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Java集合类—HashMap

Java集合类—HashMap

作者: SnowDragonYY | 来源:发表于2018-06-11 17:27 被阅读0次
    Map集合.jpg

    HashMap的四个关注点

    关注点 结论
    hashMap键值是否可以为空 key和value都允许为null
    hashMap是否允许重复数据 key重复会覆盖,value允许重复
    hashMap是否有序 无序
    是否线程安全 HashMap不是线程安全的,(Hashtable是线程安全的,其方法被synchronized包裹)

    HashMap简介

    • HashMap 是一个散列表,它存储的内容是键值对(key-value)映射。
    • HashMap 继承于AbstractMap,实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。继承关系如下
    public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
        implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    
    • HashMap 的实现不是同步的,这意味着它不是线程安全的。注意:它的key、value都可以为null。此外,HashMap中的映射不是有序的。

    HashMap 的实例有两个参数影响其性能:“初始容量” 和 “加载因子”。容量 是哈希表中桶的数量,初始容量 只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行 rehash 操作(即重建内部数据结构),从而哈希表将具有大约两倍的桶数。

    通常,默认加载因子是 0.75, 这是在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销,但同时也增加了查询成本(在大多数 HashMap 类的操作中,包括 get 和 put 操作,都反映了这一点)。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子,以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子,则不会发生 rehash 操作。
    HashMap有四个构造方法,如下图


    HashMap构造方法

    HashMap数据结构

    画了个示意图,如下,左边的数组索引是根据key的hash值计算得到,不同hash值有可能产生一样的索引,即哈希冲突,此时采用链地址法处理哈希冲突,即将所有索引一致的节点构成一个单链表;


    Entry<k,v>数组

    相比于之前的版本,jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。原本Map.Entry接口的实现类Entry改名为了Node。转化为红黑树时改用另一种实现TreeNode。

    HashMap源码分析

     // 序列号
        private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    
        // 默认的初始容量是16
        static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;   
        // 最大容量
        static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
        // 默认的填充因子
        static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
        // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
        static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 
        // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
        static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
        // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
        static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
        // 存储元素的数组,总是2的幂次倍
        transient Node<k,v>[] table; 
        // 存放具体元素的集
        transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
        // 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。
        transient int size;
        // 每次扩容和更改map结构的计数器
        transient int modCount;   
        // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容
        int threshold;
        // 填充因子,默认值是7.5
        final float loadFactor;
    

    构造方法

      /**
         * 根据自定义的初始化容量和加载因子构建一个空的HashMap.
         */
        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);
        }
    
        /**
         * 使用初始化容量和默认加载因子(0.75).
         */
        public HashMap(int initialCapacity) {
            this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        }
    
        /**
         * 使用默认初始化大小(16)和默认加载因子(0.75).
         */
        public HashMap() {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
        }
    
        /**
         * 用已有的Map构造一个新的HashMap.
         */
        public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
            putMapEntries(m, false);
        }
    

    数据存取

    put方法

    //根据key值计算出hashcode,
     static final int hash(Object key) {
            int h;
            return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
        }
    
    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;
        // table未初始化或者长度为0,进行扩容
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中,桶为空,新生成结点放入桶中(此时,这个结点是放在数组中)
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        // 桶中已经存在元素
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等,key相等
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 将第一个元素赋值给e,用e来记录
                    e = p;
            // hash值不相等,即key不相等;为红黑树结点
            else if (p instanceof TreeNode)
                // 放入树中
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            // 为链表结点
            else {
                // 在链表最末插入结点
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    // 到达链表的尾部
                    if ((e = p.next) == null) {
                        // 在尾部插入新结点
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 结点数量达到阈值,转化为红黑树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        // 跳出循环
                        break;
                    }
                    // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        // 相等,跳出循环
                        break;
                    // 用于遍历桶中的链表,与前面的e = p.next组合,可以遍历链表
                    p = e;
                }
            }
            // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
            if (e != null) { 
                // 记录e的value
                V oldValue = e.value;
                // onlyIfAbsent为false或者旧值为null
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    //用新值替换旧值
                    e.value = value;
                // 访问后回调
                afterNodeAccess(e);
                // 返回旧值
                return oldValue;
            }
        }
        // 结构性修改
        ++modCount;
        // 实际大小大于阈值则扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        // 插入后回调
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
    

    在上述代码中的第二行注释中,table未初始化或者长度为0,进行扩容,会调用resize()方法,代码如下

    final Node<K,V>[] resize() {
        // 当前table保存
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        // 保存table大小
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        // 保存当前阈值 
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        // 之前table大小大于0
        if (oldCap > 0) {
            // 之前table大于最大容量
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                // 阈值为最大整形
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 容量翻倍,使用左移,效率更高
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                // 阈值翻倍
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        // 之前阈值大于0
        else if (oldThr > 0)
            newCap = oldThr;
        // oldCap = 0并且oldThr = 0,使用缺省值(如使用HashMap()构造函数,之后再插入一个元素会调用resize函数,会进入这一步)
        else {           
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        // 新阈值为0
        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"})
        // 初始化table
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        // 之前的table已经初始化过
        if (oldTab != null) {
            // 复制元素,重新进行hash
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        // 将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割,分成两个不同的链表,完成rehash
                        do {
                            next = e.next;
                            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;
    }
    

    说明:进行扩容,会伴随着一次重新hash分配,并且会遍历hash表中所有的元素,是非常耗时的。在编写程序中,要尽量避免resize。

    get方法

    public V get(Object key) {
            Node<K,V> e;
            //这里直接调用的getNode方法
            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;
        // table已经初始化,长度大于0,根据hash寻找table中的项也不为空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            // 桶中第一项(数组元素)相等
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            // 桶中不止一个结点
            if ((e = first.next) != null) {
                // 为红黑树结点
                if (first instanceof TreeNode)
                    // 在红黑树中查找
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                // 否则,在链表中查找
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }
        
    

    putAll方法

    public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
            putMapEntries(m, true);
        }
    
        /**
         * Implements Map.putAll and Map constructor
         *
         * @param m the map
         * @param evict false when initially constructing this map, else
         * true (relayed to method afterNodeInsertion).
         */
        final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
            int s = m.size();
            if (s > 0) {
                if (table == null) { // pre-size
                    float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                    int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                             (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                    if (t > threshold)
                        threshold = tableSizeFor(t);
                }
                else if (s > threshold)
                    resize();
                for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
                    K key = e.getKey();
                    V value = e.getValue();
                    putVal(hash(key), key, value, false, evict); // put核心方法
                }
            }
        }
    

    参考文章
    图解集合HashMap :http://www.importnew.com/25049.html)http://www.importnew.com/25049.html

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