在开发中，经常会用到一些集合类去作为数据存储的容器，比如通常我们想要以key-value/键值对的形式存储数据的时候，最常用的就是HashMap。
HashMap
继承自AbstractMap并实现了Map接口，采用数组和链表的方式存储元素（java 1.8之后，当链表长度超过8的时候，会将链表转成红黑树，用来增加查询效率）。
数据结构
构造函数
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* Constructs an empty HashMap with the specified initial
* capacity and load factor.
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
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);
}
Hashmap 有很多的构造函数，我们最常用的构造函数就是空参构造也就是以 new HashMap();这种形式去构造出一个默认initialCapacity为16，loadFactor为0.75的HashMap
initialCapacity
顾名思义 初始容量，默认是16，注释也说明了必须是2的n次方才可以，如果不是会帮你转成2的n次方，由于HashMap的扩容rresize()和hash计算比较耗费性能，所以当使用时能确定容量大小的话，可以直接指定大小
The default initial capacity - MUST be a power of two.
loadFactor
扩容因子
当存储容量到达当前容量多少的时候选择进行扩容，默认是0.75，拿默认值来说，16*0.75 =12，所以当使用无参构造创建的hashmap创建的对象，当存储对象超过12个的时候，将进行扩容，每次扩容为上次容量的2倍。
查找 get(K key)
HashMap的查找首先定位键值对所在数组中的位置，然后再对红黑树和链表进行查找。
public V get(Object key) {
Node e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
// 1. 定位键值对所在桶的位置
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 2. 如果 first 是 TreeNode 类型，则调用黑红树查找方法
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
// 2. 对链表进行查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
其中(n - 1) & hash用来计算index，由于HashMap 中桶数组的大小 length 总是2的幂，此时，(n - 1) & hash 等价于对 length 取余。
存储键值对 put(K key, V value);
public V put(K key, V value) {
//调用了putVal（）方法，并计算出key的hash值
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
//通过key的hashcode异或计算出hash值，详细的算法说明见下文链接，主要目的是为了减少hash碰撞使，存储分布更加均匀，前提是容量大小为2的n次方
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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;
//计算数组中存储的位置，如果为null,则直接存放，其中 (n - 1) & hash用来计算数组的index，相当于取模%运算，因为二进制的位运算效率高所以容量大小设计为2的n次方，index计算可以直接采用位运算来提升效率
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node e; K k;
//如果该index下存在值则替换
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果是红黑树则添加节点，则添加到子节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//如果是链表则添加下一个节点
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
//检查是否需要转换成红黑树
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)
//添加后判断是否需要扩容。
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
关于hashmap中的hash算法，可以参考：hash算法
插入操作主要做了下面几项工作：
- 当桶数组 table 为空时，通过扩容的方式初始化 table
- 查找要插入的键值对是否已经存在，存在的话根据条件判断是否用新值替换旧值
- 如果不存在，则将键值对链入链表中，并根据链表长度决定是否将链表转为红黑树
- 判断键值对数量是否大于阈值，大于的话则进行扩容操作
扩容机制
在 HashMap 中，桶数组的长度均是2的幂，阈值大小为桶数组长度与负载因子的乘积。当 HashMap 中的键值对数量超过阈值时，进行扩容。
HashMap 按当前桶数组长度的2倍进行扩容，阈值也变为原来的2倍（如果计算过程中，阈值溢出归零，则按阈值公式重新计算）。扩容之后，要重新计算键值对的位置，并把它们移动到合适的位置上去。以上就是 HashMap 的扩容大致过程，接下来我们来看看具体的实现：
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 如果 table 不为空，表明已经初始化过了
if (oldCap > 0) {
// 当 table 容量超过容量最大值，则不再扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 按旧容量和阈值的2倍计算新容量和阈值的大小
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
/*
* 初始化时，将 threshold 的值赋值给 newCap，
* HashMap 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
*/
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
/*
* 调用无参构造方法时，桶数组容量为默认容量，
* 阈值为默认容量与默认负载因子乘积
*/
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// newThr 为 0 时，按阈值计算公式进行计算
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 创建新的桶数组，桶数组的初始化也是在这里完成的
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 如果旧的桶数组不为空，则遍历桶数组，并将键值对映射到新的桶数组中
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)
// 重新映射时，需要对红黑树进行拆分
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
// 遍历链表，并将链表节点按原顺序进行分组
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);
// 将分组后的链表映射到新桶中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
- 计算新桶数组的容量 newCap 和新阈值 newThr
- 根据计算出的 newCap 创建新的桶数组，桶数组 table 也是在这里进行初始化的
- 将键值对节点重新映射到新的桶数组里。如果节点是 TreeNode 类型，则需要- - 拆分红黑树。如果是普通节点，则节点按原顺序进行分组。
LinkedHashMap
LinkedHashMap 继承自HashMap实现了Map接口，底层数据结构实现相对于HashMap多了双向链表，用来记录数据存储的顺序，可分为两种类型，一个是按照存储顺序来进行存储，另一种是按照访问顺序存储，根据这个我们可以实现一个简单的LRUCache
构造函数
/**
* Constructs an empty insertion-ordered LinkedHashMap instance
* with the specified initial capacity and load factor.
