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最通俗易的HashMap的底层原理,新手看了都秒懂!

最通俗易的HashMap的底层原理,新手看了都秒懂!

作者: 码上入坟 | 来源:发表于2020-11-27 16:33 被阅读0次

    前言
    众所周知,HashMap是面试中经常问到的一个知识点,也是判断一个候选人基础是否扎实的标准之一,因为通过 HashMap 可以引出很多知识点,比如数据结构(数组、链表、红黑树)、equals 和 hashcode 方法。

    除此之外还可以引出线程安全的问题,HashMap 是我在初学阶段学到的设计的最为巧妙的集合,里面有很多细节以及优化技巧都值得我们深入学习,话不多说先看看相关的面试题:

    • 默认大小、负载因子以及扩容倍数是多少

    • 底层数据结构

    • 如何处理 hash 冲突的

    • 如何计算一个 key 的 hash 值

    • 数组长度为什么是 2 的幂次方

    • 扩容、查找过程

    如果上面的都能回答出来的话你就不需要看这篇文章了,那么开始进入正文。

    数据结构
    • 在JDK1.8 中,HashMap 是由 数组+链表+红黑树 构成。

    • 当一个值中要存储到 HashMap 中的时候会根据 Key 的值来计算出他的 hash,通过 hash 值来确认存放到数组中的位置,如果发生 hash 冲突就以链表的形式存储,当链表过长的话,HashMap 会把这个链表转换成红黑树来存储。


    image.png

    在看源码之前我们需要先看看一些基本属性

    //默认初始容量为16  
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;  
    //默认负载因子为0.75  
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;  
    //Hash数组(在resize()中初始化)  
    transient Node<K,V>[] table;  
    //元素个数  
    transient int size;  
    //容量阈值(元素个数超过该值会自动扩容)  
    int threshold;
    

    table 数组里面存放的是 Node 对象,Node 是 HashMap 的一个内部类,用来表示一个 key-value,源码如下:

    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
        final int hash;  
        final K key;  
        V value;  
        Node<K,V> next;  
    
        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {  
            this.hash = hash;  
            this.key = key;  
            this.value = value;  
            this.next = next;  
        }  
    
        public final K getKey()        { return key; }  
        public final V getValue()      { return value; }  
        public final String toString() { return key + "=" + value; }  
        public final int hashCode() {  
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);//^表示相同返回0,不同返回1  
            //Objects.hashCode(o)————>return o != null ? o.hashCode() : 0;  
        }  
    
        public final V setValue(V newValue) {  
            V oldValue = value;  
            value = newValue;  
            return oldValue;  
        }  
    
        public final boolean equals(Object o) {  
            if (o == this)  
                return true;  
            if (o instanceof Map.Entry) {  
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;  
                //Objects.equals(1,b)————> return (a == b) || (a != null && a.equals(b));  
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue()))  
                    return true;  
            }  
            return false;  
        }  
    }
    

    总结:
    • 默认初始容量为 16,默认负载因子为 0.75

    • threshold = 数组长度 * loadFactor,当元素个数超过threshold(容量阈值)时,HashMap 会进行扩容操作

    • table 数组中存放指向链表的引用

    这里需要注意的一点是 table 数组并不是在构造方法里面初始化的,它是在 resize(扩容)方法里进行初始化的。

    table 数组长度永远为 2 的幂次方
    总所周知,HashMap 数组长度永远为 2 的幂次方(指的是 table 数组的大小),那你有想过为什么吗?

    首先我们需要知道 HashMap 是通过一个名为 tableSizeFor 的方法来确保 HashMap 数组长度永远为2的幂次方的,源码如下:

    /*找到大于或等于 cap 的最小2的幂,用来做容量阈值*/  
    static final int tableSizeFor(int cap) {  
        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;  
    }
    

    tableSizeFor 的功能(不考虑大于最大容量的情况)是返回大于等于输入参数且最近的 2 的整数次幂的数。比如 10,则返回 16。

    该算法让最高位的 1 后面的位全变为 1。最后再让结果 n+1,即得到了 2 的整数次幂的值了。

    让 cap-1 再赋值给 n 的目的是另找到的目标值大于或等于原值。例如二进制 1000,十进制数值为 8。如果不对它减1而直接操作,将得到答案 10000,即 16。显然不是结果。减 1 后二进制为 111,再进行操作则会得到原来的数值 1000,即 8。通过一系列位运算大大提高效率。

