今天会是有offer的一天么：面试时不要再问我HashMap了
总所周知，HashMap和ConcurrentHashMap是面试中经常会被问到的考点。UP最近在找实习的时候也会经常被问到相关的问题。那么OK今天我们就来做一个总结。由于篇幅有限，今天先来说一下HashMap。
HashMap简介
HashMap采用Key/Value存储结构，每个Key对应唯一的一个Value。
- HashMap实现了Cloneable，可以被克隆。
- HashMap实现了Serializable，可以被序列化。
- HashMap继承了AbstractMap，实现了Map接口，具有Map的所有功能。
HashMap内部属性：
- DEFAULT_INITIAL_CAPACITY=1<<4；数组的默认的初始容量为16。
- MAXIMUM_CAPACITY =1<<30；数组的最大容量为2的30次方。
- DEFAULT_LOAD_FACTOR =0.75f默认的装载因子为0.75。
- TREEIFY_THRESHOLD =8当一个桶中的元素大于等于8的时候树化。
- UNTREEIFY_THRESHOLD =6当一个桶中的元素小于等于6时反树化为链表。
- MIN_TREEIFY_CAPACITY =64当桶的个数大于64的时候且一个桶中的元素大于等于8时，才会进行树化，否则桶会进行扩容。
- Node
- int size元素的数量。
- int modCount表示支持fail-fast。
- int threshold; 表示当桶中的容量达到多少时会进行扩容。
threshold等于桶容量乘以装载因子。 - float loadFactor装载因子，默认0.75。
- Set
static class Nodeimplements Map.Entry
{
final int hash;//key所对应的的hash值，final修饰不可变
final K key;//key值，final修饰不可变
V value;//value值
Nodenext;//next
}
Node是一个单链表节点，hash用来存储key计算得来的hash值。
static final class TreeNode extends LinkedHashMap.Entry {
TreeNode parent; // red-black tree links
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
}
TreeNode是一个树型节点,在链表树化的时候使用。
HashMap的构造方法
HashMap（）
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; //将装载因子设置为默认值
}
HashMap(int initialCapacity)
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);//调用HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)方法
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)///如果传入容量小于0，抛出异常
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)//如果大于最大容量，则使用最大的容量
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))//检查装载因子是否合法
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//计算扩容门槛
}
static final int tableSizeFor(int cap) {
///往上取最近的2的n次方
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;
}
HashMap的各种操作
put（K key ，V value）
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[] tab; Node 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 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)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;
}
- 计算key的hash值；
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
如果key为null，则hash值为0，否则调用key的hashCode()方法让高16位与整个hash异或。为的是让计算出的hash值更加分散一些。
2. 如果桶（数组）数量为0，则调用resize()方法初始化桶；
resize（）方法比较复杂，我们来解释一下。
final Node[] resize() {
//旧数组
Node[] oldTab = table;
//旧容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//旧的扩容门槛
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//如果旧的容量大于最大的容量是，不在进行扩容，直接返回
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//如果旧的容量的2倍小于最大的容量，oldCap<<1为扩大两倍。
//且旧的容量大于默认容量也就是16。新容量扩大为两倍，扩容门槛扩大两倍。
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//这里当你调用HashMap(int initialCapacity)进行创建时，第一次插入数据会走到这里。
//也就是oldcap=0，oldThr>0;那么将新容量设置为旧的扩容门槛。
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else {
//调用new HashMap（）创建时，第一次插入数据走到这。
//新容量为默认值16，新的扩容门槛为16*0.75。
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//如果新的扩容门槛等于0，会进行计算。
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"})
//以新的容量创建一个数组
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
//将新数组赋值给桶
table = newTab;
//如果旧的桶不为null，说明之前存在元素，那么需要搬移元素。
if (oldTab != null) {
//遍历旧的数组进行元素的搬移。
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
//如果旧桶中第一个元素不为空
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//将旧桶中第一个元素设置为null，方便进行GC回收
oldTab[j] = null;
//如果next==null，意味着桶中只有一个元素，直接进行赋值
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果第一个是树节点，那么将这棵树分散成两课存入新的桶中
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//否则按照链表的方式进行遍历
//建立两个链表，一个是低位链表，另一个是高危链表
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
do {
next = e.next;
//如果当前key的hash值与桶的旧容量与操作等于0
//将当前节点放入地位链表中
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//否则放入高位链表中
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//将低位链表放入新桶中的位置和旧桶位置一样
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//将高位链表放入新桶的位置等于原来旧桶位置加上原来旧桶的长度
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
- 如果key所在的桶没有元素，则新建一个节点放入桶中的第一个位置。
- 否则判断如果桶中第一个元素的key与插入元素的key相同，则更改key所对应的value。
- 否则如果桶中第一个元素是树节点，则调用树节点插入方法寻找元素或插入树节点。
- 否则按照链表的方式，查找key是否在链表中。如果找到key，则更新value值并返回旧值。否则新建一个节点插入到链表的末尾，插入之后需要判断是否需要进行树化。
- 如果没有找到key（如果旧桶中当前位置原本没有元素，那么在当前位置插入第一个元素的时候会走到这），size++，modcount++并判断数组是否需要扩容（size是否大于threshold）。
get(Object key)
public V get(Object key) {
Node e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
//如果table不为空，且table的长度大于0且桶中第一个元素不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果桶中第一个节点是我们要找的节点，直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//如果头结点的下一个节点不为空
if ((e = first.next) != null) {
//如果头结点是树节点，按照红黑树的查找方式进行查找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode)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);//循环遍历链表进行查询。
}
}
//表示查找失败，查找节点不存在返回null
return null;
}
- 计算key所对应的hash值。定位到指定的桶中。
- 如果桶中第一个元素等于所查找的元素，直接返回。
- 如果头结点是树节点，按照红黑树的查找方式进行查找。
- 否则按照链表的查找方式进行查找。
remove（Object key）
public V remove(Object key) {
Node e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node[] tab; Node p; int n, index;
//如果桶不为空，且桶的长度大于0，且桶的第一个元素不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node node = null, e; K k; V v;
//如果桶中第一个元素就是所要删除的元素，将p赋值给node
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
//如果p.next!=null,继续进行查找
else if ((e = p.next) != null) {
//如果第一个是树节点，按照树的查护方式进行查找
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode)p).getTreeNode(hash, key);
else {
//否则按照链表的方式进行查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//如果找到元素进行删除
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//按照红黑树进行删除
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//如果头结点是所需要删除的元素，将头结点的下一个节点移动到一一个位置
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
//按照链表的方式进行删除
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
- 查找元素所在的节点。
- 如果找到的节点是树节点，则按照红黑树的方式进行删除。
- 如果找到的节点是桶中的第一个节点，则把第二个节点移到第一的位置。
- 否则按链表删除节点处理。
- size–，modcount++。
HashMap总结
- HashMap采用数组 + 链表 + 红黑树的存储结构进行存储。
- HashMap的默认初始容量为16，默认装载因子为0.75f，每次扩容为之前的两倍（要注意一点HashMap容量一定是2的n次方）。
- 当桶的数量大于64且某个桶中的元素数量大于8时，进行树化，小于等于6时进行反树化。
- 要注意HashMap是非线程安全的。