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
super(initialCapacity, loadFactor);
accessOrder = false;
}
public LinkedHashMap(int initialCapacity) {
super(initialCapacity);
accessOrder = false;
}
public LinkedHashMap() {
super();
accessOrder = false;
}
和HashMap一样，LinkedHashMap的初始容量为16，扩容因子为0.75，默认的存储顺序为，存储顺序。
插入
在LinkedHashMap中并没有重写put方法，而是重写了newNode()方法,进行双向链表的链接
// HashMap 中实现
Node newNode(int hash, K key, V value, Node next) {
return new Node<>(hash, key, value, next);
}
// LinkedHashMap 中覆写
Node newNode(int hash, K key, V value, Node e) {
LinkedHashMap.Entry p =
new LinkedHashMap.Entry(hash, key, value, e);
// 将 Entry 接在双向链表的尾部
linkNodeLast(p);
return p;
}
// LinkedHashMap 中实现
private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry p) {
LinkedHashMap.Entry last = tail;
tail = p;
// last 为 null，表明链表还未建立
if (last == null)
head = p;
else {
// 将新节点 p 接在链表尾部
p.before = last;
last.after = p;
}
}
get()
LinkedHashMap在获取元素的时候回根据访问顺序去排列双向链表的顺序
// LinkedHashMap 中覆写
public V get(Object key) {
Node e;
if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
return null;
// 如果 accessOrder 为 true，则调用 afterNodeAccess 将被访问节点移动到链表最后
if (accessOrder)
afterNodeAccess(e);
return e.value;
}
// LinkedHashMap 中覆写
void afterNodeAccess(Node e) { // move node to last
LinkedHashMap.Entry last;
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
LinkedHashMap.Entry p =
(LinkedHashMap.Entry)e, b = p.before, a = p.after;
p.after = null;
// 如果 b 为 null，表明 p 为头节点
if (b == null)
head = a;
else
b.after = a;
if (a != null)
a.before = b;
/*
* 这里存疑，父条件分支已经确保节点 e 不会是尾节点，
* 那么 e.after 必然不会为 null，不知道 else 分支有什么作用
*/
else
last = b;
if (last == null)
head = p;
else {
// 将 p 接在链表的最后
p.before = last;
last.after = p;
}
tail = p;
++modCount;
}
}
最后，如果想要基于LinkedHashMap实现缓存则需要重写如下方法
// 移除最近最少被访问条件之一，通过覆盖此方法可实现不同策略的缓存
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return false;
}
最后奉上完整代码：即为leetcode中的146题，含有jeromememory写的解释，非常清晰
HashMap 大家都清楚，底层是 数组 + 红黑树 + 链表 （不清楚也没有关系），同时其是无序的，而 LinkedHashMap 刚好就比 HashMap 多这一个功能，就是其提供 有序，并且，LinkedHashMap的有序可以按两种顺序排列，一种是按照插入的顺序，一种是按照读取的顺序（这个题目的示例就是告诉我们要按照读取的顺序进行排序），而其内部是靠 建立一个双向链表 来维护这个顺序的，在每次插入、删除后，都会调用一个函数来进行 双向链表的维护 ，准备的来说，是有三个函数来做这件事，这三个函数都统称为 回调函数 ，这三个函数分别是：
void afterNodeAccess(Node p) { }
其作用就是在访问元素之后，将该元素放到双向链表的尾巴处(所以这个函数只有在按照读取的顺序的时候才会执行)，之所以提这个，是建议大家去看看，如何优美的实现在双向链表中将指定元素放入链尾！
void afterNodeRemoval(Node p) { }
其作用就是在删除元素之后，将元素从双向链表中删除，还是非常建议大家去看看这个函数的，很优美的方式在双向链表中删除节点！
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
这个才是我们题目中会用到的，在插入新元素之后，需要回调函数判断是否需要移除一直不用的某些元素！
其次，我再介绍一下 LinkedHashMap 的构造函数！
其主要是两个构造方法，一个是继承 HashMap ，一个是可以选择 accessOrder 的值(默认 false，代表按照插入顺序排序)来确定是按插入顺序还是读取顺序排序。
/**
* //调用父类HashMap的构造方法。
* Constructs an empty insertion-ordered LinkedHashMap instance
* with the default initial capacity (16) and load factor (0.75).
