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1.実装されたインターフェース
最下層は、マップ、クローン、シリアル化インターフェースを実装します
2.デフォルトの初期値
1.デフォルトの初期容量
2 ^ 4 = 16、初期容量が指定されていない場合、容量はデフォルトで16になります
2.デフォルトの最大容量
デフォルトの最大容量は2^30です
3.デフォルトの負荷率
デフォルトの負荷率は0.75で、有効な要素の数/テーブル容量=負荷率です。
3.リンクリストと赤黒木の間の相互変換
ハッシュバケットはリンクリストノードを格納しますが、特定の条件下では、リンクリストと赤黒木が相互に変換されます。
各バケット内のリンクリストノードの数が8を超えると、リンクリストは赤黒木に変換されます。
赤黒木内のノード数が6未満の場合、赤黒木はリンクリストに縮退します。
ハッシュバケット内のリンクリスト内のノード数が8を超え、バケット数が64を超える場合、リンクリストは赤黒木に変換されます。それ以外の場合、容量は直接拡張されます。
4.ハッシュバケット内のリンクリストの構造
//HashMap将其底层链表中的节点封装为静态内部类
//节点中带有key，value键值对以及key所对应的哈希值
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; //节点的哈希值
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
//重写Object类中hashcode()方法
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
//重写Object类中equals方法
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
5.ハッシュ関数
キーを整数に変換し、この数値を使用して剰余法を除算し、バケットの位置を計算します
解析：
1.キーがnullの場合、バケット0を返します。
2.キーがnullでない場合は、キーに対応するハッシュコードが返されます。キーがカスタムタイプの場合は、Objectクラスのhashcode（）メソッドを書き換える必要があります。
3.（h = key .hashCode（））^（h >>> 16）、上位16ビットを変更しないようにするために、下位16ビットと上位16ビットはXORされ、主にハッシュマップ配列が比較的小さく、すべてのビットが操作に参加します。目的は衝突を減らすことです。
4.ハッシュアドレスを取得したら、次のようにバケット番号を計算します：index =（table.length-1）＆hash。
5.バケット数は、ハッシュテーブルのサイズが常に2のn乗であるため、剰余法を除算して取得されます。したがって、モジュロをビット演算に変換して効率を向上させることができます。これが、容量を2倍に拡張する必要があります。
これが理由を説明するための写真です：
要約：上記の方法から、ハッシュコードの多くのビットが実際には使用されていないことがわかります。そのため、hashMapのハッシュ関数でシフト操作が使用され、最初の16ビットのみがマッピングに使用されます。手、＆操作率モデルの取得効率が高くなります。
6.拡張
キャップがキャップに最も近い2のn乗に拡張されるたびに、int n = cap --1;キャップが2の累乗になるのを防ぐために、キャップがすでに2の累乗である場合、実行は完了します。署名されていない右シフト操作がほとんどない場合、返される容量は上限の2倍になります。
capの初期値が10であると仮定すると、具体的な方法は次のとおりです。
7.HashMapで一般的に使用されるメソッド
1.コンストラクター
// 构造方法一：带有初始容量的构造，负载因子使用默认值0.75
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 构造方法二：
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
// 构造方法一：带有初始容量和初始负载因子的构造
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 如果容量小于0，抛出非法参数异常
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 如果初始容量大于最大值，用2^30代替
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 检测负载因子是否非法，如果负载因子小于0，或者负载因子不是浮点数，抛出非法参数异常
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 给负载因子和容量赋值，并将容量提升到2的整数次幂
// 注意：构造函数中并没有给
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/*
注意：
不同于Java7中的构造方法，Java8对于数组table的初始化，并没有直接放在构造器中完成，而是将table数组的构
造延迟到了resize中完成
*/2.検索し、キーに従って値を取得します
/*
1. 通过key计算出其哈希地址，然后借助哈希地址在哈希桶中找到与key对应的节点
2. 如果节点为null，返回null，说明HashMap中节点是可以为空的
3. 如果节点不为空，返回该节点中的value
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 1. 先检测哈希桶是否为空
// 2. 检测哈希桶的个数是否大于零，如果桶不空，桶的个数肯定不为0
// 3. n-1&hash-->计算桶号
// 4. 当前桶是否为空桶
// 如果1 2 3 4均不成立，说明当前桶中有节点，拿到当前桶中第一个节点
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 如果节点的哈希值与key的哈希值相等，然后再检测key是否相等
// 如果相等，则返回该节点
// 此处也进一步证明了：HashMap必须要重写hashCode和equals方法
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 如果第一个节点后还有节点，检测first是否为treeNode类型的
// 因为如果哈希桶中某条链节点大于8个，为了提高性能，HashMap会将链表替换为红黑树
// 此时再红黑树中找与key对应的节点
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode) // 通过检测节点的类型知道是链表还是红黑树
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 当前桶中挂接的是一个链表
// 顺着链表的节点一个一个往下找，找到之后返回
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
3.キーが存在するかどうかを確認します
/*
1. 先通过getNode()获取与key对应的节点
2. 如果节点不为空，说明存在返回true，否则返回false
3. 时间复杂度：平均为O(1)，如果当天key所对应的桶中挂接的链表则顺序查找，挂接的是红黑树按照红黑树性质找
*/
public boolean containsKey(Object key) {
return getNode(hash(key), key) != null;
}4.挿入
/*
1. 先使用key借助hash函数计算key的哈希地址
2. 将key-value键值对，结合计算出的hash地址插入到哈希桶中
3. 从以下代码中可以看到，HashMap在插入时，并没有处理线程安全问题，因此HashMap不是线程安全的
