HashMap解析

HashMap

冰冻三尺,非一日之寒;人生祸福,皆多年累积

概述

HashMap 是一种键值对的数据结构,是常用的 Java 数据结构之一。

在 JDK1.7 的版本,HashMap 底层采用数据 + 链表的形式存储数据。

在 JDK1.8 的版本,HashMap 底层进行了优化,在某些情况下链表会转化为红黑树。


源码分析

一、构造方法

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;
 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
 }

 public HashMap(int initialCapacity) {
 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
 }


 public HashMap() {
 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
 }


 public HashMap(Map m) {
 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
 putMapEntries(m, false);
 }

注意

如果在构造方法指定的 HashMap 初始容量不是 2 的 n 次幂,会调用 tableSizeFor 方法自动修改为 2 的 n 次幂。至于为什么必须是 2 的 n 次幂,下面会讲解。

 /**
 * 根据指定的容量返回2的n次幂
 */
 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;
 }

二、如何确定节点在数组的位置

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

通过节点的 key 的 hashCode 计算出一个 hash 值,然后通过 (n - 1)& hash 计算得到当前节点应该存放到数组的哪个位置。如果这个位置已经被其他节点占用,那就要判断 key 是否相同,如果相同则直接覆盖,如果不同则通过拉链法解决冲突。

注意

为什么是 **(n - 1)& hash** 以及 n 为什么要等于 2 的 n 次方?

在 JDK 1.8 之前,要确定某个元素要存放到数组的哪个位置,是通过 hash % n 取余数来确定的。例如:"test" 的 hash 值是25,数组长度 n = 8 ,余数为 1,那么键 "test" 就存放到数组下标为 1 的位置。JDK1.8 在次基础上做了改进。当 n = 2 的幂数时,(n - 1)& hash 的结果和取余数相同,但是 '&' 运算时二进制运算,速度要比取余数快很多。

三、存放元素

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

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
 boolean evict) {
 Node[] tab; Node p; int n, i;
 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
 n = (tab = resize()).length;
 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
 else {
 Node e; K k;
 if (p.hash == hash &&
 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
 e = p;
 else if (p instanceof TreeNode)
 e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
 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;
 }
 }
 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;
 }

具体过程如下:

final Node[] resize() {
 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;
 if (oldTab != null) {
 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
 Node 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)e).split(this, newTab, j, oldCap);
 else { // preserve order
 Node loHead = null, loTail = null;
 Node hiHead = null, hiTail = null;
 Node next;
 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);
 if (loTail != null) {
 loTail.next = null;
 newTab[j] = loHead;
 }
 if (hiTail != null) {
 hiTail.next = null;
 newTab[j + oldCap] = hiHead;
 }
 }
 }
 }
 }
 return newTab;
 }

1、如果 table 为空,则调用 resize 方法进行扩容;

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