hashMap是数组+链表或者数组+红黑树的结构,如下图
put
方法和get
方法为出发点,从源码角度,阐述面试的知识点static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
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; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
}
HashMap的put方法会调用putVal
方法
//hashmap的put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
hash过程(即hash函数)是HashMap的一个核心知识点。hash映射的计算过程是hashValue&(n-1)
.
计算公式中的hashValue就是hash函数返回的结果。即key.hashCode与其高16位相异或的结果。
为什么是key.hashCode与其高16位相异或的结果?
n是2的幂次方,所以n-1,一定是前部全为0,尾部全为1。类似00001111
,假设hashValue==01010111
其与00001111
相与,由于0与[0或1]相与一定为0,所以相与过程中,只利用到了hashVaule的0111
后四位,所以为了增加多样性,使散列均匀,让hashValue与其前四位相异或,融入后四位的差异。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
首先判断map是否为空,为空调用resize函数进行初始化,初始数组大小为16
(数组大小一定是2的幂次方),初始加载因子0.75
,之后进行hash映射计算(n-1)&hash
,得到hash位置(数组中的位置),如果没有hash冲突,就直接插入。之后分两种情况讨论,红黑树结构,按照红黑树的方式进行插入或覆盖。链表结构,使用尾插法进行插入或替换,并且如果插入后,超过规定的阈值,链表结构会转换成红黑树结构。
最后如果插入元素后,数组中包含的元素超过加载阈值,会调用resize
函数进行扩容操作
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//判断map是否为空,为空调用resize函数初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果没有hash冲突,就直接插入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//红黑树结构,使用红黑树操作
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//链表结构,使用尾插法进行插入
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;
}
}
//存在相同的key,则考虑值覆盖
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//如果元素大于阈值,则进行扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
hashMap的扩容操作,其实也是一个核心知识点。
如果2倍的原数组大小小于一个最大数量阈值,则可以进行扩容操作,原数组大小扩容成两倍,加载阈值也扩大为两倍。为什么一定要扩容为其两倍?因为数组大小一定必须为2的幂次方,数组大小n是2的幂次方的话, n − 1 n-1 n−1一定是前部均为0尾部均为1的形式, h a s h & ( n − 1 ) hash\&(n-1) hash&(n−1)范围一定是 [ 0 , n − 1 ] [0,n-1] [0,n−1].
由于数组扩容了,原数组必须会有一个rehash过程。
分为两种情况,一红黑树结构,是通过分裂实现rehash过程
二是链表结构
这里的 n n n是oldcap ,即原数组大小
如果 n & h a s h = = 0 n\ \&\ hash == 0 n & hash==0则 ( 2 n − 1 ) & h a s h = = ( n − 1 ) & h a s h (2n-1)\&hash ==(n-1) \& hash (2n−1)&hash==(n−1)&hash
如果 n & h a s h ! = 0 n\ \&\ hash\ !=\ 0 n & hash != 0则 ( 2 n − 1 ) & h a s h = = ( n − 1 ) & h a s h + n (2n-1)\&hash == (n-1)\&hash + n (2n−1)&hash==(n−1)&hash+n
上面结论,自己可以在草稿纸上推一推
根据上面结论,可以依据 h a s h V a l u e & n hashValue\ \&\ n hashValue & n的结果,将链表中的元素分为两个链表,一个依旧放在原位置
一个放在原位置+n处
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//原数组大小不为0
if (oldCap > 0) {
//超过最大容量不允许扩容,直接返回原数组
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
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;
//rehash过程
if (oldTab != null) {
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;
//红黑树结构通过分裂
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;
//第一种情况
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//第二种情况
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}