# 本质剖析 为什么要使用HashSet

# 本质剖析 为什么要使用HashSet

单列集合 - HashSet

特点一：去重与遍历

1. 支持数据去重，可以使用 迭代器 或 foreach 遍历数据。

   两种遍历方式的比较

   1. 迭代器遍历

      • 通过调用 实现了 Iterable 接口的 Iterator iterator(); 方法, 从而获取迭代器对象，逐一访问元素。
      • 优点：支持在遍历过程中安全地删除元素，避免并发修改异常。
      • 适用场景：对集合进行删除操作时推荐使用。

      示例代码：

      Iterator<String> ite = collection.iterator();
      while (ite.hasNext()) {
           String e = iterator.next();
           // 遍历或处理元素
           if (条件) {
                iterator.remove(); // 安全删除
           }
      }
      

   2. foreach 遍历

      • 简洁明了，foreach 直接访问集合中的每个元素。
      • 优点：代码更简洁，适合仅需要 读取 或 简单操作 元素的场景。
      • 限制：不支持在遍历过程中直接删除元素，会抛出 ConcurrentModificationException。

      示例代码：

      for (String e : collection) {
          // 遍历或处理元素
      }
      

   选择建议

   • 删除元素：使用 迭代器遍历。

   • 仅访问或修改元素：使用 foreach 遍历，代码更简洁。

     • 底层基于 哈希表（数组 + 链表）的存储方式，增删查改效率高。

   foreach 和 iterator() 的区别

   foreach 的底层依赖 Iterator

   • foreach 循环是由 编译器生成代码 时 自动替换 为 iterator 的调用。这使得所有实现了 Iterable 接口的集合都可以使用 foreach。

   虽然底层机制相同，但 foreach 和 显式使用 iterator 在功能和使用场景上有所不同：

   特性	foreach	iterator
   便捷性	代码更简洁，无需显式创建 Iterator 对象	必须手动创建 Iterator 并控制遍历过程
   删除元素	不支持在遍历过程中删除元素（会抛出 ConcurrentModificationException）	通过iterator.remove() 可安全删除元素
   灵活性	仅适合读取和简单操作元素	更灵活，可在遍历时进行复杂的集合操作
   适用场景	适合只读操作，无需更改集合结构	适合需要动态修改集合的场景

特点二：定位查询

数据存储无序，但有规则

• 无序性：HashSet 存储过程中看似无序，是因为其底层并不对进行顺序维护，元素的位置是由 哈希算法 动态计算决定的。

• 规则性

  尽管 HashSet 中的元素存储是无序的，但它依赖哈希表的机制，遵循以下规则：

  1. 元素的存储位置通过 哈希值（hashCode） 计算得出，决定它在哈希表中的索引。

     什么是哈希值?
     哈希值是由Java 中任意类的实例（如字符串、数字、自定义类等）的 hashCode() 方法生成的整数，用于快速定位数据在哈希表中的存储位置。

     • 意义

       • 快速检索：减少查找复杂度，从 O(n) 降至 O(1)。

         啥意思

         ​ 即将逐一遍历提升为直接定位。

  2. 同样的对象始终会生成 一致 的存储位置，因此尽管看似无序，但只要哈希值计算逻辑一致，其存储顺序也是可预测的。

     • 什么是一致性？
       哈希表运作的基本规则之一, 即两个对象通过 equals() 方法比较相等时，哈希值也必须相同（通过 hashCode() 方法计算）。

哈希表的存储规则

索引唯一性

• 在哈希表中，通过哈希函数计算得到的 哈希值 被放到一个索引位置。
• 意味着：
  每个索引位置在哈希表中是独立的，每个索引表示一个“桶”（bucket）。
  一个桶可以包含一个元素，也可以包含多个冲突元素（通过链表或红黑树）。

哈希表如何存储元素？

• 哈希表的核心是“键值对”，严格来说，HashSet 并不是键值对结构，但其底层实现依赖于 HashMap，因此可以看作是通过键值对的方式间接实现的。它将键的哈希值转化为表的索引，用于存储对应的值：

