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HashMap源码解读

HashMap源码解读

作者: 我看Android | 来源:发表于2020-05-28 10:27 被阅读0次

HashMap 数据结构为数组+链表结构 jdk1.8改为数组+链表+红黑树结构

一. 主要参数有:

int size:hashmap数组长度
float loadFactor:负载因子
int threshold:扩容

1. int size:hashmap数组长度

size长度为2的n次幂 默认长度为16
原因:长度为2的n次幂是 size-1的值所有二进制位全为1,这时只要key值计算的HashCode本身分布均匀,得出的index就分布均匀,有效降低了hash碰撞的几率

index值计算规则:
对key值进行hash取值然后与数组长度进行位运算

2. float loadFactor:负载因子

默认取值0.75,原因为在默认数组长度为16且加载因子为0.75时,数组在后续进行的rehash次数最少,性能最优

3. int threshold:扩容

扩容过程分两步:
1.对原有数组进行扩容,长度为原有数组两倍
2.对原有数组中数据重新进行对象插入位置index值计算
原因:在扩容后,index值计算规则发生变化,需重新计算

二. 操作原理

2.1 put操作

2.1.1 根据key值计算出在数组中的下标,由key的hashcode求出hash值,index=HashCode(Key) & (Length - 1)
2.1.2 判断是否达到扩容条件
2.1.3 若index对应位置为null,直接存入数据
2.1.4 若index对应位置不为null则发生了hash碰撞,判断插入key与碰撞key是否相同 相同则进行数据替换,不同则取下一节点重复上述步骤
2.1.5 插入节点后计算当前size是否需要扩容,如果大于阀门值需要扩容
resize

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
       //如果table为空或长度为0 就通过resize方法创建一个 Node<K,V>[] 赋值给tab
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
         //(n - 1) & hash] 计算插入key下标 判断对应位置是否null
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
           //hash冲突时  key相同 直接进行数据替换
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
              //判断数据结构是否为红黑树,如果是则用putTreeVal方法进行数据插入
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                 //当前数据结构为链表,进行节点循环判断
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //下一节点为空时 将当前数据插入
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //若数据长度超过8 将链表转化为红黑树
                        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;
        //判断扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

2.2 get操作

2.2.1 计算index的位置,根据key的hashcode求出hash值,位置index = hash%length。

2.2.2 无论是数值,链表还是红黑树,for循环判断 如果hash值冲突就比对key是否相等,相等就返回对应的value,不同继续寻找下一节点

    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
              //如果第一个值就是 则返回链表头
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                //判断当前是否为红黑树,如果是就通过getTreeNode获取
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    //循环从链表查询 找到hash值相同且key相同的数据
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

2.3 resize操作

(后续待更新)
写的有些杂乱,基本是想到哪就写到哪

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