    那在什么地方会用到 tableSizeFor 方法呢?
    答案就是在构造方法里面调用该方法来设置 threshold,也就是容量阈值。

    这里你可能又会有一个疑问:为什么要设置为 threshold 呢?
    因为在扩容方法里第一次初始化 table 数组时会将 threshold 设置数组的长度,后续在讲扩容方法时再介绍。

    /*传入初始容量和负载因子*/  
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {  
    
        if (initialCapacity < 0)  
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity);  
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)  
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;  
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))  
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);  
    
        this.loadFactor = loadFactor;  
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);  
    }
    

    那么为什么要把数组长度设计为 2 的幂次方呢?
    我个人觉得这样设计有以下几个好处:

    1. 当数组长度为 2 的幂次方时,可以使用位运算来计算元素在数组中的下标
      HashMap 是通过 index=hash&(table.length-1) 这条公式来计算元素在 table 数组中存放的下标,就是把元素的 hash 值和数组长度减1的值做一个与运算,即可求出该元素在数组中的下标,这条公式其实等价于 hash%length,也就是对数组长度求模取余,只不过只有当数组长度为 2 的幂次方时,hash&(length-1) 才等价于 hash%length,使用位运算可以提高效率。

    2. 增加 hash 值的随机性,减少 hash 冲突
      如果 length 为 2 的幂次方,则 length-1 转化为二进制必定是 11111……的形式,这样的话可以使所有位置都能和元素 hash 值做与运算,如果是如果 length 不是 2 的次幂,比如 length 为 15,则 length-1 为 14,对应的二进制为 1110,在和 hash 做与运算时,最后一位永远都为 0 ,浪费空间。

    扩容
    HashMap 每次扩容都是建立一个新的 table 数组,长度和容量阈值都变为原来的两倍,然后把原数组元素重新映射到新数组上,具体步骤如下:

    首先会判断 table 数组长度,如果大于 0 说明已被初始化过,那么按当前 table 数组长度的 2 倍进行扩容,阈值也变为原来的 2 倍

    若 table 数组未被初始化过,且 threshold(阈值)大于 0 说明调用了 HashMap(initialCapacity, loadFactor) 构造方法,那么就把数组大小设为 threshold

    若 table 数组未被初始化,且 threshold 为 0 说明调用 HashMap() 构造方法,那么就把数组大小设为 16,threshold 设为 16*0.75

    接着需要判断如果不是第一次初始化,那么扩容之后,要重新计算键值对的位置,并把它们移动到合适的位置上去,如果节点是红黑树类型的话则需要进行红黑树的拆分。

    这里有一个需要注意的点就是在 JDK1.8 HashMap 扩容阶段重新映射元素时不需要像 1.7 版本那样重新去一个个计算元素的 hash 值,而是通过 hash & oldCap 的值来判断,若为 0 则索引位置不变,不为 0 则新索引=原索引+旧数组长度,为什么呢?具体原因如下:

    因为我们使用的是 2 次幂的扩展(指长度扩为原来 2 倍),所以,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动 2 次幂的位置。因此,我们在扩充 HashMap 的时候,不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算 hash,只需要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 还是 0 就好了,是 0 的话索引没变,是 1 的话索引变成“原索引 +oldCap


    image.png

    这点其实也可以看做长度为 2 的幂次方的一个好处,也是 HashMap 1.7 和 1.8 之间的一个区别,具体源码如下:

    /*扩容*/  
    final Node<K,V>[] resize() {  
        Node<K,V>[] oldTab = table;  
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;  
        int oldThr = threshold;  
        int newCap, newThr = 0;  
    
        //1、若oldCap>0 说明hash数组table已被初始化  
        if (oldCap > 0) {  
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {  
                threshold = Integer.MAX_VALUE;  
                return oldTab;  
            }//按当前table数组长度的2倍进行扩容,阈值也变为原来的2倍  
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)  
                newThr = oldThr << 1;  
        }//2、若数组未被初始化,而threshold>0说明调用了HashMap(initialCapacity)和HashMap(initialCapacity, loadFactor)构造器  
        else if (oldThr > 0)  
            newCap = oldThr;//新容量设为数组阈值  
        else { //3、若table数组未被初始化,且threshold为0说明调用HashMap()构造方法  
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//默认为16  
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//16*0.75  
        }  
    