  • 哈希值计算：对键调用 hashCode()，计算其哈希值。

  • 存储方式

    • 如果索引位置为空，则直接将元素存储到该索引的桶中。
    • 如果索引位置已有元素（哈希冲突），则将元素放入对应桶的链表或红黑树中。

    例：

    使用哈希表，用来存储人的名字和电话号码：

    ​ 键：名字 "zs"

    ​ 值：电话号码 "1234567890"

    1. 计算哈希值：
       "zs".hashCode() 结果为 2307740（假设）。
    2. 转化为索引：
       使用哈希表大小（假设为 100），计算索引：index = 2307740 % 100 = 40
    3. 存储值：
       在哈希表的索引 40 位置，存储 "zs" 和他的电话号码：
       table[40] = ("zs", "1234567890")

    结果：通过名字 "John"，计算哈希值后找到索引 40，即可快速检索到对应的电话号码。

    自行拓展

    • 索引计算公式：通过哈希值和哈希表的 大小/长度 计算具体索引：
      index = hashCode % tableSize。

确保每个索引 仅 对应一个桶

• 逻辑唯一性：对应哈希值的一致性每个索引是唯一的，它对应唯一的桶，不会有两个索引指向同一个存储位置。
• 冲突管理
  • 即使多个元素哈希值映射到同一个索引（即冲突），它们依然是存储在该索引唯一对应的桶中。
  • 在桶中，冲突元素可以通过链表或红黑树的形式分开存储，但这些冲突元素仍然属于同一个索引。
• 冲突解决
  • 一致性原则：a.equals(b) == true，则 a.hashCode() == b.hashCode()。

意义

• 索引唯一性保证了哈希表结构的有序性和查找效率：

  • 快速定位：通过索引直接找到对应桶，而无需全表扫描。

  • 结构清晰：即使有冲突，冲突元素也明确归属于某个唯一的索引。

  • 避免混乱：不同索引不会共享存储区域，确保了数据存储的安全性和分区逻辑的清晰性

数据存储与访问过程

1. 存储过程：
   • 添加元素时，HashSet 首先调用 hashCode() 方法计算哈希值，通过哈希函数确定元素在哈希表中的位置。
   • 如果该位置没有其他元素，则直接存储；如果已有元素（哈希冲突），通过链表或红黑树解决冲突。
2. 访问过程：
   • 查询元素时，同样调用 hashCode() 方法计算哈希值，找到对应的存储位置。
   • 如果该位置有多个元素（由于哈希冲突），则依次通过 equals() 方法比较元素内容，找到目标元素。

哈希冲突与存储优化

• 哈希冲突/挂载现象

  ​ 不同元素的哈希值 可能哈希值相同 从而导致争抢 同一索引位置，称为哈希冲突。

  • 例如：两个元素 A 和 B 的 hashCode() 结果相同，它们会存储在同一个索引处，形成链表或红黑树（挂载现象）。

• 在 JDK8 中，为了对 HashSet 在出现哈希冲突 时, 提高性能优化：

  • 红黑树优化存储：当发生哈希冲突时，传统链地址法（链表）会逐渐失效，尤其在链表过长时，性能会退化为线性查找 O(n)。为了解决这一问题，JDK8 引入了红黑树优化。

    具体优化机制：

    • 阈值条件：
      如果某个桶的链表长度超过 8（默认值），则会将链表转换为红黑树。

    • 转换过程：

      • 当插入的元素导致链表长度达到阈值，哈希表会自动将冲突的链表节点转换为红黑树。

      • 红黑树是一种自平衡二叉搜索树，可以将查找时间复杂度从 O(n) 降低到 O(log n)。

        啥意思

        ​ 快速锁定范围，就像查字典, 从首字母开头。

    • 还原机制：
      如果在后续操作中，红黑树中的节点数量减少到 6 以下，则会恢复为链表，减少空间开销。

    优势

    1. 提升查找性能：
       红黑树的 O(log n) 查找性能显著优于链表的 O(n)。

    2. 内存优化：
       小规模冲突时，链表仍然是更节省内存的选择，而红黑树仅在必要时启用，兼顾性能和空间。

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