это все выглядит:

У нас есть 2 объекта с двумя полями. Поля одинаковые, значит их хэш-код должен совпадать и указывать на равенство. Создадим генерацию нашего кода на обычной сумме атрибутов:

1 + 2 = 1 + 2 – равенство верно.

Но что будет если у нас такие объекты:

Здесь поменялся только порядок значений для второго объекта. Эти объекты уже не могут быть равны, но…

1 + 2 = 2 + 1 – равенство осталось верно.

Это есть прямой пример коллизии. Два разных объекта имеют одинаковый хэш-код. В нашем случае, причиной этому есть плохо составленный алгоритм вычисления.

Можем сделать вывод:

Для одного и того ж объекта хэш-код всегда один(если не изменять вычисляемые поля)

Если хэш-коды равны, то это не значит что и объекты равны.

Если хэш-коды не равны, то значит и объекты не могут быть равны.

Рассмотрим теперь это на примере. Создадим 2 класса, переопределим вычисление хэш-кода и докажем наши выводы.

И методы main где мы сделаем простую проверку вышесказанного.

Шаг 2. Что тогда такое equals()?

Метод equals() является методом класса Object, и предоставляет возможность объектам определять их соответствие(эквивалентность) с другими. Только что, мы видели что эквивалентность мы определяли с помощью хэш-кода. Здесь подход похож, но не зависит от вычислений числа.

Мы просто сравниваем значимые атрибуты для определения равенства наших объектов. Запомните: изначально, в классе Object идет сравнивание по ссылке, что значит без переопределения данного метода, все ваши объекты будут считаться разными, если только их ссылки не указывают на один и тот же объект.

Используем для примера предыдущий класс и реализуем проверку эквивалентности.

Как вы заметили, эти два понятия тесно связаны и указывают на равенство объектов. Теперь, разобравшись с этим, перейдом непосредственно к коллекциям.

Шаг 3. Организация работы HashMap

– это число, как мы говорили выше.

– коллекция которая состоит с пар “ключ”-“значение”.

HashMap – внутри состоит с так званых корзин и списка элементов, на которые ссылаются корзины.

Корзины – массив
Элементы – связной список. (это рассмотрим дальше)

Добавление

Когда приходит новый элемент, хэш-код ключа определяет корзину, для элемента. В корзине идет проверка, есть ли у нее элементы. Если нету, то корзина получает ссылку нового элемента, если есть, то происходит прохождение по списку элементов и сравнивание элементов в списке. Проверяется равенство hashcode. Так как мы не можем однозначно судить на счет эквивалентности, зная о случаях коллизии, проводится еще сравнивание ключей методом equals.

Если оба равны: идет перезапись

Если не равен equals: добавляется элемент в список

По этому:
1. Если у нас плохой алгоритм расчета хэш-кода, то мы получим обычный связной список и потеряем все преимущества данной структуры. (Добавление, поиск и удаление элементов выполняется за константное время)

2. Важно переопределять метод hashCode & equals для корректной работы.

Получение

Получение объекта происходит по тому же принципу. Приходит ключ, берется его хэш-код и вычисляется номер корзины, потом, с этой корзины, проходя по списку элементов, находится наш и возвращается ссылка на него.

Предостережение!

Не используйте в качестве ключа массивы. Их хэш код зависит от ссылки. Если даже будете использовать массив с такими ж данными, чтобы получить свое значение, ссылка будет другая и вы не получите свой объект.

Шаг 4. Организация работы HashSet

Почему мы сразу рассмотрели HashMap? Это поможет с пониманием работы следующей коллекции. Здесь все происходит также, единственное отличие здесь в том, что ключом является сам объект.

Предостережение!
Будьте аккуратны в работе с объектом. Если вы поменяете вычисляемые поля объекта, то вы можете навеки потерять его в коллекции.

Источник

Структуры данных в картинках. HashMap

Приветствую вас, хабрачитатели!

Продолжаю попытки визуализировать структуры данных в Java. В предыдущих сериях мы уже ознакомились с ArrayList и LinkedList, сегодня же рассмотрим HashMap.

HashMap — основан на хэш-таблицах, реализует интерфейс Map (что подразумевает хранение данных в виде пар ключ/значение). Ключи и значения могут быть любых типов, в том числе и null. Данная реализация не дает гарантий относительно порядка элементов с течением времени. Разрешение коллизий осуществляется с помощью метода цепочек.

Создание объекта

Новоявленный объект hashmap, содержит ряд свойств:

• table — Массив типа Entry[], который является хранилищем ссылок на списки (цепочки) значений;
• loadFactor — Коэффициент загрузки. Значение по умолчанию 0.75 является хорошим компромиссом между временем доступа и объемом хранимых данных;
• threshold — Предельное количество элементов, при достижении которого, размер хэш-таблицы увеличивается вдвое. Рассчитывается по формуле (capacity * loadFactor);
• size — Количество элементов HashMap-а;

В конструкторе, выполняется проверка валидности переданных параметров и установка значений в соответствующие свойства класса. Словом, ничего необычного.

