java8 HashMap详解

总结

HashMap的原理:
HashMap基于Hash算法,通过put(key,value)存储,get(key)来获取。当传入key时,HashMap会根据hash(K key)计算出hash值,根据hash值将value保存在数组里。

当计算出的hash值相同时使用链表或者红黑树来解决Hash冲突,HashMap的做法是用链表和红黑树存储相同hash值的value。当Hash冲突的个数比较少时,使用链表,否则使用红黑树。这样做的好处是,最坏的情况下即所有的key都Hash冲突,采用链表的话查找时间为O(n),而采用红黑树为O(lgn)。

java里面还有一些方法定义了没有实现,不知道会不会在1.9里面加入一些新功能

HashMap的构造

内部的变量

//初始化容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//装载因子,扩容条件:size >= 装载因子*容量的
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//一个Node节点的数组,
transient Node<K,V>[] table;
//一个所有建值对的集合
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//当前大小
transient int size;
//被修改的次数
transient int modCount;
//需要扩容是,扩容到threshold值
int threshold;
//扩容因子
final float loadFactor;
//当某一个index冲突因子达到这个值得时候,改为红黑树来存储冲突的节点
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

三个构造方法

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//得到的threshold (是一个2的整数次幂-1) >=initialCapacity
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

HashMap 的存储实现

原理图

hashMap原理图存储

hash算法

计算存储到哪一个table下标处

static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);//为什么这么做,不是很了解//TODO:
}

Node节点

链表节点,存储键值对,并含有一个next引用。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
}

红黑树节点

红黑树节点的接口定义来自于LinkedHashMap

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
}

put方法实现

//我们能够调用的put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* 内部自己调用的put方法,
*
* @param hash hash值
* @param key key值
* @param value value值
* @param onlyIfAbsent 如果是true,就不要改变原来已经有的值
* @param evict 如果是false,标示table处于creation mode.TODO
* @return 返回原来的值
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;//先判断了table是否没初始化,或者长度为0
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//判断hash是否冲突,不冲突直接放下。冲突就else
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;//判断是不是要覆盖当前key
else if (p instanceof TreeNode)//判断是不是采用红黑树存储的,TreeNode和Node之间是一种继承关系,HashMap.Node -->LinkedHashMap.Entry-->HashMap.TreeNode.
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);//插入值
else {
//不是用红黑树存储的,就遍历当前的链表查找插入位置或者覆盖已经存在的Key
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);//插入新节点
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);//冲突的个数特别高的时候,改为红黑树存储节点
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // 不是插入新节点,而是替换原来已经存在的值。
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//判断是否是扩容
if (++size > threshold)
resize();
//目前这个方法还是空方法,应该会在1.9里面实现一些新功能
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

get 方法实现

get方法比较简单,主要看如果是采用红黑树存储冲突的节点值的时候,怎么查找,这里有很多疑惑,在循环中多次判断hash值得大小,不应该是冲突的元素中的hash值都是一样的码,欢迎一起交流。

/**
* Finds the node starting at root p with the given hash and key.
* The kc argument caches comparableClassFor(key) upon first use
* comparing keys.
*/
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
TreeNode<K,V> p = this;
do {
int ph, dir; K pk;
TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
if ((ph = p.hash) > h)// 为什么要判断hash值。
p = pl;
else if (ph < h)
p = pr;
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;//找到了
else if (pl == null)
p = pr;
else if (pr == null)
p = pl;
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
return q;
else
p = pl;
} while (p != null);
return null;
}

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