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java集合之HashMap源码分析

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本篇研究所用 JDK 版本为 1.8

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再看 HashMap 之前我们先了解一下 哈希表

我们知道,数据结构的物理存储结构只有两种:顺序存储结构链式存储结构(像栈,队列,树,图等是从逻辑结构去抽象的,映射到内存中,也这两种物理组织形式),而在上面我们提到过,在数组中根据下标查找某个元素,一次定位就可以达到,哈希表利用了这种特性,哈希表的主干就是数组每个数组的元素又为链表,所以 HashMap 的数据结构可理解为数组链表

在哈希表中进行添加,删除,查找等操作,性能十分之高,不考虑哈希冲突的情况下,仅需一次定位即可完成,时间复杂度为O(1),比如我们要新增或查找某个元素,我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置,通过数组下标一次定位就可完成操作。

存储位置 = f(关键字)

其中,这个函数f一般称为哈希函数,这个函数的设计好坏会直接影响到哈希表的优劣。举个例子,比如我们要在哈希表中执行插入操作:

 

查找操作同理,先通过哈希函数计算出实际存储地址,然后从数组中对应地址取出即可。

哈希冲突

 如果两个不同的元素,通过哈希函数得出的实际存储地址相同,也就是说,当我们对某个元素进行哈希运算,得到一个存储地址,然后要进行插入的时候,发现已经被其他元素占用了,其实这就是所谓的哈希冲突,也叫哈希碰撞。前面我们提到过,哈希函数的设计至关重要,好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单散列地址分布均匀,但是,我们需要清楚的是,数组是一块连续的固定长度的内存空间,再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。那么哈希冲突如何解决呢?哈希冲突的解决方案有多种:开放定址法(发生冲突,继续寻找下一块未被占用的存储地址),再散列函数法,链地址法,而HashMap即是采用了链地址法,也就是数组+链表的方式,

 

首先创建一个 HashMap 最长用的方式时 Map map = new HashMap<>();     

   //构造一个空 HashMap 默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75)
    public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }

put 操作

    public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

接着看 putVal 方法

    /**
     * Implements Map.put and related methods
     *
     * @param hash key 的 hashCode
     * @param key the key
     * @param value the value to put
     * @param onlyIfAbsent 如果是 true,那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作
     * @param evict 在false的情况下table为创作模式.
     * @return previous value, or null if none
     */
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node[] tab; Node p; int n, i;
//判断如果 HashMap 为空,或 HashMap 为刚创建状态,则调用 resize() 方法
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//这里初次的话返回了一个长度为16的Node数组 n
= (tab = resize()).length;
//找到具体的数组下标,如果此位置没有值,那么直接初始化一下 Node 并放置在这个位置就可以了
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else {//如果该位置有值 Node e; K k;
//首先,判断该位置的第一个数据和我们要插入的数据,key 是不是"相等",如果是,取出这个节点
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p;
//如果该节点是代表红黑树的节点,调用红黑树的插值方法,本文不展开说红黑树
else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else {
//到这里,说明数组该位置上是一个链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//插入到链表的最后面(Java7 是插入到链表的最前面)
if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//如果链表长度大于8则转换为红黑树 树形化 treeifyBin(tab, hash); break; }
//如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals) 则结束循环
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break;
//如果没有找到则将e赋予p开始下一个元素的对比 p
= e; } }
//进行 "值覆盖",然后返回旧值
if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount;
//如果 HashMap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阈值,需要进行扩容
if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
resize() 方法

    /**
     * 初始化或翻倍表大小。在空的情况下会按默认值和方法分配.其他的情况下,因为使用的是2的幂次表示法,所以每个容器里的元素要么保持在同一索引,要么移动2的幂次个位移量到新的table里去
     * @return the table
     */
    final Node[] resize() {
//将 transient Node[] table 赋给 oldTab,初次初始化时为null Node
[] oldTab = table;
//初次这里 oldTab 为null,则 oldCap 为0
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//初次 threshold 为0
int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0;
//大于0则说明不是初始化
//这个IF判断整体实现当超过阈值时翻倍容量
if (oldCap > 0) {
//最大容量为2的30次方 MAXIMUM_CAPACITY=1073741824 Integer.MAX_VALUE=2147483647
//下次扩容的临界值,size>=threshold就会扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; }
//<<:左移运算符,num <<1,相当于num乘以2
//DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16
else if ((newCap = oldCap <<1) oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//翻倍 newThr
= oldThr <<1; }
//如果为初始化切初始容量已指定则使用指定的容量大小 为指定情况下oldThr为0
else if (oldThr > 0) newCap = oldThr;
//否则使用默认大小初始化
else {
//默认大小为 16 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); //值为12 } if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); }
//初次不指定参数时扩容的阈值为12 threshold
= newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//创建大小为 newCap 的Node数组 Node
[] newTab = (Node[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { //初次 oldTab 为 null 则此处不会执行
//开始遍历原数组,进行数据迁移
for (int j = 0; j j) { Node e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null;
//如果该数组位置上只有单个元素,那就简单了,简单迁移这个元素就可以了
if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果是红黑树,具体我们就不展开了
else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order
//这块是处理链表的情况
//需要将此链表拆成两个链表,放到新的数组中,并且保留原来的先后顺序
//loHead、loTail 对应一条链表,hiHead、hiTail 对应另一条链表,代码还是比较简单的 Node loHead = null, loTail = null; Node hiHead = null, hiTail = null; Node next; do { next = e.next;
//hash值与表长度 与 运算,如果为0,则在链表中位置不变,为1则新索引为 原索引+oldCap
if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null);
//原索引放到bucket里
if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; }
//原索引+oldCap放到bucket里
if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }

Node替代了1.7中的Entry

1.7中Entry代码
static class Entry implements Map.Entry {
        final K key;
        V value;
        Entry next;
        final int hash;

        /**
         * Creates new entry.
         */
        Entry(int h, K k, V v, Entry n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }
        .......
    }

 


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这个家伙很懒,什么也没留下!
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