集合框架源碼學習之HashMap(JDK1.8)

目錄:

0-1. 簡介java

0-2. 內部結構分析node

  0-2-1. JDK18以前面試

  0-2-2. JDK18以後數組

0-3. LinkedList源碼分析安全

  0-3-1. 構造方法微信

  0-3-2. put方法函數

  0-3-3. get方法源碼分析

  0-3-4. resize方法學習

0-4. HashMap經常使用方法測試測試

簡介

HashMap主要用來存放鍵值對,它基於哈希表的Map接口實現,是經常使用的Java集合之一。與HashTable主要區別爲不支持同步和容許null做爲key和value,因此若是你想要保證線程安全,可使用ConcurrentHashMap代替而不是線程安全的HashTable,由於HashTable基本已經被淘汰。

內部結構分析

JDK1.8以前:

JDK1.8以前HashMap底層是數組和鏈表結合在一塊兒使用也就是鏈表散列。HashMap經過key的hashCode來計算hash值,當hashCode相同時,經過「拉鍊法」解決衝突。

所謂「拉鍊法」就是:將鏈表和數組相結合。也就是說建立一個鏈表數組,數組中每一格就是一個鏈表。若遇到哈希衝突,則將衝突的值加到鏈表中便可。

jdk1.8以前的內部結構
簡單來講,JDK1.8以前HashMap由 數組+鏈表組成的,數組是HashMap的主體,鏈表則是主要爲了解決哈希衝突而存在的,若是定位到的數組位置不含鏈表(當前entry的next指向null),那麼對於查找,添加等操做很快,僅需一次尋址便可;若是定位到的數組包含鏈表,對於添加操做,其時間複雜度依然爲O(1),由於最新的Entry會插入鏈表頭部,急須要簡單改變引用鏈便可,而對於查找操做來說,此時就須要遍歷鏈表,而後經過key對象的equals方法逐一比對查找.

JDK1.8以後:

相比於以前的版本,jdk1.8在解決哈希衝突時有了較大的變化,當鏈表長度大於閾值(默認爲8)時,將鏈表轉化爲紅黑樹,以減小搜索時間。

JDK1.8以後的內部結構
類的屬性:

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    // 序列號
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    
    // 默認的初始容量是16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;   
    // 最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
    // 默認的填充因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 當桶(bucket)上的結點數大於這個值時會轉成紅黑樹
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 
    // 當桶(bucket)上的結點數小於這個值時樹轉鏈表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 桶中結構轉化爲紅黑樹對應的table的最小大小
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 存儲元素的數組,老是2的冪次倍
    transient Node<k,v>[] table; 
    // 存放具體元素的集
    transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
    // 存放元素的個數,注意這個不等於數組的長度。
    transient int size;
    // 每次擴容和更改map結構的計數器
    transient int modCount;   
    // 臨界值 當實際大小(容量*填充因子)超過臨界值時,會進行擴容
    int threshold;
    // 填充因子
    final float loadFactor;
}
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(1)loadFactor加載因子

loadFactor加載因子是控制數組存放數據的疏密程度,loadFactor越趨近於1,那麼 數組中存放的數據(entry)也就越多,也就越密,也就是會讓鏈表的長度增長,load Factor越小,也就是趨近於0,

loadFactor太大致使查找元素效率低,過小致使數組的利用率低,存放的數據會很分散。loadFactor的默認值爲0.75f是官方給出的一個比較好的臨界值。  

(2)threshold

threshold = capacity * loadFactor當Size>=threshold的時候,那麼就要考慮對數組的擴增了,也就是說,這個的意思就是 衡量數組是否須要擴增的一個標準

Node節點類源碼:

// 繼承自 Map.Entry<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
       final int hash;// 哈希值,存放元素到hashmap中時用來與其餘元素hash值比較
       final K key;//鍵
       V value;//值
       // 指向下一個節點
       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; }
        // 重寫hashCode()方法
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }
        // 重寫 equals() 方法
        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
}
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樹節點類源碼:

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // 父
        TreeNode<K,V> left;    // 左
        TreeNode<K,V> right;   // 右
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;           // 判斷顏色
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, val, next);
        }
        // 返回根節點
        final TreeNode<K,V> root() {
            for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
                if ((p = r.parent) == null)
                    return r;
                r = p;
       }
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LinkedList源碼分析

構造方法

四個構造方法

// 默認構造函數。
    public More ...HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
     }
     
     // 包含另外一個「Map」的構造函數
     public More ...HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
         putMapEntries(m, false);//下面會分析到這個方法
     }
     
     // 指定「容量大小」的構造函數
     public More ...HashMap(int initialCapacity) {
         this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
     }
     
     // 指定「容量大小」和「加載因子」的構造函數
     public More ...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);
     }
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putMapEntries方法:

