集合操做-HashMap源碼分析
HashMap有4個構造函數java
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);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
在HashMap中有兩個很重要的參數，容量(Capacity)和負載因子(Load factor).node
Capacity就是bucket的大小，Load factor就是bucket填滿程度的最大比例。若是對迭代性能要求很高的話不要把Capacity設置過大，也不要把Load factor設置太小。當bucket中的entries的數目大於Capacity*Load factor時就須要調整bucket的大小爲當前的2倍。數組
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
先看下put方法：
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;
}
put函數大體的思路爲：app
- 對key的hashCode()作hash，而後再計算index;
- 若是沒碰撞直接放到bucket裏；
- 若是碰撞了，以鏈表的形式存在buckets後；
- 若是碰撞致使鏈表過長(大於等於TREEIFY_THRESHOLD)，就把鏈表轉換成紅黑樹；
- 若是節點已經存在就替換old value(保證key的惟一性)
- 若是bucket滿了(超過load factor*current capacity)，就要resize。
get實現：
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) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
get大體思路以下：函數
- bucket裏的第一個節點，直接命中；
- 若是有衝突，則經過key.equals(k)去查找對應的entry
若爲樹，則在樹中經過key.equals(k)查找，O(logn)；
若爲鏈表，則在鏈表中經過key.equals(k)查找，O(n)。
resize實現：
當put時，若是發現目前的bucket佔用程度已經超過了Load Factor所但願的比例，那麼就會發生resize。在resize的過程，簡單的說就是把bucket擴充爲2倍，以後從新計算index，把節點再放到新的bucket中性能
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 { // zero initial threshold 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 { // preserve order
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;
}
總結：
HashMap基於Map接口實現、容許null鍵/值、非同步、不保證有序(好比插入的順序)、也不保證序不隨時間變化this
能夠總結幾個常見問題：spa
HashMap的工做原理是什麼？code
經過hash的方法，經過put和get存儲和獲取對象。存儲對象時，咱們將K/V傳給put方法時，它調用hashCode計算hash從而獲得bucket位置，進一步存儲，HashMap會根據當前bucket的佔用狀況自動調整容量(超過Load Facotr則resize爲原來的2倍)。獲取對象時，咱們將K傳給get，它調用hashCode計算hash從而獲得bucket位置，並進一步調用equals()方法肯定鍵值對。若是發生碰撞的時候，Hashmap經過鏈表將產生碰撞衝突的元素組織起來，在Java 8中，若是一個bucket中碰撞衝突的元素超過某個限制(默認是8)，則使用紅黑樹來替換鏈表，從而提升速度。對象
咱們可使用自定義的對象做爲鍵嗎？
固然你可能使用任何對象做爲鍵，只要它遵照了equals()和hashCode()方法的定義規則，而且當對象插入到Map中以後將不會再改變了。若是這個自定義對象時不可變的，那麼它已經知足了做爲鍵的條件，由於當它建立以後就已經不能改變了。
equals()和hashCode()的都有什麼做用？
經過對key的hashCode()進行hashing，並計算下標( n-1 & hash)，從而得到buckets的位置。若是產生碰撞，則利用key.equals()方法去鏈表或樹中去查找對應的節點
若是HashMap的大小超過了負載因子(load factor)定義的容量，怎麼辦？
若是超過了負載因子(默認0.75)，則會從新resize一個原來長度兩倍的HashMap，而且從新調用hash方法。
爲何桶的大小爲2的冪次？
以Entry[]數組實現的哈希桶數組，用Key的哈希值取模桶數組的大小可獲得數組下標。
插入元素時，若是兩條Key落在同一個桶(好比哈希值1和17取模16後都屬於第一個哈希桶)，Entry用一個next屬性實現多個Entry以單向鏈表存放，後入桶的Entry將next指向桶當前的Entry。
查找哈希值爲17的key時，先定位到第一個哈希桶，而後以鏈表遍歷桶裏全部元素，逐個比較其key值。
當Entry數量達到桶數量的75%時(不少文章說使用的桶數量達到了75%，但看代碼不是)，會成倍擴容桶數組，並從新分配全部原來的Entry，因此這裏也最好有個預估值。
取模用位運算(hash & (arrayLength-1))會比較快，因此數組的大小永遠是2的N次方， 你隨便給一個初始值好比17會轉爲32。默認第一次放入元素時的初始值是16。
hashMap遍歷時爲何是亂序？
iterator()時順着哈希桶數組來遍歷，看起來是個亂序。
HashSet
咱們順便看一下HashSet的實現，它是由HashMap實現的，沒有重複元素的集合。不保證元素的順序，並且HashSet容許使用 null 元素。
package java.util;
public class HashSet<E>
extends AbstractSet<E>
implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable
{
static final long serialVersionUID = -5024744406713321676L;
// HashSet是經過map(HashMap對象)保存內容的
private transient HashMap<E,Object> map;
// PRESENT是向map中插入key-value對應的value
// 由於HashSet中只須要用到key，而HashMap是key-value鍵值對；
// 因此，向map中添加鍵值對時，鍵值對的值固定是PRESENT
private static final Object PRESENT = new Object();
// 默認構造函數
public HashSet() {