        //若计算过程中,阈值溢出归零,则按阈值公式重新计算  
        if (newThr == 0) {  
            float ft = (float)newCap * loadFactor;  
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?  
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);  
        }  
        threshold = newThr;  
        //创建新的hash数组,hash数组的初始化也是在这里完成的  
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];  
        table = newTab;  
        //如果旧的hash数组不为空,则遍历旧数组并映射到新的hash数组  
        if (oldTab != null) {  
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {  
                Node<K,V> e;  
                if ((e = oldTab[j]) != null) {  
                    oldTab[j] = null;//GC  
                    if (e.next == null)//如果只链接一个节点,重新计算并放入新数组  
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;  
                    //若是红黑树,则需要进行拆分  
                    else if (e instanceof TreeNode)  
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);  
                    else {  
                        //rehash————>重新映射到新数组  
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;  
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;  
                        Node<K,V> next;  
                        do {  
                            next = e.next;  
                            /*注意这里使用的是:e.hash & oldCap,若为0则索引位置不变,不为0则新索引=原索引+旧数组长度*/  
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {  
                                if (loTail == null)  
                                    loHead = e;  
                                else  
                                    loTail.next = e;  
                                loTail = e;  
                            }  
                            else {  
                                if (hiTail == null)  
                                    hiHead = e;  
                                else  
                                    hiTail.next = e;  
                                hiTail = e;  
                            }  
                        } while ((e = next) != null);  
                        if (loTail != null) {  
                            loTail.next = null;  
                            newTab[j] = loHead;  
                        }  
                        if (hiTail != null) {  
                            hiTail.next = null;  
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;  
                        }  
                    }  
                }  
            }  
        }  
        return newTab;  
    }
    

    在扩容方法里面还涉及到有关红黑树的几个知识点:

    链表树化
    指的就是把链表转换成红黑树,树化需要满足以下两个条件:

    链表长度大于等于 8

    table 数组长度大于等于 64

    为什么 table 数组容量大于等于 64 才树化?

    因为当 table 数组容量比较小时,键值对节点 hash 的碰撞率可能会比较高,进而导致链表长度较长。这个时候应该优先扩容,而不是立马树化。

    红黑树拆分
    拆分就是指扩容后对元素重新映射时,红黑树可能会被拆分成两条链表。

    由于篇幅有限,有关红黑树这里就不展开了。

    查找
    HashMap 的查找是非常快的,要查找一个元素首先得知道 key 的 hash 值,在 HashMap 中并不是直接通过 key 的 hashcode 方法获取哈希值,而是通过内部自定义的 hash 方法计算哈希值,我们来看看其实现:

    static final int hash(Object key) {  
        int h;  
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);  
    }
    

    (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 是为了让高位数据与低位数据进行异或,变相的让高位数据参与到计算中,int 有 32 位,右移 16 位就能让低 16 位和高 16 位进行异或,也是为了增加 hash 值的随机性。

    知道如何计算 hash 值后我们来看看 get 方法

    public V get(Object key) {  
        Node<K,V> e;  
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;//hash(key)不等于key.hashCode  
    }  
    
    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {  
        Node<K,V>[] tab; //指向hash数组  
        Node<K,V> first, e; //first指向hash数组链接的第一个节点,e指向下一个节点  
        int n;//hash数组长度  
        K k;  
        /*(n - 1) & hash ————>根据hash值计算出在数组中的索引index(相当于对数组长度取模,这里用位运算进行了优化)*/  
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {  
            //基本类型用==比较,其它用euqals比较  
            if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
                return first;  
            if ((e = first.next) != null) {  
                //如果first是TreeNode类型,则调用红黑树查找方法  
                if (first instanceof TreeNode)  
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);  
                do {//向后遍历  
                    if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
                        return e;  
                } while ((e = e.next) != null);  
            }  
        }  
        return null;  
    }`
    

    这里要注意的一点就是在 HashMap 中用 (n - 1) & hash 计算 key 所对应的索引 index(相当于对数组长度取模,这里用位运算进行了优化),这点在上面已经说过了,就不再废话了。往期:100期面试题汇总

    插入
    我们先来看看插入元素的步骤:

    当 table 数组为空时,通过扩容的方式初始化 table

    通过计算键的 hash 值求出下标后,若该位置上没有元素(没有发生 hash 冲突),则新建 Node 节点插入

    若发生了 hash 冲突,遍历链表查找要插入的 key 是否已经存在,存在的话根据条件判断是否用新值替换旧值

    如果不存在,则将元素插入链表尾部,并根据链表长度决定是否将链表转为红黑树

    判断键值对数量是否大于阈值,大于的话则进行扩容操作

    先看完上面的流程,再来看源码会简单很多,源码如下:

    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;//指向hash数组  
        Node<K,V> p;//初始化为table中第一个节点  
        int n, i;//n为数组长度,i为索引  
    
