常用Map：Hashtable、HashMap、LinkedHashMap、TreeMap
类继承关系：
HashMap和Hashtable
1、HashMap和Hashtable的区别
Hashtable对绝大多数方法做了同步，是线程安全的，HashMap则不是；
Hashtable不允许key和value为null，HashMap则允许；
两者对key的hash算法和hash值到内存索引的映射算法不同。
2、HashMap实现原理
HashMap底层通过数组实现，数组中的元素是一个链表，准确的说HashMap是一个数组与链表的结合体。
HashMap的几个属性：
initialCapacity：初始容量，即数组的大小。实际采用大于等于initialCapacity且是2^N的最小的整数。
loadFactor：负载因子，元素个数/数组大小。衡量数组的填充度，默认为0.75。
threshold：阈值。值为initialCapacity和loadFactor的乘积。当元素个数大于阈值时，进行扩容。
优化点：1、频繁扩容会影响性能。设置合理的初始大小和负载因子可有效减少扩容次数。
2、一个好的hashCode算法，可以尽可能较少冲突，从而提高HashMap的访问速度。
添加元素源代码分析：
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) { //判断是否已经初始化，1.7版本新增的延迟初始化：构造函数初始化后table是空数组，没有真正进行初始化，直到使用时在进行真正的初始化
inflateTable(threshold);
}
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key); //计算key的hash值
int i = indexFor(hash, table.length); //根据hash值计算数组索引
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { //如果key已经存在，新值替换旧值，返回旧值
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
private void inflateTable(int toSize) {
// Find a power of 2 >= toSize
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); //计算不小于toSize且满足2^n的数，算法很巧妙
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);//阈值=容量*负载因子，用于判断是否需要扩容，负载因子默认为0.75
table = new Entry[capacity]; //真正的数组初始化
initHashSeedAsNeeded(capacity); //初始化hash种子
}
private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
// assert number >= 0 : "number must be non-negative";
return number >= MAXIMUM_CAPACITY
? MAXIMUM_CAPACITY
: (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
//获取最靠近且大于等于number的2^n:
//第一种情况number不是2^n，number的二进制的最高位的高一位变为1且其余位变为0，例如14(0000 1110)-->16(0001 0000)。
// 将number左移1位,相当于最高位的高一位变为1，例如：14(0000 1110)-->28(0001 1100),
// 计算最靠近且小于等于上一步得到的数的2^n数，相当于其余位变为0，例如：28(0001 1100)-->16(0001 0000)
//
//第二种情况number本身就是2^n，按上述步骤计算会得到number*2。例如：16-->32
// number - 1的目的是针对number正好是2^n的特殊处理。做减1处理后，number最高位变为0，次高位变为1，再按第一种情况计算得到number本身。
//由于对本身就是2^n的number的减1处理，当number=1时会出现错误，所以需要对1特殊处理，如果number=1则直接返回1
//最终得到计算最靠近且大于等于number的2^n的方法： (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1
}
//如果一个数是0, 则返回0；
//如果是负数, 则返回 -2147483648：
//如果是正数, 返回的则是跟它最靠近且小于等于它的2的N次方，例如8->8 17->16
public static int highestOneBit(int i) {
// HD, Figure 3-1
i |= (i >> 1);
i |= (i >> 2);
i |= (i >> 4);
i |= (i >> 8);
i |= (i >> 16); //对正数来说,移位完之后为最高位之后都变为1，移5次是因为int为32位，例如：0010010 ---> 0011111
return i - (i >>> 1); //结果为最高位为1，其他位为0，例如0010000，从而得到最靠近且小于等于它的2的N次方。
}
//单独处理key为null的情况，放在数组索引位置为0的链表
private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) { //如果已经存在key为null的元素，用新值替换调旧值，返回旧值。
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);//如果不存在key为null的元素，在0位置新增key为null的元素，返回null。
return null;
}
//计算key的hash值
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed; //hash种子，1.7版本引入，获取更好的hash值，减少hash冲突；当等于0时禁止调备用hash函数
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// 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);
}
//根据hash值计算数组索引
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
//首先想到的应该是取模运算，h(hash值)%length(数组长度)，考虑到取模运算效率较低，JDK采用另一种方法。
//数组长度length总是2的N次方且h为非负数，此时h & (length-1)就等价于h % length，但&运算比%运算效率高的多。
//当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小。可以这么理解，2^4-1为0000 1111和0000 1110对比，或者的最后一位为0，经过&运算，1101和1100会映射到同一个数组索引。
//length-1即2^N-1，二进制表示为00...0011...11,h & (length-1)的计算结果就是0~length-1之间的值，
//如果h的小于length，h & (length-1) = h;如果h大于length，h & (length-1) = h的后n位
}
//在指定的数组索引添加Entry
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { //当元素个数>=threshold且指定索引元素不为null时，进行扩容
resize(2 * table.length); //扩容，数组长度增加一倍
hash = (null != key) ? hash(key) : 0; //重新计算hash值
bucketIndex = indexFor(hash, table.length); //重新根据hash值计算数组索引
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex); //
}
//如果e==null(bucketIndex位置没有元素),数组中存放新Entry,新Entry的next为null;
//如果e!=null(bucketIndex位置已有元素),数组中存放新Entry,新Entry的next为e;
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
//扩容
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity)); //重新初始化hash种子
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
//从oldTable转移到newTable
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); //重新计算hash值
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //重新根据hash值计算数组索引
e.next = newTable[i]; //如果e为第一个元素，e.next = null，否则，e.next = 前一个元素。经过扩容，链表上的多个元素的顺序会反转。
newTable[i] = e; //在指定数组索引赋值e
e = next; //赋值为下一个元素，进入下一个循环
}
}
}
获取元素源代码分析：
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey(); //key=null,特殊处理
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); //计算key的hash值
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; //计算数组索引
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //遍历链表，查找hash值相等且key相等的元素
return e;
}
return null;
}
private V getForNullKey() {
if (size == 0) {
return null;
}
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
LinkedHashMap----有序的HashMap
HashMap是无序的，即添加的顺序和遍历元素的顺序具有不确定性。
LinkedHashMap通过在Entry中加入 before, after属性记录该元素的前驱和后继，从而实现有序性。
两种排序方式：
元素添加顺序：accessOrder=false，默认为false
最近访问顺序：accessOrder=true。此情况下，不能使用迭代器遍历集合，因为get()方法会修改Map，在迭代器模式中修改集合会报ConcurrentModificationException。
TreeMap
TreeMap实现了SortedMap，可以根据key对元素进行排序，还提供了接口对有序的key集合进行筛选。
内部基于红黑树实现，红黑树是一种平衡查找树，它的统计性能要优于平衡二叉树。可以在O(logN) 时间内做查找、插入和删除，性能较好。
如果确实需要将排序功能加入HashMap，应该使用TreeMap，而不应该自己去实现排序。
并发Map
Collections.synchronizedMap(hashMap);
ConcurrentHashMap
时间： 2024-08-26 10:50:56