HashMap 1.8
hashmap构造函数
//最大容量 2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
?
//哈希桶，存放链表。 长度是2的N次方，或者初始化时为0.
transient Node<K,V>[] table;
?
//加载因子，用于计算哈希表元素数量的阈值。 threshold = 哈希桶.length * loadFactor;
final float loadFactor;
//哈希表内元素数量的阈值，当哈希表内元素数量超过阈值时，会发生扩容resize()。
int threshold;
?
public HashMap() {
//默认构造函数，赋值加载因子为默认的0.75f
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(int initialCapacity) {
//指定初始化容量的构造函数
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//同时指定初始化容量 以及 加载因子， 用的很少，一般不会修改loadFactor
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//边界处理
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//初始容量最大不能超过2的30次方
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//显然加载因子不能为负数
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//设置阈值为 =初始化容量的 2的n次方的值
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//新建一个哈希表，同时将另一个map m 里的所有元素加入表中
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
hashmap的hash算法
扰动函数就是为了解决hash碰撞的。它会综合hash值高位和低位的特征，并存放在低位，因此在与运算时，相当于高低位一起参与了运算，以减少hash碰撞的概率。（在JDK8之前，扰动函数会扰动四次，JDK8简化了这个操作）
//通过key的hashCode的高16位与低16位做异或运算，相同为0，不同为1，目的是为了得到更离散的hash值，在后面会对数组长度减1做与运算。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
hashmap的put方法
//1 判断Node数组是否初始化，如果没有就调用resize()方法初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//2 对当前key应该处于数组中的哪个下标，方法是用当前node数组的长度减1对key的hash进行与运算，如果数组当前下标为空，则直接放置新的node
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//3 如果数组当前下标不为空，则说明产生了hash碰撞
else {
Node<K,V> e; K k;
//4 如果节点key存在，则直接覆盖value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//5 判断该链p是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向下面
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//6 该链为链表遍历p，判断链表长度是否大于8，如果大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//7 链表长度大于8转换为红黑树进行处理
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//8 遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可
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;
}
}
hashmap扩容方法
final Node<K,V>[] resize() {
//oldTab 为当前表的哈希桶
Node<K,V>[] oldTab = table;
//当前哈希桶的容量 length
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//当前的阈值
int oldThr = threshold;
//初始化新的容量和阈值为0
int newCap, newThr = 0;
//如果当前容量大于0
if (oldCap > 0) {
//如果当前容量已经到达上限
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//则设置阈值是2的31次方-1
threshold = Integer.MAX_VALUE;
//同时返回当前的哈希桶，不再扩容
return oldTab;
}//否则新的容量为旧的容量的两倍。
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)//如果旧的容量大于等于默认初始容量16
//那么新的阈值也等于旧的阈值的两倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}//如果当前表是空的，但是有阈值。代表是初始化时指定了容量、阈值的情况
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;//那么新表的容量就等于旧的阈值
else {}//如果当前表是空的，而且也没有阈值。代表是初始化时没有任何容量/阈值参数的情况 // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//此时新表的容量为默认的容量 16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//新的阈值为默认容量16 * 默认加载因子0.75f = 12
}
if (newThr == 0) {//如果新的阈值是0，对应的是 当前表是空的，但是有阈值的情况
float ft = (float)newCap * loadFactor;//根据新表容量 和 加载因子 求出新的阈值
//进行越界修复
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//更新阈值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//根据新的容量 构建新的哈希桶
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//更新哈希桶引用
table = newTab;
//如果以前的哈希桶中有元素
//下面开始将当前哈希桶中的所有节点转移到新的哈希桶中
if (oldTab != null) {
//遍历老的哈希桶
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
//取出当前的节点 e
Node<K,V> e;
//如果当前桶中有元素,则将链表赋值给e
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//将原哈希桶置空以便GC
oldTab[j] = null;
//如果当前链表中就一个元素，（没有发生哈希碰撞）
if (e.next == null)
//直接将这个元素放置在新的哈希桶里。
//注意这里取下标 是用 哈希值 与 桶的长度-1 。 由于桶的长度是2的n次方，这么做其实是等于 一个模运算。但是效率更高
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果发生过哈希碰撞 ,而且是节点数超过8个，转化成了红黑树（暂且不谈 避免过于复杂， 后续专门研究一下红黑树）
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果发生过哈希碰撞，节点数小于8个。则要根据链表上每个节点的哈希值，依次放入新哈希桶对应下标位置。
else { // preserve order
//因为扩容是容量翻倍，所以原链表上的每个节点，现在可能存放在原来的下标，即low位， 或者扩容后的下标，即high位。 high位= low位+原哈希桶容量
//低位链表的头结点、尾节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
//高位链表的头节点、尾节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;//临时节点 存放e的下一个节点
do {
next = e.next;
//这里又是一个利用位运算 代替常规运算的高效点： 利用哈希值 与 旧的容量，可以得到哈希值去模后，是大于等于oldCap还是小于oldCap，等于0代表小于oldCap，应该存放在低位，否则存放在高位
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
//给头尾节点指针赋值
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}//高位也是相同的逻辑
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}//循环直到链表结束
} while ((e = next) != null);
//将低位链表存放在原index处，
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//将高位链表存放在新index处
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
链表的Node属性
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;//哈希值
final K key;//key
V value;//value
Node<K,V> next;//链表后置节点
?
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; }
?
//每一个节点的hash值，是将key的hashCode 和 value的hashCode 亦或得到的。
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
//设置新的value 同时返回旧value
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
?
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;
}
}
与HashTable的区别
- 与之相比
HashTable是线程安全的，且不允许key、value是null。 HashTable默认容量是11。HashTable是直接使用key的hashCode(key.hashCode())作为hash值，不像HashMap内部使用static final int hash(Object key)扰动函数对key的hashCode进行扰动后作为hash值。HashTable取哈希桶下标是直接用模运算%.（因为其默认容量也不是2的n次方。所以也无法用位运算替代模运算）- 扩容时，新容量是原来的2倍+1。
int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1; Hashtable是Dictionary的子类同时也实现了Map接口，HashMap是Map接口的一个实现类；
小结：
- 运算尽量都用位运算代替，更高效。
- 对于扩容导致需要新建数组存放更多元素时，除了要将老数组中的元素迁移过来，也记得将老数组中的引用置null，以便GC
- 取下标 是用 哈希值 与运算 （桶的长度-1） i = (n - 1) & hash。 由于桶的长度是2的n次方，这么做其实是等于 一个模运算。但是效率更高
- 扩容时，如果发生过哈希碰撞，节点数小于8个。则要根据链表上每个节点的哈希值，依次放入新哈希桶对应下标位置。
- 因为扩容是容量翻倍，所以原链表上的每个节点，现在可能存放在原来的下标，即low位， 或者扩容后的下标，即high位。 high位= low位+原哈希桶容量
- 利用哈希值 与运算 旧的容量 ，if ((e.hash & oldCap) == 0),可以得到哈希值去模后，是大于等于oldCap还是小于oldCap，等于0代表小于oldCap，应该存放在低位，否则存放在高位。这里又是一个利用位运算 代替常规运算的高效点
- 如果追加节点后，链表数量>=8，则转化为红黑树
- 插入节点操作时，有一些空实现的函数，用作
LinkedHashMap重写使用。
原文地址：https://www.cnblogs.com/lezon1995/p/11219598.html
时间： 2024-10-19 03:13:27