        //tab被延迟到插入新数据时再进行初始化  
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)  
            n = (tab = resize()).length;  
        //如果数组中不包含Node引用,则新建Node节点存入数组中即可  
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)  
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//new Node<>(hash, key, value, next)  
        else {  
            Node<K,V> e; //如果要插入的key-value已存在,用e指向该节点  
            K k;  
            //如果第一个节点就是要插入的key-value,则让e指向第一个节点(p在这里指向第一个节点)  
            if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
                e = p;  
            //如果p是TreeNode类型,则调用红黑树的插入操作(注意:TreeNode是Node的子类)  
            else if (p instanceof TreeNode)  
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);  
            else {  
                //对链表进行遍历,并用binCount统计链表长度  
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {  
                    //如果链表中不包含要插入的key-value,则将其插入到链表尾部  
                    if ((e = p.next) == null) {  
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);  
                        //如果链表长度大于或等于树化阈值,则进行树化操作  
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)  
                            treeifyBin(tab, hash);  
                        break;  
                    }  
                    //如果要插入的key-value已存在则终止遍历,否则向后遍历  
                    if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
                        break;  
                    p = e;  
                }  
            }  
            //如果e不为null说明要插入的key-value已存在  
            if (e != null) {  
                V oldValue = e.value;  
                //根据传入的onlyIfAbsent判断是否要更新旧值  
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)  
                    e.value = value;  
                afterNodeAccess(e);  
                return oldValue;  
            }  
        }  
        ++modCount;  
        //键值对数量超过阈值时,则进行扩容  
        if (++size > threshold)  
            resize();  
        afterNodeInsertion(evict);//也是空函数?回调?不知道干嘛的  
        return null;  
    }
    

    从源码也可以看出 table 数组是在第一次调用 put 方法后才进行初始化的。

    删除
    HashMap 的删除操作并不复杂,仅需三个步骤即可完成。

    定位桶位置

    遍历链表找到相等的节点

    第三步删除节点

    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;  
        //1、定位元素桶位置  
        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;  
            // 如果键的值与链表第一个节点相等,则将 node 指向该节点  
            if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
                node = p;  
            else if ((e = p.next) != null) {  
                // 如果是 TreeNode 类型,调用红黑树的查找逻辑定位待删除节点  
                if (p instanceof TreeNode)  
                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);  
                else {  
                    // 2、遍历链表,找到待删除节点  
                    do {  
                        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {  
                            node = e;  
                            break;  
                        }  
                        p = e;  
                    } while ((e = e.next) != null);  
                }  
            }  
            // 3、删除节点,并修复链表或红黑树  
            if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) {  
                if (node instanceof TreeNode)  
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);  
                else if (node == p)  
                    tab[index] = node.next;  
                else  
                    p.next = node.next;  
                ++modCount;  
                --size;  
                afterNodeRemoval(node);  
                return node;  
            }  
        }  
        return null;  
    }
    

    注意:删除节点后可能破坏了红黑树的平衡性质,removeTreeNode 方法会对红黑树进行变色、旋转等操作来保持红黑树的平衡结构,这部分比较复杂。

    遍历
    在工作中 HashMap 的遍历操作也是非常常用的,也许有很多小伙伴喜欢用 for-each 来遍历,但是你知道其中有哪些坑吗?

    看下面的例子,当我们在遍历 HashMap 的时候,若使用 remove 方法删除元素时会抛出 ConcurrentModificationException 异常

    Map<String, Integer> map = new HashMap<>();  
    map.put("1", 1);  
    map.put("2", 2);  
    map.put("3", 3);  
    for (String s : map.keySet()) {  
        if (s.equals("2"))  
            map.remove("2");  
    }
    

    这就是常说的 fail-fast(快速失败)机制,这个就需要从一个变量说起

    transient int modCount;
    

    在 HashMap 中有一个名为 modCount 的变量,它用来表示集合被修改的次数,修改指的是插入元素或删除元素,可以回去看看上面插入删除的源码,在最后都会对 modCount 进行自增。

    当我们在遍历 HashMap 时,每次遍历下一个元素前都会对 modCount 进行判断,若和原来的不一致说明集合结果被修改过了,然后就会抛出异常,这是 Java 集合的一个特性,我们这里以 keySet 为例,看看部分相关源码:

    public Set<K> keySet() {  
        Set<K> ks = keySet;  
        if (ks == null) {  
            ks = new KeySet();  
            keySet = ks;  
        }  
        return ks;  
    }  
    
    final class KeySet extends AbstractSet<K> {  
        public final Iterator<K> iterator()     { return new KeyIterator(); }  
        // 省略部分代码  
    }  
    
    final class KeyIterator extends HashIterator implements Iterator<K> {  
        public final K next() { return nextNode().key; }  
    }  
    
