HashMap简介
HashMap采用Key/Value存储结构,每个Key对应唯一的一个Value。
HashMap实现了Cloneable,可以被克隆。
HashMap实现了Serializable,可以被序列化。
HashMap继承了AbstractMap,实现了Map接口,具有Map的所有功能。
HashMap内部属性:
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY=1<<4;数组的默认的初始容量为16。
MAXIMUM_CAPACITY =1<<30;数组的最大容量为2的30次方。
DEFAULT_LOAD_FACTOR =0.75f默认的装载因子为0.75。
TREEIFY_THRESHOLD =8当一个桶中的元素大于等于8的时候树化。
UNTREEIFY_THRESHOLD =6当一个桶中的元素小于等于6时反树化为链表。
MIN_TREEIFY_CAPACITY =64当桶的个数大于64的时候且一个桶中的元素大于等于8时,才会进行树化,否则桶会进行扩容。
Node<K,V>[] table数组又称为桶。
int size元素的数量。
int modCount表示支持fail-fast。
int threshold; 表示当桶中的容量达到多少时会进行扩容。
threshold等于桶容量乘以装载因子。
float loadFactor装载因子,默认0.75。
Set<Map.Entry<K,V>> entrySet作为entrySet()的缓存。
static class Node<K,V>implements Map.Entry<K,V>
{
final int hash;//key所对应的的hash值,final修饰不可变
final K key;//key值,final修饰不可变
V value;//value值
Node<K,V>next;//next
}
Node是一个单链表节点,hash用来存储key计算得来的hash值。
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是一个树型节点,在链表树化的时候使用。
HashMap的构造方法
HashMap()
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; //将装载因子设置为默认值
}
HashMap(int initialCapacity)
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);//调用HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)方法
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)///如果传入容量小于0,抛出异常
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)//如果大于最大容量,则使用最大的容量
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))//检查装载因子是否合法
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//计算扩容门槛
}
static final int tableSizeFor(int cap) {
///往上取最近的2的n次方
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;
}
HashMap的各种操作
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<K,V>[] tab; Node<K,V> 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<K,V> 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<K,V>)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;
}
计算key的hash值;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
如果key为null,则hash值为0,否则调用key的hashCode()方法让高16位与整个hash异或。为的是让计算出的hash值更加分散一些。
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如果桶(数组)数量为0,则调用resize()方法初始化桶;
resize()方法比较复杂,我们来解释一下。final Node<K,V>[] resize() { //旧数组 Node<K,V>[] oldTab = table; //旧容量 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //旧的扩容门槛 int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { //如果旧的容量大于最大的容量是,不在进行扩容,直接返回 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } //如果旧的容量的2倍小于最大的容量,oldCap<<1为扩大两倍。 //且旧的容量大于默认容量也就是16。新容量扩大为两倍,扩容门槛扩大两倍。 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } //这里当你调用HashMap(int initialCapacity)进行创建时,第一次插入数据会走到这里。 //也就是oldcap=0,oldThr>0;那么将新容量设置为旧的扩容门槛。 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { //调用new HashMap()创建时,第一次插入数据走到这。 //新容量为默认值16,新的扩容门槛为16*0.75。 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } //如果新的扩容门槛等于0,会进行计算。 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) //以新的容量创建一个数组 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; //将新数组赋值给桶 table = newTab; //如果旧的桶不为null,说明之前存在元素,那么需要搬移元素。 if (oldTab != null) { //遍历旧的数组进行元素的搬移。 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; //如果旧桶中第一个元素不为空 if ((e = oldTab[j]) != null) { //将旧桶中第一个元素设置为null,方便进行GC回收 oldTab[j] = null; //如果next==null,意味着桶中只有一个元素,直接进行赋值 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //如果第一个是树节点,那么将这棵树分散成两课存入新的桶中 else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order //否则按照链表的方式进行遍历 //建立两个链表,一个是低位链表,另一个是高危链表 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; //如果当前key的hash值与桶的旧容量与操作等于0 //将当前节点放入地位链表中 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } //否则放入高位链表中 else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); //将低位链表放入新桶中的位置和旧桶位置一样 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } //将高位链表放入新桶的位置等于原来旧桶位置加上原来旧桶的长度 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
如果key所在的桶没有元素,则新建一个节点放入桶中的第一个位置。
否则判断如果桶中第一个元素的key与插入元素的key相同,则更改key所对应的value。
否则如果桶中第一个元素是树节点,则调用树节点插入方法寻找元素或插入树节点。
否则按照链表的方式,查找key是否在链表中。如果找到key,则更新value值并返回旧值。否则新建一个节点
插入到链表的末尾,插入之后需要判断是否需要进行树化。
如果没有找到key(如果旧桶中当前位置原本没有元素,那么在当前位置插入第一个元素的时候会走到这),size++,modcount++并判断数组是否需要扩容(size是否大于threshold)。
get(Object key)
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//如果table不为空,且table的长度大于0且桶中第一个元素不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果桶中第一个节点是我们要找的节点,直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//如果头结点的下一个节点不为空
if ((e = first.next) != null) {
//如果头结点是树节点,按照红黑树的查找方式进行查找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);//循环遍历链表进行查询。
}
}
//表示查找失败,查找节点不存在返回null
return null;
}
计算key所对应的hash值。定位到指定的桶中。
如果桶中第一个元素等于所查找的元素,直接返回。
如果头结点是树节点,按照红黑树的查找方式进行查找。
否则按照链表的查找方式进行查找。
remove(Object key)
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
//如果桶不为空,且桶的长度大于0,且桶的第一个元素不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
//如果桶中第一个元素就是所要删除的元素,将p赋值给node
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
//如果p.next!=null,继续进行查找
else if ((e = p.next) != null) {
//如果第一个是树节点,按照树的查护方式进行查找
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
//否则按照链表的方式进行查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//如果找到元素进行删除
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//按照红黑树进行删除
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//如果头结点是所需要删除的元素,将头结点的下一个节点移动到一一个位置
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
//按照链表的方式进行删除
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
查找元素所在的节点。
如果找到的节点是树节点,则按照红黑树的方式进行删除。
如果找到的节点是桶中的第一个节点,则把第二个节点移到第一的位置。
否则按链表删除节点处理。
size–,modcount++。
HashMap总结
HashMap采用数组 + 链表 + 红黑树的存储结构进行存储。
HashMap的默认初始容量为16,默认装载因子为0.75f,每次扩容为之前的两倍(要注意一点HashMap容量一定是2的n次方)。
当桶的数量大于64且某个桶中的元素数量大于8时,进行树化,小于等于6时进行反树化。
要注意HashMap是非线程安全的。
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