// 調用HashMap的默認構造函數，建立map
map = new HashMap<E,Object>();
}
// 帶集合的構造函數
public HashSet(Collection<? extends E> c) {
// 建立map。
// 爲何要調用Math.max((int) (c.size()/.75f) + 1, 16)，從 (c.size()/.75f) + 1 和 16 中選擇一個比較大的樹呢？
// 首先，說明(c.size()/.75f) + 1
// 由於從HashMap的效率(時間成本和空間成本)考慮，HashMap的加載因子是0.75。
// 當HashMap的「閾值」(閾值=HashMap總的大小*加載因子) < 「HashMap實際大小」時，
// 就須要將HashMap的容量翻倍。
// 因此，(c.size()/.75f) + 1 計算出來的正好是總的空間大小。
// 接下來，說明爲何是 16 。
// HashMap的總的大小，必須是2的指數倍。若建立HashMap時，指定的大小不是2的指數倍；
// HashMap的構造函數中也會從新計算，找出比「指定大小」大的最小的2的指數倍的數。
// 因此，這裏指定爲16是從性能考慮。避免重複計算。
map = new HashMap<E,Object>(Math.max((int) (c.size()/.75f) + 1, 16));
// 將集合(c)中的所有元素添加到HashSet中
addAll(c);
}
// 指定HashSet初始容量和加載因子的構造函數
public HashSet(int initialCapacity, float loadFactor) {
map = new HashMap<E,Object>(initialCapacity, loadFactor);
}
// 指定HashSet初始容量的構造函數
public HashSet(int initialCapacity) {
map = new HashMap<E,Object>(initialCapacity);
}
HashSet(int initialCapacity, float loadFactor, boolean dummy) {
map = new LinkedHashMap<E,Object>(initialCapacity, loadFactor);
}
// 返回HashSet的迭代器
public Iterator<E> iterator() {
// 實際上返回的是HashMap的「key集合的迭代器」
return map.keySet().iterator();
}
public int size() {
return map.size();
}
public boolean isEmpty() {
return map.isEmpty();
}
public boolean contains(Object o) {
return map.containsKey(o);
}
// 將元素(e)添加到HashSet中
public boolean add(E e) {
return map.put(e, PRESENT)==null;
}
// 刪除HashSet中的元素(o)
public boolean remove(Object o) {
return map.remove(o)==PRESENT;
}
public void clear() {
map.clear();
}
// 克隆一個HashSet，並返回Object對象
public Object clone() {
try {
HashSet<E> newSet = (HashSet<E>) super.clone();
newSet.map = (HashMap<E, Object>) map.clone();
return newSet;
} catch (CloneNotSupportedException e) {
throw new InternalError();
}
}
// java.io.Serializable的寫入函數
// 將HashSet的「總的容量，加載因子，實際容量，全部的元素」都寫入到輸出流中
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws java.io.IOException {
// Write out any hidden serialization magic
s.defaultWriteObject();
// Write out HashMap capacity and load factor
s.writeInt(map.capacity());
s.writeFloat(map.loadFactor());
// Write out size
s.writeInt(map.size());
// Write out all elements in the proper order.
for (Iterator i=map.keySet().iterator(); i.hasNext(); )
s.writeObject(i.next());
}
// java.io.Serializable的讀取函數
// 將HashSet的「總的容量，加載因子，實際容量，全部的元素」依次讀出
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
throws java.io.IOException, ClassNotFoundException {
// Read in any hidden serialization magic
s.defaultReadObject();
// Read in HashMap capacity and load factor and create backing HashMap
int capacity = s.readInt();
float loadFactor = s.readFloat();
map = (((HashSet)this) instanceof LinkedHashSet ?
new LinkedHashMap<E,Object>(capacity, loadFactor) :
new HashMap<E,Object>(capacity, loadFactor));
// Read in size
int size = s.readInt();
// Read in all elements in the proper order.
for (int i=0; i<size; i++) {
E e = (E) s.readObject();
map.put(e, PRESENT);
}
}
}
HashSet的實現依賴於HashMap,若是理解了HashMap的實現，HashSet仍是比較容易理解的。
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