    /*HashMap迭代器基类,子类有KeyIterator、ValueIterator等*/  
    abstract class HashIterator {  
        Node<K,V> next;        //下一个节点  
        Node<K,V> current;     //当前节点  
        int expectedModCount;  //修改次数  
        int index;             //当前索引  
        //无参构造  
        HashIterator() {  
            expectedModCount = modCount;  
            Node<K,V>[] t = table;  
            current = next = null;  
            index = 0;  
            //找到第一个不为空的桶的索引  
            if (t != null && size > 0) {  
                do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);  
            }  
        }  
        //是否有下一个节点  
        public final boolean hasNext() {  
            return next != null;  
        }  
        //返回下一个节点  
        final Node<K,V> nextNode() {  
            Node<K,V>[] t;  
            Node<K,V> e = next;  
            if (modCount != expectedModCount)  
                throw new ConcurrentModificationException();//fail-fast  
            if (e == null)  
                throw new NoSuchElementException();  
            //当前的链表遍历完了就开始遍历下一个链表  
            if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {  
                do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);  
            }  
            return e;  
        }  
        //删除元素  
        public final void remove() {  
            Node<K,V> p = current;  
            if (p == null)  
                throw new IllegalStateException();  
            if (modCount != expectedModCount)  
                throw new ConcurrentModificationException();  
            current = null;  
            K key = p.key;  
            removeNode(hash(key), key, null, false, false);//调用外部的removeNode  
            expectedModCount = modCount;  
        }  
    }
    

    相关代码如下,可以看到若 modCount 被修改了则会抛出 ConcurrentModificationException 异常。

    if (modCount != expectedModCount)  
        throw new ConcurrentModificationException();
    

    那么如何在遍历时删除元素呢?

    我们可以看看迭代器自带的 remove 方法,其中最后两行代码如下:

    removeNode(hash(key), key, null, false, false);//调用外部的removeNode  
    expectedModCount = modCount;`
    

    意思就是会调用外部 remove 方法删除元素后,把 modCount 赋值给 expectedModCount,这样的话两者一致就不会抛出异常了,所以我们应该这样写:

    Map<String, Integer> map = new HashMap<>();  
    map.put("1", 1);  
    map.put("2", 2);  
    map.put("3", 3);  
    Iterator<String> iterator = map.keySet().iterator();  
    while (iterator.hasNext()){  
        if (iterator.next().equals("2"))  
            iterator.remove();  
    }
    

    这里还有一个知识点就是在遍历 HashMap 时,我们会发现遍历的顺序和插入的顺序不一致,这是为什么?

    在 HashIterator 源码里面可以看出,它是先从桶数组中找到包含链表节点引用的桶。然后对这个桶指向的链表进行遍历。遍历完成后,再继续寻找下一个包含链表节点引用的桶,找到继续遍历。找不到,则结束遍历。这就解释了为什么遍历和插入的顺序不一致,不懂的同学请看下图:


    image.png

    equasl 和 hashcode
    为什么添加到 HashMap 中的对象需要重写 equals() 和 hashcode() 方法?

    简单看个例子,这里以 Person 为例:

    public class Person {  
        Integer id;  
        String name;  
    
        public Person(Integer id, String name) {  
            this.id = id;  
            this.name = name;  
        }  
    
        @Override  
        public boolean equals(Object obj) {  
            if (obj == null) return false;  
            if (obj == this) return true;  
            if (obj instanceof Person) {  
                Person person = (Person) obj;  
                if (this.id == person.id)  
                    return true;  
            }  
            return false;  
        }  
    
        public static void main(String[] args) {  
            Person p1 = new Person(1, "aaa");  
            Person p2 = new Person(1, "bbb");  
            HashMap<Person, String> map = new HashMap<>();  
            map.put(p1, "这是p1");  
            System.out.println(map.get(p2));  
        }  
    }
    

    •原生的 equals 方法是使用 == 来比较对象的

    •原生的 hashCode 值是根据内存地址换算出来的一个值

    Person 类重写 equals 方法来根据 id 判断是否相等,当没有重写 hashcode 方法时,插入 p1 后便无法用 p2 取出元素,这是因为 p1 和 p2 的哈希值不相等。

    HashMap 插入元素时是根据元素的哈希值来确定存放在数组中的位置,因此HashMap 的 key 需要重写 equals 和 hashcode 方法。

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        本文标题:最通俗易的HashMap的底层原理,新手看了都秒懂!

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