4. 红黑树优化链表过长是java8新引进，是基于性能的考虑，在冲突大时，红黑树算法会比链表综合表现更好
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 1. 桶如果是空的，则进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 2. (n-1)&hash-->计算桶号，如果当前桶中没有节点，直接插入
// p来记录桶中的第一个节点
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 3. 如果key已经是和桶中第一个节点相等，不进行插入
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode) // 4. 如果该桶中挂接的是红黑树，向红黑树中插入
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 5. key不同，也不是红黑树，说明当前桶中挂的是一个链表
// a. 在当前链表中找key
// b. 如果找到，则不插入
// c. 如果没有找到，先构建新节点，然后将该节点尾插到链表中
// d. 检测bitCount的计数，binCount记录的是在未插入新节点前原链表的节点个数
// e. 新节点插入后，链表长度是否超过TREEIFY_THRESHOLD，如果超过将链表转换为红黑树
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
// p已经是最后一个节点，说明在链表中未找到key对应的节点
// 进行尾插
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash); // 将链表转化为红黑树
break;
}
// 如果key已经存在，跳出循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 如果key已经存在，将key所对节点中的value替换为参数指定value，返回旧value
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;
}
/*
注意：afterNodeAccess和afterNodeInsertion主要是LinkedHashMap实现的，HashMap中给出了该方法，但是
并没有实现
*/
// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
// 访问、插入、删除节点之后进行一些处理，
// LinkedHashMap正是通过重写这三个方法来保证链表的插入、删除的有序性
void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
void afterNodeRemoval(Node<K,V> p) { }
/*
LinkedHashMap: 继承了HashMap，在LinkedHashMap中会对以上方法进行重写，以保证存入到LinkedHashMap中
的key是有序的，注意这里的有序是不自然序列，指的是插入元素的先后次序
LinkedHashMap底层的哈希桶使用的是双向链表
*/5.削除
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
// 1. 检测哈希表是否存在
// 2. index = (n - 1) & hash: 获取桶号
// 3. p记录当前桶中第一个节点，如果桶中没有节点，直接返回null
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
// 如果第一个节点就是key，用node记录
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
// 如果当前桶下是红黑树，在红黑树中查找，结果用node记录
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
// 当前桶下是链表，遍历链表，在链表中检测是否存在为key的节点
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// node不为空，在HashMap中找到了
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
// 如果节点在红黑树中，将其删除
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
// 如果节点是链表中第一个节点，将当前链表中下一个节点地址放在桶中
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next; // 非第一个节点
++modCount;
--size;
// LinkedHashMap使用
afterNodeRemoval(node);
// 删除成功，返回原节点
return node;
}
}
// 删除失败返回空
return null;
}8. HashMap FAQ
1.新しいHashMap（19）の場合、バケット配列の大きさはどれくらいですか？
Java 1.8では、newは配列のスペースを開きませんが、初めて挿入されたときにのみスペースを開きます。開かれたスペースは19より大きく、19の累乗に最も近い2 ^ 4 = 16 、2 ^ 5 = 32であるため、バケット配列のサイズは32です。
2. HashMapはいつバケット配列を開いてメモリを占有しますか？
この質問は上記の回答ですでに回答されており、スペースメモリは初めて挿入されたときにのみ開かれます。
3. hashMapはいつ拡張されますか？
テーブル内の有効な要素の数>=負荷率*テーブル容量の場合、容量を拡張する必要があり、容量拡張も2の累乗に従って実行されます。
4. 2つのオブジェクトが同じハッシュコードを持っているとどうなりますか？
get（）の場合：ハッシュコードが同じ場合は、最初にequalメソッドを使用してキーを比較します。キーが同じ場合は、値を直接返します。それ以外の場合はnullを返します。
挿入時：ハッシュコードが同じ場合は、キーが存在するかどうかを判断します。キーが既に存在する場合は、キーに対応する値を置き換えます。キーが存在しない場合は、挿入します。
削除する場合：ハッシュコードが同じである場合、キーは削除したいキーである可能性があり、等しいものを比較し、そうでない場合は削除し、そうでない場合は返します
5. 2つのキーが同じハッシュコードを持っている場合、どのようにして値オブジェクトを取得しますか？
hashCodeの値が等しい場合、等しいかnullになるまで、接続されているリンクリストをトラバースします。
6. HashMapのサイズ変更の問題を理解していますか？
HashMapの容量を変更した場合は、元のテーブルのノードを再ハッシュする必要があります。拡張の目的は、ノードを再ハッシュし、リンクリストを短縮することです。
7.なぜhashcode（）メソッドとequals（）メソッドをオーバーライドするのですか？
ハッシュコードの書き換え：基本的な原則は、キーを使用してハッシュコードを計算し、ハッシュコードを使用してハッシュを計算し、ハッシュが整数を返し、余りをこの数値で除算することです。計算結果はバケットの位置です。 。ただし、カスタムタイプの場合、キーを整数に変換することはできません。バケットの位置を取得するには、カスタムタイプのキーを整数に変換するようにハッシュコードメソッドを書き直す必要があります。
equalsのオーバーライド：ハッシュの競合が発生した場合、キーが同じであるかどうかを比較する必要があり、equalsメソッドを使用して比較する必要があります。カスタムタイプのキーを比較する場合、equalsメソッドを書き直して、キーの内容は同じです。