HashMap for Java8

HashMap for Java8

总结

1. 无序 （相应的可以看一下LinkedHashMap、TreeMap，不同的有序规则）
2. 非线程安全（ConcurrentHashMap 线程安全的)
3. 实现结构：数组 + 链表 + 红黑树
   1. 链表查找的时间复杂度O(n)
      |-链表长度超过8时，转为红黑树
   2. 红黑树查找、添加、删除的时间复杂度O(logn),红黑树较难
      了解equals()、hashCode()方法
4. modCount：这个是记录操作次数的，如果在类似遍历的过程中，出现了不同，直接抛异常
5. 懒加载：无参构造时，数组还未初始化，当进行put操作时，才会进行默认大小（16）初始化
6. 扩容：每次扩容2倍，保证重新写入桶时，高低位的放置（二进制）
   负载因子：0.75
7. key可以为null，总是放在桶(capacity)的第一个元素

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

内部类

Node:Map.Entry {hash,key,value,next}

TreeNode:LinkedHashMap.Entry{parent,left,right,prev,red}

put核心方法

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        //
        Node[] tab; Node p; int n, i;
        // 如果当前HashMap的存储容器Node[] table为null或者长度为0，那么进行第一次容器的扩容
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //如果数组中对应下标没有值，那么直接赋值
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        //否则
        else {
            Node e; K k;

            // 如果刚刚好这个要put的key与这个下标所对应的key相同，那么直接替换
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 如果这个下标所对应的Node是红黑树
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            // 如果这个下标所对应的Node是链表
            else {
                //  遍历链表
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    // 如果找到了链尾，直接将目标值插入到链尾
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //判断是否达到转红黑树的条件
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // 如果没到链尾 就找到了相同的key，那么直接替换
                    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;
        //插入后，在扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

get核心方法

final Node getNode(int hash, Object key) {
        Node[] tab; Node first, e; int n; K k;

        //确定桶不是空的，并确定桶中的位置first
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            //如果first的key与入参相同，那么直接返回
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            //如果first有下一个节点，那么说明此处已经形成了链表或红黑树
            if ((e = first.next) != null) {
                //如果是红黑树，那么按红黑树方式查找
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
                //如果是链表，那么循环，直到找到key相同的
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

扩容核心方法

final Node[] resize() {

        //计算扩容后，数组的长度（初始化是16，正常扩容是翻倍(为了链表的高低位拆分)）
        Node[] 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;
            }
            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[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
        table = newTab;

        //容器不为空时，重新计算hash值并将Node重新放置到容器中
        if (oldTab != null) {
            //遍历数组
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node e;

                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    //下一节点为空时，重新计算hash值并在相应下标处存储
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    //下一节点为红黑树时的处理
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    //下一节点为链表时
                    else { // preserve order
                        Node loHead = null, loTail = null;
                        Node hiHead = null, hiTail = null;
                        Node next;
                        //循环遍历这个链表，按照高低位拆分为两个链表
                        do {
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        //如果低位链表不为空，那么存储在Node[j]的位置（也就是下标不变）
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        //如果高位链表不为空，那么存储在Node[j+oldCap]的位置（也就是原下标+原数组长度）
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

初始化槽大小的核心方法

// 初始化HashMap数组长度，大于等于cap的最小2次幂，一个很有意思的思路
// 个人理解：
//      一个int类型的数字的二进制的有效位一定是以1开头
//      那么当右位移一位时，也就是上一步的1右移一位，进行或运算，那么就保证了最高两位全部为1
//      然后，在此基础上右位移2位，也就是第3、4位为1，或运算后，保证了最高四位全部为1
//      依次下去，右位移四位，八位，十六位
//      Integer.MAX_VALUE = 2^32-1，所以不需要再往下运算了
//      1010110101
//      01xxxxxxxx  或运算后  11xxxxxxxx (不必介意xxx到底是什么)
//      0011xxxxxx  或运算后  1111xxxxxx
//      00001111xx  或运算后  11111111xx
//      0000000011  或运算后     1111111111
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;
    }

// get方法比较简单  hash 是key的hash码