jdk源码
HashMap
hash算法，简述hashMap代码实现
每个对象有一个hashcode,使用除留取余法找到自己所在地址，使用链地址法处理冲突
hashmap:map的每个entry是一个node
put的过程：对key求hash值，计算下标，如果没有碰撞直接放入桶中，如果碰撞了，以链接的方式放到后面，如果链接长度超过阀值8，将链表转成红黑树，当长度小于阀值6，转成链表，如果节点存在就替换旧值，如果桶满了（16*0.75），就需要resize扩容两倍后重排
get的过程：hash值不同的key很好找，hash值相同时候，找到了桶位后，需要调用key的equals方法找到最终所在链表的位置
hashMap的源码分析
- 接口
interface Map<K,V> {
interface Entry<K,V> {
}
V get(Object key);
V put(K key, V value);
V remove(Object key);
int size();
}
- put方法
class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V> {
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {}
final class KeySet extends AbstractSet<K> {}
final class Values extends AbstractCollection<V> {}
final class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> {}
abstract class HashIterator {}
final class KeyIterator extends HashIterator
implements Iterator<K> {}
final class ValueIterator extends HashIterator
implements Iterator<V> {}
final class EntryIterator extends HashIterator
implements Iterator<Map.Entry<K,V>> {}
// LinkedHashMap.Entry extends HashMap.Node
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {}
transient Node<K,V>[] table;
public V put(K key, V value) {
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 插入的第一个元素
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 要占的桶位是空的
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {// 桶位已有元素
Node<K,V> e; K k;
// key正好与桶位位置的key相同冲突
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 元素已经树化
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {// 链表后接Node
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
// 将元素插入到链表尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 链表长度大于8，将索引为 (n - 1) & hash 的桶位树化
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 链表中遇到相同key的元素，冲突
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// e是key冲突了的老节点
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;
}
}
- resize()
// if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// if (++size > threshold)
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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// newCap = oldCap * 2
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);
}
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) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 该桶位只有一个元素
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 该桶位是树节点
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order 该桶位是普通链表，且不只一个元素
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 将该条件的元素放到链表loTail-loHead
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {// 将该条件的元素放到链表hiTail-hiHead
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);// 遍历该桶位链表所有元素
if (loTail != null) {
// 将低位链表元素放到新扩容的数组中
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
// 将高位链表元素放到新扩容的数组中
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
怎么将元素插在表头，然后将新表头放在数组位置
private void addEntry(K key, V value, int index) {
table[index] = new Entry(key,value,table[index]);
}
位移
// n << 3
n左移2位，相当于n * 2^3
// n >>> 4
n 右移4位，相当于n / 2^4
// 得到的是小于数组长度的一个下标
e.hash & (newCap - 1)
// oldCap是2^整数次幂，得到的是0或者e.hash原值
e.hash & oldCap
怎么计算一个对象所在的数组下标
数组长度为n,则下标为（n-1）& hash
hashmap什么时候会对数组扩容，会等数组满了才进行吗
DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16
那么数量为12的时候便进行扩容
当元素容量超过阈值时候，hashmap会进行扩容重排，怎么重排
创建一个新数组，长度为原数组两倍，将原来数组的数据搬到新数组中
为什么重排的时候，java7将元素加在链表头部会死循环，而java8加在链表尾部不会
while (null != e){
next = e.next;
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
设 A.next = B,此时两个线程同时进行扩容，线程一扩容需要循环两次，第一次，将A节点取出插入链表头部，第二次，将B节点取出插入链表头部，假设它们还是同一个桶位，同一个链表，此时变成了B.next = A；假设之前有一个叫做线程二的已经将A节点插入了，然后挂起，现在要插入B节点，B节点插入也成功了，现在要插入B.next节点，本来B 的next节点应该为空则结束这个链表的遍历，但是B的next现在为A了，现在又将A插入，造成A.next = B。注意到了吗，现在A.next = B而且B.next = A，若查询线程陷入进去则会导致死循环
数组长度为（）时，hash冲突最少
2的n次方的时候
链表、平衡二叉树、红黑树比较
红黑树比平衡二叉树搜索慢，插入元素比平衡二叉树快
红黑树搜索比链表快，插入比链表慢
红黑树，参考算法导论
- 根节点是黑色、每个叶节点（NIL）是黑色。真叶节点既可红又可黑，其左右指针指向叶节点T.nil
- 不能有两个连续的红节点，但可以有两个连续的黑节点
- 每个节点，从该节点到其所有后代叶节点的简单路径上，均包含相同数目的黑色节点
旋转
y 是x 的右子节点（以x为轴左旋）：y取代x的位置，x成为y的左子树，y原来的左子树成为x的右子树，y原来右子树不变。
x 是y 的左子节点（以y为轴右旋）：x取代y的位置，y成为x的右子树，x原来的右子树成为y的右子树，x原来左子树不变。
Left-rotate(T.p){
}
Right-rotate(T.p){
}
- 按照排序树插入再调整：下面讨论需要调整的几种情况
// 当前指针z指向新节点
// z的parent是红节点
while(((parent = parentOf(node))!=null)&&isRed(parent)) {
gparent = parentOf(parent);
// z的parent是左孩子
if(gparent.leftChild == parent) {
RBNode<T> uncle = gparent.rightChild;
// z的uncle是红节点
if (isRed(uncle)) {
setBlack(parent);
setBlack(uncle);
setRed(gparent);
node = gparent;
continue;
} else {// z的uncle是黑节点
// 若z是右孩子，旋转后z变成了左孩子
if (parent.rightChild == node) {
leftRonate(parent);
RBNode<T> temp = node;
node = parent;
parent = temp;
}
setBlack(parent);
setRed(gparent);
rightRonate(gparent);
}
}
}
setBlack(root)
- 排序树删除节点
// 若z没有孩子节点、只有一个孩子节点，删除z非常简单
// 讨论z有两个孩子节点情况，怎么找z的后继
顶替z位置的一定在z的右子树中，并且是z右子树的最小值
// 怎么找到z右子树的最小值
往左遍历，第一个没有左孩子的节点就是最小值
- 红黑树的删除节点