这是看着别人的文章结合源码来整理的自己一套理解
理解 Golang 哈希表 Map 的原理draveness.me
通过数据结构、实现原理、读写操作来了解go hashmap
数据结构
hash有2个关键数据结构:hmapbmap
hmap:runtime/map.go
type hmap struct { count int flags uint8 B uint8 noverflow uint16 hash0 uint32 buckets unsafe.Pointer oldbuckets unsafe.Pointer nevacuate uintptr extra *mapextra }
count元素数量
B2^B个buckets桶
noverflowbuckets溢出桶的数量,近似值
buckets桶
oldbuckets扩容时指向原buckets桶
bmap:runtime/map.gocmd/compile/internal/gc/reflect.go
type bmap struct { topbits [8]uint8 keys [8]keytype elems [8]elemtype pad uintptr overflow uintptr }
哈希表中桶的真正结构其实是在编译期间运行的函数bmap中被『动态』创建的, 代码在cmd/compile/internal/gc/reflect.go
topbits存储hash值的高8位,通过比对高8位减少键值对访问次数以提高性能
keys/elems数组
pad内存对齐
overflow溢出桶,map存储数据过多时使用
实现原理
时间复杂度: O(1)
hash函数和hash冲突解决方法
hash函数
实现哈希表的关键点在于如何选择哈希函数,哈希函数的选择在很大程度上能够决定哈希表的读写性能,在理想情况下,哈希函数应该能够将不同键映射到不同的索引上,这要求哈希函数输出范围大于输入范围,但是由于键的数量会远远大于映射的范围,所以在实际使用时,这个理想的结果是不可能实现的。
hash冲突
开放寻址法:对数组中的元素依次比较键值对是否存在于数组
拉链法: 使用数组加上链表
读写操作
读
计算出key的hash
用最后的“B”位来确定在哪个桶(“B”就是前面说的那个,B为4,就有16个桶,0101用十进制表示为5,所以在5号桶)
根据key的前8位快速确定是在哪个格子(额外说明一下,在bmap中存放了每个key对应的tophash,是key的前8位)
最终还是需要比对key完整的hash是否匹配,如果匹配则获取对应value
如果都没有找到,就去下一个overflow找
写
通过key的后“B”位确定是哪一个桶
通过key的前8位快速确定是否已经存在
最终确定存放位置,如果8个格子已经满了,没地方放了,那么就重新创建一个bmap作为溢出桶连接在overflow
扩容
条件:
装载因子大于6.5
溢出桶 大于15个
func mapassign(t *maptype, h *hmap, key unsafe.Pointer) unsafe.Pointer { ... if !h.growing() && (overLoadFactor(h.count+1, h.B) || tooManyOverflowBuckets(h.noverflow, h.B)) { hashGrow(t, h) goto again } ... }
方式:
等量扩容
翻倍扩容
编辑:hfy
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