【Java】深入理解HashMap

HashMap底层原理

JDK1.8后HashMap采用数组+链表+红黑树的数据结构。

构造方法

有四个构造方法。只谈谈一个

	public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    
    
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

initialCapacity初始化容量,如果小于0则抛异常,如果大于最大值就等于最大值;给定的值会被转换成2的幂。

	static final 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;
    }

loadFactor负载因子,代表了table的填充度有多少,默认是0.75;加载因子存在的原因,还是因为减缓哈希冲突,如果初始桶为16,等到满16个元素才扩容,某些桶里可能就有不止一个元素了。所以加载因子默认为0.75,也就是说大小为16的HashMap,到了第13个元素,就会扩容成32。

put

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

    /**
     * Implements Map.put and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @param value the value to put
     * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
     * @param evict if false, the table is in creation mode.
     * @return previous value, or null if none
     */
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
    
    
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
    
    
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
    
    
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
    
    
                    if ((e = p.next) == null) {
    
    
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) {
    
     // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

1.计算key的hashcode(与Key.hashCode的高16位做异或运算);

为什么不直接将key作为哈希值而是与高16位做异或运算?
因为数组位置的确定用的是与运算,仅仅最后四位有效,设计者将key的哈希值与高16为做异或运算使得在做&运算确定数组的插入位置时,此时的低位实际是高位与低位的结合,增加了随机性,减少了哈希碰撞的次数。

HashMap默认初始化长度为16,并且每次自动扩展或者是手动初始化容量时,必须是2的幂;
2.如果散列表transient Node<K,V>[] table;为空,则resize初始化散列表;
3.如果没有发生碰撞,则直接加入散列表;
4.如果发生了碰撞(hashCode值相同),进行三种判断;

4.1:若key地址相同或者equals后内容相同,则替换旧值;
4.2:如果是红黑树结构,就调用树的插入方法;
4.3:链表结构,循环遍历直到链表中某个节点为空,尾插法进行插入,插入之后判断链表个数是否到达变成红黑树的阙值8;也可以遍历到有节点与插入元素的哈希值和内容相同,进行覆盖。

5.如果桶满了大于阀值,则resize进行扩容。

get

	public V get(Object key) {
    
    
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

    /**
     * Implements Map.get and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @return the node, or null if none
     */
    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    
    
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
    
    
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
    
    
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
    
    
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

对key进行hash(key),与运算计算下标获取bucket位置,如果在桶的首位上就可以找到就直接返回,否则在树中找或者链表中遍历找,如果有hash冲突,则利用equals方法去遍历链表查找节点。

扩容resize()

	final Node<K,V>[] resize() {
    
    
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
    
    
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
    
    
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {
    
                   // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        if (newThr == 0) {
    
    
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({
    
    "rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
    
    
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
    
    
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
    
    
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else {
    
     // preserve order
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
    
    
                            next = e.next;
                            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);
                        if (loTail != null) {
    
    
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
    
    
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

谈一下hashMap中什么时候需要进行扩容,扩容resize()又是如何实现的?
调用场景:
1.初始化数组table
2.当数组table的size达到阙值时即++size > load factor * capacity 时,也是在putVal函数中
实现过程:(细讲)

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1.通过判断旧数组的容量是否大于0来判断数组是否初始化过
+否:进行初始化
	*判断是否调用无参构造器,
		是:使用默认的大小和阙值
		否:使用构造函数中初始化的容量,当然这个容量是经过tableSizefor计算后的2的次幂数
+是,进行扩容,扩容成两倍(小于最大值的情况下),之后在进行将元素重新进行与运算复制到新的散列表中

概括的讲:
扩容需要重新分配一个新数组,新数组是老数组的2倍长,然后遍历整个老结构,把所有的元素挨个重新hash分配到新结构中去。

HashMap与HashTable的区别

1.都实现了Map接口,HashMap继承AbstractMap,HashTable继承Dictionary;
2.HashMap是非线程安全的,HashTable使用synchronized是线程安全的;
3.HashMap的迭代器是Iterator是fail-fast迭代器(执行的效率慢一些,当多个线程对同一个集合的内容进行操作时,就可能会产生fail-fast事件),HashTable的是Enumeration(枚举);
4.不考虑线程安全情况下,HashMap性能好;
5.HashTable不允许kv为null。

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap是Java1.5中引用的一个线程安全的支持高并发的HashMap集合类。

点击查看ConcurrentHashMap详细解析

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