java中HashMap的实现原理

HashMap底层实现原理

在JDK1.7及以前的版本中 ，HashMap 底层由 数组＋ 链表 实现。

新建一个 HashMap的时候就会初始化一个数组。数组中的元素我们称为 Entry，每个 Entry其实就是一个 键值对，并且包含一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。当需要存储一个 键值对(Entry对象) 时，会根据hash算法来决定其在数组中的位置。当需要取出一个 Entry 对象时，也会根据 hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据 equals 方法从该位置的链表中取出 Entry。

HashMap 结合了 ArrayList 的查询效率高的特点以及 LinkedList 插入效率高的特点，但是如果我们要存储的数据过于庞大，肯定会造成多次 哈希冲突，这样一来，链表上的节点就会堆积很多，在做查询的时候效率又会变得很低，失去了 HashMap本来的特点

 在JDK1.8 及之后的版本中，HashMap 底层由 数组 + 链表 + 红黑树 实现。当节点数不大于 8 时，还是一个链表结构，只不过插入节点时变成了尾插法，当节点数大于 8 之后，将链表结构转换为红黑树结构，复杂度也从 O(n) 变成了 O(logn).

HashMap.put

put方法在hashmap中起插入的作用，即在当前的hashmap上添加新元素。

主要流程：

1. 判断table数组是否为空，或者为 null，否则执行 resize() 扩容操作
2. 使用 key.hashcode() 将 key 转换为 数组下标 i ， 如果 table[i] =null,直接新建节点添加即可，转入 6 ；如果 table[i] != null，则转向 3；
3. 判断 table[i] 的首个元素是否和 key 一样，如果相同（equals判断）则直接覆盖 value，否则转向 4
4. 判断 table[i] 是否为 红黑二叉树，如果是，则直接插入键值对，否则转向 5
5. 遍历 table[i]，判断链表长度是否大于 8 ，若是 则把链表转换为 红黑树，进行插入操作；否则进行链表插入操作；如果链表中已存在 key 则直接覆盖 value
6. 插入成功后，判断实际存在的键值对数量是否超过了 threshold ，如果操作则需要扩容。

public v put(K key, V value) {
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    // 通过 key 计算hash值
    int hash = hash(key);
    // 通过 key 找到数组中待存放的下标
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 链表
    for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        object k;
        // 如果这个数组下标中有元素，开始遍历链表
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key .equals(k))) {
            // 如果两个 hash 值相同，或者键相同，则修改 value
            V oldValue = e.value;
            e.value = Value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    modCount++;
    // 可能两个 hash 值不同，但计算出的 index 一样，这就发生了 hash碰撞
    // 使用头插法，将其放在链表头部
    addEntry (hash, key, value, i)
    return null;
}

HashMap.get

get方法在hashmap中起取值的作用，即根据 key 获取对应的 value值

主要流程：

1. 首先判断数组是否为空，如果为空直接返回null；
2. 使用 hashcode() 计算 key的索引 i ，如果 table[i] 为空，返回null；否则判断key值是否相同，若相同则返回该key的value
3. 如果 key 值不相同，则往后遍历；
4. 如果 table[i] 是红黑树，则调用红黑树的 getTreeNode() 进行查找
5. 如果 table[i] 是链表，则遍历链表查找

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;
        //若哈希表不为空，并且当前索引位置有元素
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            //若在一个桶中，并且当前索引位置的key值与要查找的key值相等
            //说明找到了，返回该值
            if (first.hash == hash && 
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
                //若key值不相同，且还有元素
            if ((e = first.next) != null) {
                //如果此时已经树化，则调用红黑树的getTreeNode()查找
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    //若没有树化，则在从前往后遍历链表，直到找到该元素
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        //若找不到则返回null
        return null;
    }