简书 占小狼
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定义
本文基本jdk1.8的源码进行分析
package java.util;import java.io.*;
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //初始容量16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
transient Node<K,V>[] table;
transient int size;
}
概述
工作原理:通过hash算法,通过put和get存储和获取对象。
- 存储对象时,我们将K/V传给put方法时,它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置,进一步存储,HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Factor则resize为原来的2倍)。如果发生碰撞的时候,Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来。如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8),则使用红黑树来替换链表,从而提高速度。
- 获取对象时,我们将K传给get,它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置,并进一步调用equals()方法确定键值对。
数据put过程
使用Node<K,V>[]数组实现哈希桶数组。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
}
put思路大概如下
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;
}
这个hash算法很重要,我们先看看具体的实现:
hash = (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
使用hash值的高位16位与低16进行XORs操作。
1.7中的实现相对复杂的多,有兴趣的同学可以去看看1.7的源码。
如何确定key在数组的位置?
取模算法中的除法运算效率很低,在HashMap中通过h&(n-1)替代取模,得到所在数组位置,效率会高很多。(前提是保证数组的容量是2的整数倍)
END。
我是占小狼。
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网友评论
这应该是2的幂吧,我也是占小狼的崇拜者
bucket里的第一个节点,直接命中;
如果有冲突,则通过key.equals(k)去查找对应的entry
若为树,则在树中通过key.equals(k)查找,O(logn);
若为链表,则在链表中通过key.equals(k)查找,O(n)
对key的hashCode()做hash,然后再计算index;
如果没碰撞直接放到bucket里;
如果碰撞了,以链表的形式存在buckets后;
如果碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD),就把链表转换成红黑树;
如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)
如果bucket满了(超过load factor*current capacity),就要resize。
这里为什么要低16位和高16位做异或操作呢。有什么讲究吗