xiaoming0 2019-04-27
HashMap 主要用来存放键值对,它基于哈希表的Map接口实现,是常用的Java集合之一。
JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的(“拉链法”解决冲突).JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为 8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。
JDK1.8之前
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值,然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置(这里的 n 指的是数组的长度),如果当前位置存在元素的话,就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同,如果相同的话,直接覆盖,不相同就通过拉链法解决冲突。
所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:
JDK 1.8 的 hash方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化,但是原理不变。
static final int hash(Object key) {int h;// key.hashCode():返回散列值也就是hashcode// ^ :按位异或// >>>:无符号右移,忽略符号位,空位都以0补齐return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}对比一下 JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源码.
static int hash(int h) {// This function ensures that hashCodes that differ only by// constant multiples at each bit position have a bounded// number of collisions (approximately 8 at default load factor).h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);}相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ,JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点,因为毕竟扰动了 4 次。
所谓 “拉链法” 就是:将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。
JDK1.8之后
相比于之前的版本,jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。
类的属性:
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implementsMap<K,V>, Cloneable, Serializable {// 序列号private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;// 默认的初始容量是16static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;// 最大容量static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;// 默认的填充因子static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;// 存储元素的数组,总是2的幂次倍transient Node<k,v>[] table;// 存放具体元素的集transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;// 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。transient int size;// 每次扩容和更改map结构的计数器transient int modCount;// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容int threshold;// 填充因子final float loadFactor;}loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度,loadFactor越趋近于1,那么 数组中存放的数据(entry)也就越多,也就越密,也就是会让链表的长度增加,load Factor越小,也就是趋近于0,
loadFactor太大导致查找元素效率低,太小导致数组的利用率低,存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。
threshold = capacity * loadFactor,当Size>=threshold的时候,那么就要考虑对数组的扩增了,也就是说,这个的意思就是 衡量数组是否需要扩增的一个标准。
Node节点类源码:
// 继承自 Map.Entry<K,V>static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final int hash;// 哈希值,存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较final K key;//键V value;//值// 指向下一个节点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 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;}}树节点类源码:
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {TreeNode<K,V> parent; // 父TreeNode<K,V> left; // 左TreeNode<K,V> right; // 右TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletionboolean red; // 判断颜色TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {super(hash, key, val, next);}// 返回根节点final TreeNode<K,V> root() {for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {if ((p = r.parent) == null)return r;r = p;}构造方法
// 默认构造函数。public More ...HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted}// 包含另一个“Map”的构造函数public More ...HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法}// 指定“容量大小”的构造函数public More ...HashMap(int initialCapacity) {this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数public More ...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);}putMapEntries方法:
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {int s = m.size();if (s > 0) {// 判断table是否已经初始化if (table == null) { // pre-size// 未初始化,s为m的实际元素个数float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);// 计算得到的t大于阈值,则初始化阈值if (t > threshold)threshold = tableSizeFor(t);}// 已初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理else if (s > threshold)resize();// 将m中的所有元素添加至HashMap中for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {K key = e.getKey();V value = e.getValue();putVal(hash(key), key, value, false, evict);}}}put方法
HashMap只提供了put用于添加元素,putVal方法只是给put方法调用的一个方法,并没有提供给用户使用。
对putVal方法添加元素的分析如下:
我们再来对比一下 JDK1.7 put方法的代码
对于put方法的分析如下:
get方法
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;if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {// 数组元素相等if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;// 桶中不止一个节点if ((e = first.next) != null) {// 在树中getif (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);// 在链表中getdo {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;}resize方法
进行扩容,会伴随着一次重新hash分配,并且会遍历hash表中所有的元素,是非常耗时的。在编写程序中,要尽量避免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) {// 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}// 没超过最大值,就扩充为原来的2倍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 thresholdnewCap = oldThr;else {signifies using defaultsnewCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}// 计算新的resize上限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) {// 把每个bucket都移动到新的buckets中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 {Node<K,V> loHead = null, loTail = null;Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;Node<K,V> next;do {next = e.next;// 原索引if ((e.hash & oldCap) == 0) {if (loTail == null)loHead = e;elseloTail.next = e;loTail = e;}// 原索引+oldCapelse {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.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;}