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JDK7与JDK8中的hashmap的实现不同

JDK7与JDK8中的hashmap的实现不同

作者: HelloArmin | 来源:发表于2017-04-24 19:59 被阅读460次

    JDK7

    JDK7 中hashmap 是通过 桶(数组)加链表的数据结构来实现的。当发生hash碰撞的时候,以链表的形式进行存储。

    
        Entry<K,V>[] table  // 桶
    
        public V put(K key, V value) {
            if (table == EMPTY_TABLE) {
                inflateTable(threshold);
            }
            if (key == null)
                return putForNullKey(value);
            int hash = hash(key);
            int i = indexFor(hash, table.length); // 对hash值索引桶的位置
            for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
                Object k;
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                    V oldValue = e.value;
                    e.value = value;
                    e.recordAccess(this);
                    return oldValue;
                }
            }
    
            modCount++;
            addEntry(hash, key, value, i); // 添加
            return null;
        }
        
        void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
            if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
                resize(2 * table.length);
                hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
                bucketIndex = indexFor(hash, table.length);// 对hash值索引桶的位置
            }
    
            createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
        }
        
        void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
            Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
            table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); // 添加到桶上,并将新增entry的next 指针指向原该位置上的entry,
            size++;
        }
        
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }
    
    
    

    JDK 8

    JDK7 中hashmap 增加了在原有桶(数组) + 链表的基础上增加了黑红树的使用。当一个hash碰撞的数量超过指定次数(TREEIFY_THRESHOLD)的时候,链表将转化为红黑树结构。

    
    
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 
    
    
    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);  // 转化为红黑树
                            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;
        }
    
    
    

    先对key进行hash,找到桶中对应的位置。如果该位置为空,则直接写入。如果该位置已存在node对象则:

    • 新增的key 与 已有的key 相同时,则替换原先key对应的value
    • 该位置的node是TreeNode 则新增将添加的node转为TreeNode添加到红黑树上
    • 否则,遍历该位置的node链表,如果有找到相同的key,则进行替换。如果没有,则添加到最后。当链表的节点数量超过TREEIFY_THRESHOLD阈值的时候,则将链表转化为红黑树结构。

    红黑树 时间复杂度为O(lgn), 而链表的时间复杂度是O(n).当hash碰撞的情况比较严重的情况下,红黑树的查找速度要优于链表。

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