*/
public LinkedHashMap() {
super();
accessOrder = false;
}
// 这里的 accessOrder 默认是为false，如果要按读取顺序排序需要将其设为 true
// initialCapacity 代表 map 的 容量，loadFactor 代表加载因子 (默认即可)
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
思路 & 代码
下面是我自己在分析 LinkedHashMap 源码时做的一些笔记，应该是比较清楚的，主体意思就是我们要继承 LinkedHashMap，然后复写 removeEldestEntry()函数，就能拥有我们自己的缓存策略！
// 在插入一个新元素之后，如果是按插入顺序排序，即调用newNode()中的linkNodeLast()完成
// 如果是按照读取顺序排序，即调用afterNodeAccess()完成
// 那么这个方法是干嘛的呢，这个就是著名的 LRU 算法啦
// 在插入完成之后，需要回调函数判断是否需要移除某些元素！
// LinkedHashMap 函数部分源码
/**
* 插入新节点才会触发该方法，因为只有插入新节点才需要内存
* 根据 HashMap 的 putVal 方法, evict 一直是 true
* removeEldestEntry 方法表示移除规则, 在 LinkedHashMap 里一直返回 false
* 所以在 LinkedHashMap 里这个方法相当于什么都不做
*/
void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
LinkedHashMap.Entry first;
// 根据条件判断是否移除最近最少被访问的节点
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}
// 移除最近最少被访问条件之一，通过覆盖此方法可实现不同策略的缓存
// LinkedHashMap是默认返回false的，我们可以继承LinkedHashMap然后复写该方法即可
// 例如 LeetCode 第 146 题就是采用该种方法，直接 return size() > capacity;
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return false;
}
通过上述代码，我们就已经知道了只要复写 removeEldestEntry() 即可，而条件就是 map 的大小不超过 给定的容量，超过了就得使用 LRU 了！然后根据题目给定的语句构造和调用：
/**
* LRUCache 对象会以如下语句构造和调用:
* LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
* int param_1 = obj.get(key);
* obj.put(key,value);
*/
很明显我们只需要直接继承父类的put函数即可，因为题目没有特殊要求，故可以不写！至于 get() 函数，题目是有要求的！
获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
所以我们可以调用 LinkedHashMap 中的 getOrDefault()，完美符合这个要求，即当key不存在时会返回默认值 -1。
至此，我们就基本完成了本题的要求，只要写一个构造函数即可，答案的 super(capacity, 0.75F, true);，没看过源码的小伙伴可能不太清楚这个构造函数，这就是我上文讲的 LinkedHashMap 中的常用的第二个构造方法，具体大家可以看我上面代码的注释！
至此，大功告成！
class LRUCache extends LinkedHashMap{
private int capacity;
public LRUCache(int capacity) {
super(capacity, 0.75F, true);
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
return super.getOrDefault(key, -1);
}
// 这个可不写
public void put(int key, int value) {
super.put(key, value);
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > capacity;
}
}
最后，附上我最开始讲的那两个函数的源码以及部分自己的解析
//标准的如何在双向链表中将指定元素放入队尾
// LinkedHashMap 中覆写
//访问元素之后的回调方法
/**
* 1. 使用 get 方法会访问到节点, 从而触发调用这个方法
* 2. 使用 put 方法插入节点, 如果 key 存在, 也算要访问节点, 从而触发该方法
* 3. 只有 accessOrder 是 true 才会调用该方法
* 4. 这个方法会把访问到的最后节点重新插入到双向链表结尾
*/
void afterNodeAccess(Node e) { // move node to last
// 用 last 表示插入 e 前的尾节点
// 插入 e 后 e 是尾节点, 所以也是表示 e 的前一个节点
LinkedHashMap.Entry last;
//如果是访问序，且当前节点并不是尾节点
//将该节点置为双向链表的尾部
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
// p: 当前节点
// b: 前一个节点
// a: 后一个节点
// 结构为: b <=> p <=> a
LinkedHashMap.Entry p =
(LinkedHashMap.Entry)e, b = p.before, a = p.after;
// 结构变成: b <=> p <- a
p.after = null;
// 如果当前节点 p 本身是头节点, 那么头结点要改成 a
if (b == null)
head = a;
// 如果 p 不是头尾节点, 把前后节点连接, 变成: b -> a
else
b.after = a;
// a 非空, 和 b 连接, 变成: b <- a
if (a != null)
a.before = b;
// 如果 a 为空, 说明 p 是尾节点, b 就是它的前一个节点, 符合 last 的定义
// 这个 else 没有意义，因为最开头if已经确保了p不是尾结点了，自然after不会是null
else
last = b;
// 如果这是空链表, p 改成头结点
if (last == null)
head = p;
// 否则把 p 插入到链表尾部
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
tail = p;
++modCount;
}
}
void afterNodeRemoval(Node e) { // 优美的一笔，学习一波如何在双向链表中删除节点
LinkedHashMap.Entry p =
(LinkedHashMap.Entry)e, b = p.before, a = p.after;
// 将 p 节点的前驱后后继引用置空
p.before = p.after = null;
// b 为 null，表明 p 是头节点
if (b == null)
head = a;
else
b.after = a;
// a 为 null，表明 p 是尾节点
if (a == null)
tail = b;
else
a.before = b;
}