map.put("Chinese", 1);
map.put("Math", 2);
map.put("Englist", 3);
map.put("Chemistry", 4);
map.put("Biology", 5);
for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());
}
HashMap底层是数组(用table存的)实现的,数组的每个元素是链表,由Entry内部类实现(数组table内部是Entry对象)。HashMap通过put方法存储对象,通过get方法获取对象。
存储对象时,我们将K/V传给put方法时,它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置,进一步存储,HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。
获取对象时,我们将K传给get,它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置,并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候,Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来,在Java 8中,如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8),则使用红黑树来替换链表,从而提高速度。
//默认的容量为16,装填因子为0.75
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 有3个重载的HashMap构造函数
public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public 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;
threshold = initialCapacity;
// init函数为空,需要有特殊需求的子类单独实现
init();
}
threshold: 初始容量,表示哈希表中桶的数量。
loadFactor:负载因子,表示当前哈希表的最大填满比例。当threshold * loadFactor < 当前哈希表中桶数目(哈希表中元素的个数)
时,哈希表的threshold需要扩大为当前的2倍。
Entry为HashMap的内部类,它包含了键key、值value、下一个节点next,以及hash值。这个内部类非常重要,正是由于Entry才构成table数组的项为链表。
如果对迭代性能要求很高的话不要把capacity设置过大,也不要把load factor设置过小。当bucket填充的数目(即hashmap中元素的个数)大于capacity*load factor时就需要调整buckets的数目为当前的2倍。
put函数大致的思路为:
把链表转换成红黑树
;具体代码的实现如下:
public V put(K key, V value) {
// 对key的hashCode()做hash
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;
// tab为空则创建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 计算index,并对null做处理
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 节点存在
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 该链为树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 该链为链表
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;
}
}
// 写入
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 超过load factor*current capacity,resize
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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) {
// 直接命中
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 未命中
if ((e = first.next) != null) {
// 在树中get
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 在链表中get
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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 threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = 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 { // preserve order
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;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.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;
}
是基于Map接口的实现,存储键值对时,它可以接收null的键值,是非同步的,HashMap存储着Entry(hash, key, value, next)对象。
通过hash的方法,通过put和get存储和获取对象。存储对象时,我们将K/V传给put方法时,它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置,进一步存储,HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时,我们将K传给get,它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置,并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候,Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来,在Java 8中,如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8),则使用红黑树来替换链表,从而提高速度。
通过对key的hashCode()进行hashing,并计算下标( n-1 & hash),从而获得buckets的位置。如果产生碰撞,则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点
在Java 1.8的实现中,是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的:(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16),主要是从速度、功效、质量来考虑的,这么做可以在bucket的n比较小的时候,也能保证考虑到高低bit都参与到hash的计算中,同时不会有太大的开销。
如果超过了负载因子(默认0.75),则会重新resize一个原来长度两倍的HashMap,并且重新调用hash方法。