Вы можете указать свои емкость и коэффициент загрузки, используя конструкторы HashMap(capacity) и HashMap(capacity, loadFactor). Максимальная емкость, которую вы сможете установить, равна половине максимального значения int (1073741824).

Добавление элементов

При добавлении элемента, последовательность шагов следующая:

Сначала ключ проверяется на равенство null. Если это проверка вернула true, будет вызван метод putForNullKey(value) (вариант с добавлением null-ключа рассмотрим чуть позже).

Далее генерируется хэш на основе ключа. Для генерации используется метод hash(hashCode), в который передается key.hashCode().

Комментарий из исходников объясняет, каких результатов стоит ожидать — метод hash(key) гарантирует что полученные хэш-коды, будут иметь только ограниченное количество коллизий (примерно 8, при дефолтном значении коэффициента загрузки).

В моем случае, для ключа со значением »0» метод hashCode() вернул значение 48, в итоге:

С помощью метода indexFor(hash, tableLength), определяется позиция в массиве, куда будет помещен элемент.

При значении хэша 51 и размере таблице 16, мы получаем индекс в массиве:

Теперь, зная индекс в массиве, мы получаем список (цепочку) элементов, привязанных к этой ячейке. Хэш и ключ нового элемента поочередно сравниваются с хэшами и ключами элементов из списка и, при совпадении этих параметров, значение элемента перезаписывается.

Если же предыдущий шаг не выявил совпадений, будет вызван метод addEntry(hash, key, value, index) для добавления нового элемента.

Для того чтобы продемонстрировать, как заполняется HashMap, добавим еще несколько элементов.

Пропускается, ключ не равен null

Определение позиции в массиве

Подобные элементы не найдены

Footprint
Object size: 376 bytes

Как было сказано выше, если при добавлении элемента в качестве ключа был передан null, действия будут отличаться. Будет вызван метод putForNullKey(value), внутри которого нет вызова методов hash() и indexFor() (потому как все элементы с null-ключами всегда помещаются в table[0]), но есть такие действия:

Все элементы цепочки, привязанные к table[0], поочередно просматриваются в поисках элемента с ключом null. Если такой элемент в цепочке существует, его значение перезаписывается.

Если элемент с ключом null не был найден, будет вызван уже знакомый метод addEntry().

Footprint
Object size: 496 bytes

Теперь рассмотрим случай, когда при добавлении элемента возникает коллизия.

Пропускается, ключ не равен null

Определение позиции в массиве

Подобные элементы не найдены

Resize и Transfer

Когда массив table[] заполняется до предельного значения, его размер увеличивается вдвое и происходит перераспределение элементов. Как вы сами можете убедиться, ничего сложного в методах resize(capacity) и transfer(newTable) нет.

Метод transfer() перебирает все элементы текущего хранилища, пересчитывает их индексы (с учетом нового размера) и перераспределяет элементы по новому массиву.

Если в исходный hashmap добавить, скажем, еще 15 элементов, то в результате размер будет увеличен и распределение элементов изменится.

Удаление элементов

У HashMap есть такая же «проблема» как и у ArrayList — при удалении элементов размер массива table[] не уменьшается. И если в ArrayList предусмотрен метод trimToSize(), то в HashMap таких методов нет (хотя, как сказал один мой коллега — «А может оно и не надо?«).

Небольшой тест, для демонстрации того что написано выше. Исходный объект занимает 496 байт. Добавим, например, 150 элементов.

Теперь удалим те же 150 элементов, и снова замерим.

Как видно, размер даже близко не вернулся к исходному. Если есть желание/потребность исправить ситуацию, можно, например, воспользоваться конструктором HashMap(Map).

Итераторы

HashMap имеет встроенные итераторы, такие, что вы можете получить список всех ключей keySet(), всех значений values() или же все пары ключ/значение entrySet(). Ниже представлены некоторые варианты для перебора элементов:

Стоит помнить, что если в ходе работы итератора HashMap был изменен (без использования собственным методов итератора), то результат перебора элементов будет непредсказуемым.

Итоги

— Добавление элемента выполняется за время O(1), потому как новые элементы вставляются в начало цепочки;
— Операции получения и удаления элемента могут выполняться за время O(1), если хэш-функция равномерно распределяет элементы и отсутствуют коллизии. Среднее же время работы будет Θ(1 + α), где α — коэффициент загрузки. В самом худшем случае, время выполнения может составить Θ(n) (все элементы в одной цепочке);
— Ключи и значения могут быть любых типов, в том числе и null. Для хранения примитивных типов используются соответствующие классы-оберки;
— Не синхронизирован.

Ссылки

Инструменты для замеров — memory-measurer и Guava (Google Core Libraries).

Источник