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    int s = m.size();
    if (s > 0) {
        // 判斷table是否已經初始化
        if (table == null) { // pre-size
            // 未初始化,s爲m的實際元素個數
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                    (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
            // 計算獲得的t大於閾值,則初始化閾值
            if (t > threshold)
                threshold = tableSizeFor(t);
        }
        // 已初始化,而且m元素個數大於閾值,進行擴容處理
        else if (s > threshold)
            resize();
        // 將m中的全部元素添加至HashMap中
        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);
        }
    }
}
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put方法

HashMap只提供了put用於添加元素,putVal方法只是給put方法調用的一個方法,並無提供給用戶使用。

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未初始化或者長度爲0,進行擴容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // (n - 1) & hash 肯定元素存放在哪一個桶中,桶爲空,新生成結點放入桶中(此時,這個結點是放在數組中)
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 桶中已經存在元素
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 比較桶中第一個元素(數組中的結點)的hash值相等,key相等
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 將第一個元素賦值給e,用e來記錄
                e = p;
        // hash值不相等,即key不相等;爲紅黑樹結點
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 放入樹中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 爲鏈表結點
        else {
            // 在鏈表最末插入結點
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 到達鏈表的尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 在尾部插入新結點
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 結點數量達到閾值,轉化爲紅黑樹
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    // 跳出循環
                    break;
                }
                // 判斷鏈表中結點的key值與插入的元素的key值是否相等
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 相等,跳出循環
                    break;
                // 用於遍歷桶中的鏈表,與前面的e = p.next組合,能夠遍歷鏈表
                p = e;
            }
        }
        // 表示在桶中找到key值、hash值與插入元素相等的結點
        if (e != null) { 
            // 記錄e的value
            V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent爲false或者舊值爲null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                //用新值替換舊值
                e.value = value;
            // 訪問後回調
            afterNodeAccess(e);
            // 返回舊值
            return oldValue;
        }
    }
    // 結構性修改
    ++modCount;
    // 實際大小大於閾值則擴容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入後回調
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
} 
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get方法

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    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;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 數組元素相等
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 桶中不止一個節點
        if ((e = first.next) != null) {
            // 在樹中get
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 在鏈表中get
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}
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resize方法

進行擴容,會伴隨着一次從新hash分配,而且會遍歷hash表中全部的元素,是很是耗時的。在編寫程序中,要儘可能避免resize。

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 超過最大值就再也不擴充了,就只好隨你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 沒超過最大值,就擴充爲原來的2倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else { 
        signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 計算新的resize上限
    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"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 把每一個bucket都移動到新的buckets中
        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 { 
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        // 原索引
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 原索引+oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到bucket裏
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引+oldCap放到bucket裏
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}
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HashMap經常使用方法測試

package map;

import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Set;

public class HashMapDemo {

	public static void main(String[] args) {
		HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
		// 鍵不能重複,值能夠重複
		map.put("san", "張三");
		map.put("si", "李四");
		map.put("wu", "王五");
		map.put("wang", "老王");
		map.put("wang", "老王2");// 老王被覆蓋
		map.put("lao", "老王");
		System.out.println("-------直接輸出hashmap:-------");
		System.out.println(map);
		/** * 遍歷HashMap */
		// 1.獲取Map中的全部鍵
		System.out.println("-------foreach獲取Map中全部的鍵:------");
		Set<String> keys = map.keySet();
		for (String key : keys) {
			System.out.print(key+" ");
		}
		System.out.println();//換行
		// 2.獲取Map中全部值
		System.out.println("-------foreach獲取Map中全部的值:------");
		Collection<String> values = map.values();
		for (String value : values) {
			System.out.print(value+" ");
		}
		System.out.println();//換行
		// 3.獲得key的值的同時獲得key所對應的值
		System.out.println("-------獲得key的值的同時獲得key所對應的值:-------");
		Set<String> keys2 = map.keySet();
		for (String key : keys2) {
			System.out.print(key + ":" + map.get(key)+" ");

		}
		/** * 另一種不經常使用的遍歷方式 */
		// 當我調用put(key,value)方法的時候,首先會把key和value封裝到
		// Entry這個靜態內部類對象中,把Entry對象再添加到數組中,因此咱們想獲取
		// map中的全部鍵值對,咱們只要獲取數組中的全部Entry對象,接下來
		// 調用Entry對象中的getKey()和getValue()方法就能獲取鍵值對了
		Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();
		for (java.util.Map.Entry<String, String> entry : entrys) {
			System.out.println(entry.getKey() + "--" + entry.getValue());
		}
		
		/** * HashMap其餘經常使用方法 */
		System.out.println("after map.size():"+map.size());
		System.out.println("after map.isEmpty():"+map.isEmpty());
		System.out.println(map.remove("san"));
		System.out.println("after map.remove():"+map);
		System.out.println("after map.get(si):"+map.get("si"));
		System.out.println("after map.containsKey(si):"+map.containsKey("si"));
		System.out.println("after containsValue(李四):"+map.containsValue("李四"));
		System.out.println(map.replace("si", "李四2"));
		System.out.println("after map.replace(si, 李四2):"+map);
	}

}

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