阅读源码,HashMap回顾

本文一是总结前面两种集合,补充一些遗漏,再者对HashMap进行简单介绍。

回顾

因为前两篇ArrayList和LinkedList都是针对单独的集合类分析的,只见树木未见森林,今天分析HashMap,可以结合起来看一下java中的集合框架。下图只是一小部分,而且为了方便理解去除了抽象类。
阅读源码,HashMap回顾_第1张图片

Java中的集合(有时也称为容器)是为了存储对象,而且多数时候存储的不止一个对象。

可以简单的将Java集合分为两类:

  • 一类是Collection,存储的是独立的元素,也就是单个对象。细分之下,常见的有List,Set,Queue。其中List保证按照插入的顺序存储元素。Set不能有重复元素。Queue按照队列的规则来存取元素,一般情况下是“先进先出”。
  • 一类是Map,存储的是“键值对”,通过键来查找值。比如现实中通过姓名查找电话号码,通过身份证号查找个人详细信息等。

    理论上说我们完全可以只用Collection体系,比如将键值对封装成对象存入Collection的实现类,之所以提出Map,最主要的原因是效率。

HashMap简介

HashMap用来存储键值对,也就是一次存储两个元素。在jdk1.8中,其实现是基于数组+链表+红黑树,简单说就是普通情况直接用数组,发生哈希冲突时在冲突位置改为链表,当链表超过一定长度时,改为红黑树。

可以简单理解为:在数组中存放链表或者红黑树。

  1. 完全没有哈希冲突时,数组每个元素是一个容量为1的链表。如索引0和1上的元素。
  2. 发生较小哈希冲突时,数组每个元素是一个包含多个元素的链表。如索引2上的元素。
  3. 当冲突数量超过8时,数组每个元素是一棵红黑树。如索引6上的元素。

下图为示意图,相关结构没有严格遵循规范。
阅读源码,HashMap回顾_第2张图片

类签名

public class HashMap extends AbstractMap
    implements Map, Cloneable, Serializable

如下图

阅读源码,HashMap回顾_第3张图片]

实现Cloneable和Serializable接口,拥有克隆和序列化的能力。

HashMap继承抽象类AbstractMap的同时又实现Map接口的原因同样见上一篇LinkedList。

常量

//序列化版本号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

//默认初始化容量为16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 

//最大容量,2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

//默认负载因子,值为0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;


//以下三个常量应结合看
//链表转为树的阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

//树转为链表的阈值,小于6时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

//链表转树时的集合最小容量。只有总容量大于64,且发生冲突的链表大于8才转换为树。
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

上述变量的关键在于链表转树和树转链表的时机,综合看:

  • 当数组的容量小于64是,此时不管冲突数量多少,都不树化,而是选择扩容。
  • 当数组的容量大于等于64时,

    • 冲突数量大于8,则进行树化。
    • 当红黑树中元素数量小于6时,将树转为链表。

变量

//存储节点的数组,始终为2的幂
transient Node[] table;

//批量存入时使用,详见对应构造函数
transient Set> entrySet;

//实际存放键值对的个数
transient int size;

//修改map的次数,便于快速失败
transient int modCount;

//扩容时的临界值,本质是capacity * load factor
int threshold;

//负载因子
final float loadFactor;

数组中存储的节点类型,可以看出,除了K和Value外,还包含了指向下一个节点的引用,正如一开始说的,节点实际是一个单向链表。

static class Node implements Map.Entry {
    
    final int hash;
    final K key;
    V value;
    Node next;
    
   //...省略常见方法
}

构造方法

常见的无参构造和一个参数的构造很简单,直接传值,此处省略。看一下两个参数的构造方法。

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "+initialCapacity);
    
    //指定容量不能超过最大值
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                           loadFactor);
    
    this.loadFactor = loadFactor;
    //将给定容量转换为不小于其自身的2的幂
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

tableSizeFor方法

上述方法中有一个非常巧妙的方法tableSizeFor,它将给定的数值转换为不小于自身的最小的2的整数幂。

static final int tableSizeFor(int cap) {
    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;
}

比如cap=10,转换为16;cap=32,则结果还是32。用了位运算,保证效率。

有一个问题,为啥非要把容量转换为2的幂?之前讲到的ArrayList为啥就不需要呢?其实关键在于hash,更准确的说是转换为2的幂,一定程度上减小了哈希冲突。

关于这些运算,画个草图很好理解,关键在于能够想到这个方法很牛啊。解释的话配图太多,这里篇幅限制,将内容放在另一篇文章,HashMap之tableSizeFor方法图解

添加元素

在上面构造方法中,我们没有看到初始化数组也就是Node[] table的情况,这一步骤放在了添加元素put时进行。

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

可以看出put调用的是putVal方法。

putVal方法

在此之前回顾一下HashMap的构成,数组+链表+红黑树。数组对应位置为空,存入数组,不为空,存入链表,链表超载,转换为红黑树。

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
    
    Node[] tab; 
    Node p; 
    int n, i;
    //数组为空,则扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    //根据key计算hash值得出数组中的位置i,位置i上为空,直接添加。
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    //数组对应位置不为空
    else {
        Node e; 
        K k;
        //对应节点key上的key存在,直接覆盖value
        if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        //为红黑树时
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        //为链表时
        else {
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    //链表转换为红黑树
                    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) { 
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    
    ++modCount;
    //下次添加前需不需要扩容,若容量已满则提前扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

resize()方法比较复杂,最好是配合IDE工具,debug一下,比较容易弄清楚扩容的方式和时机,如果干讲的话反而容易混淆。

获取元素

根据键获取对应的值,内部调用getNode方法

public V get(Object key) {
    Node e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

getNode方法


final Node getNode(int hash, Object key) {
    
    Node[] tab; 
    Node first, 
    e; int n; 
    K k;
    
    //数组不为空
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        //第一个节点满足则直接返回对应值
        if (first.hash == hash && 
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            //红黑树中查找
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                //链表中查找
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

总结

HashMap的内容太多,每个内容相关的知识点也很多,篇幅和个人能力限制,很难讲清所有内容,比如最基础的获取hash值的方法,其实也很讲究的。有机会再针对具体的细节慢慢详细写吧。

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