HashMap源码解析

目录

一:put方法流程

二:get方法

三:扩容机制


一:put方法流程

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;
    //判断数组是否未初始化
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        //如果未初始化,调用resize方法 进行初始化
        n = (tab = resize()).length;
    //通过 & 运算求出该数据(key)的数组下标并判断该下标位置是否有数据
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        //如果没有,直接将数据放在该下标位置
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    //该数组下标有数据的情况
    else {
        Node e; K k;
        //判断该位置数据的key和新来的数据是否一样
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            //如果一样,证明为修改操作,该节点的数据赋值给e,后边会用到
            e = p;
        //判断是不是红黑树
        else if (p instanceof TreeNode)
            //如果是红黑树的话,进行红黑树的操作
            e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        //新数据和当前数组既不相同,也不是红黑树节点,证明是链表
        else {
            //遍历链表
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                //判断next节点,如果为空的话,证明遍历到链表尾部了
                if ((e = p.next) == null) {
                    //把新值放入链表尾部
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    //因为新插入了一条数据,所以判断链表长度是不是大于等于8
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        //如果是,进行转换红黑树操作
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                //判断链表当中有数据相同的值,如果一样,证明为修改操作
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                //把下一个节点赋值为当前节点
                p = e;
            }
        }
        //判断e是否为空(e值为修改操作存放原数据的变量)
        if (e != null) { // existing mapping for key
            //不为空的话证明是修改操作,取出老值
            V oldValue = e.value;
            //一定会执行  onlyIfAbsent传进来的是false
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                //将新值赋值当前节点
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            //返回老值
            return oldValue;
        }
    }
    //计数器,计算当前节点的修改次数
    ++modCount;
    //当前数组中的数据数量如果大于扩容阈值
    if (++size > threshold)
        //进行扩容操作
        resize();
    //空方法
    afterNodeInsertion(evict);
    //添加操作时 返回空值
    return null;
}

二:get方法

public V get(Object key) {
    Node e;
    //hash(key),获取key的hash值
    //调用getNode方法,见下面方法
    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;
    //找到key对应的桶下标,赋值给first节点
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        //判断hash值和key是否相等,如果是,则直接返回,桶中只有一个数据(大部分的情况)
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        
        if ((e = first.next) != null) {
            //该节点是红黑树,则需要通过红黑树查找数据
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
            
            //链表的情况,则需要遍历链表查找数据
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

三:扩容机制

//扩容、初始化数组
final Node[] resize() {
        Node[] oldTab = table;
    	//如果当前数组为null的时候,把oldCap老数组容量设置为0
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        //老的扩容阈值
    	int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        //判断数组容量是否大于0,大于0说明数组已经初始化
    	if (oldCap > 0) {
            //判断当前数组长度是否大于最大数组长度
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                //如果是,将扩容阈值直接设置为int类型的最大数值并直接返回
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            //如果在最大长度范围内,则需要扩容  OldCap << 1等价于oldCap*2
            //运算过后判断是不是最大值并且oldCap需要大于16
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold  等价于oldThr*2
        }
    	//如果oldCap<0,但是已经初始化了,像把元素删除完之后的情况,那么它的临界值肯定还存在,       			如果是首次初始化,它的临界值则为0
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        //数组未初始化的情况,将阈值和扩容因子都设置为默认值
    	else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
    	//初始化容量小于16的时候,扩容阈值是没有赋值的
        if (newThr == 0) {
            //创建阈值
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            //判断新容量和新阈值是否大于最大容量
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
    	//计算出来的阈值赋值
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        //根据上边计算得出的容量 创建新的数组       
    	Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
    	//赋值
    	table = newTab;
    	//扩容操作,判断不为空证明不是初始化数组
        if (oldTab != null) {
            //遍历数组
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node e;
                //判断当前下标为j的数组如果不为空的话赋值个e,进行下一步操作
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    //将数组位置置空
                    oldTab[j] = null;
                    //判断是否有下个节点
                    if (e.next == null)
                        //如果没有,就重新计算在新数组中的下标并放进去
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                   	//有下个节点的情况,并且判断是否已经树化
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        //进行红黑树的操作
                        ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    //有下个节点的情况,并且没有树化(链表形式)
                    else {
                        //比如老数组容量是16,那下标就为0-15
                        //扩容操作*2,容量就变为32,下标为0-31
                        //低位:0-15,高位16-31
                        //定义了四个变量
                        //        低位头          低位尾
                        Node loHead = null, loTail = null;
                        //        高位头		   高位尾
                        Node hiHead = null, hiTail = null;
                        //下个节点
                        Node next;
                        //循环遍历
                        do {
                            //取出next节点
                            next = e.next;
                            //通过 与操作 计算得出结果为0
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                //如果低位尾为null,证明当前数组位置为空,没有任何数据
                                if (loTail == null)
                                    //将e值放入低位头
                                    loHead = e;
                                //低位尾不为null,证明已经有数据了
                                else
                                    //将数据放入next节点
                                    loTail.next = e;
                                //记录低位尾数据
                                loTail = e;
                            }
                            //通过 与操作 计算得出结果不为0
                            else {
                                 //如果高位尾为null,证明当前数组位置为空,没有任何数据
                                if (hiTail == null)
                                    //将e值放入高位头
                                    hiHead = e;
                                //高位尾不为null,证明已经有数据了
                                else
                                    //将数据放入next节点
                                    hiTail.next = e;
                               //记录高位尾数据
                               	hiTail = e;
                            }
                            
                        } 
                        //如果e不为空,证明没有到链表尾部,继续执行循环
                        while ((e = next) != null);
                        //低位尾如果记录的有数据,是链表
                        if (loTail != null) {
                            //将下一个元素置空
                            loTail.next = null;
                            //将低位头放入新数组的原下标位置
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        //高位尾如果记录的有数据,是链表
                        if (hiTail != null) {
                            //将下一个元素置空
                            hiTail.next = null;
                            //将高位头放入新数组的(原下标+原数组容量)位置
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
    	//返回新的数组对象
        return newTab;
    }

四:总结

HashMap是Java中常用的数据结构之一,用于存储键值对的键值对。以下是HashMap的几个常见的使用场景总结:

1. 缓存管理:HashMap可以用于实现缓存功能,将数据存储在HashMap中,以键值对的形式保存。可以通过查询HashMap来获取需要的数据,避免了再次计算或查询数据库的开销。

2. 数据索引:HashMap是一种快速查找数据的数据结构,可以根据键快速找到对应的值。因此,HashMap可以用于构建索引结构,提高数据的检索效率。

3. 字典:HashMap可以用于实现字典功能,将单词与对应的意义作为键值对存储在HashMap中。通过查询键来获取对应的意义,实现快速查找。

4. 频率统计:HashMap可以用于统计数据中各个元素出现的频率。可以将元素作为键,出现的次数作为值,通过对值进行排序或查询,获取频率最高的元素。

5. 数据存储和检索:HashMap是一种高效的数据结构,可以用于存储和检索大量数据。可以根据键快速找到对应的值,提高数据的存取效率。

总之,HashMap可以在需要存储和检索数据的场景中发挥作用,并且由于其高效的存取方式,在大多数情况下,都是一个不错的选择。

你可能感兴趣的:(兴趣类,哈希算法,散列表,算法)