初探Java8中的HashMap

時間 2019-12-05

標籤初探 java8 java hashmap 欄目 Java 简体版

原文原文鏈接

HashMap是咱們最經常使用的集合之一，同時Java8也提高了HashMap的性能。本着學習的原則，在這探討一下HashMap。html

原理

簡單講解下HashMap的原理：HashMap基於Hash算法，咱們經過put(key,value)存儲，get(key)來獲取。當傳入key時，HashMap會根據key.hashCode()計算出hash值，根據hash值將value保存在bucket裏。當計算出的hash值相同時怎麼辦呢，咱們稱之爲Hash衝突，HashMap的作法是用鏈表和紅黑樹存儲相同hash值的value。當Hash衝突的個數比較少時，使用鏈表，不然使用紅黑樹。java

數據結構

一圖勝千言：node

咱們能夠在HashMap的源碼中找到這樣一句：算法

transient Node<K,V>[] table;

很明顯，HashMap仍是憑藉數組實現的，輔以鏈表和紅黑樹。咱們知道數組的特色：尋址容易，插入和刪除困難，而鏈表的特色是：尋址困難，插入和刪除容易，紅黑樹則對插入時間、刪除時間和查找時間提供了最好可能的最壞狀況擔保。HashpMap將這三者結合在一塊兒。api

Hash算法

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

若是你也看過7以前的Hash算法，會發現這個版本的算法比以前的簡潔。數組

重要的內部類

Node

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);
        }

        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;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }

鏈表節點，存儲鍵值對，並含有一個next引用。數據結構

TreeNode

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
        TreeNode<K,V> left;
        TreeNode<K,V> right;
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, val, next);
        }

        /**
         * Returns root of tree containing this node.
         */
        final TreeNode<K,V> root() {
            for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
                if ((p = r.parent) == null)
                    return r;
                r = p;
            }
        }

        /**
         * Ensures that the given root is the first node of its bin.
         */
        static <K,V> void moveRootToFront(Node<K,V>[] tab, TreeNode<K,V> root) {
            int n;
            if (root != null && tab != null && (n = tab.length) > 0) {
                int index = (n - 1) & root.hash;
                TreeNode<K,V> first = (TreeNode<K,V>)tab[index];
                if (root != first) {
                    Node<K,V> rn;
                    tab[index] = root;
                    TreeNode<K,V> rp = root.prev;
                    if ((rn = root.next) != null)
                        ((TreeNode<K,V>)rn).prev = rp;
                    if (rp != null)
                        rp.next = rn;
                    if (first != null)
                        first.prev = root;
                    root.next = first;
                    root.prev = null;
                }
                assert checkInvariants(root);
            }
        }

紅黑樹的節點app

重要方法

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;
    }

這是HashMap中的put函數，裏面的參數boolean onlyIfAbsent,boolean evict我並不知道有什麼用，由於put在調用的時候，是將這兩個參數寫死了，若知道請告知：函數

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

另外咱們能夠看到，當節點個數>= TREEIFY_THRESHOLD - 1時，HashMap將採用紅黑樹存儲。爲何這麼作呢？正如咱們前面提到的，當發生Hash衝突時，HashMap首先是採用鏈表將重複的值串起來，並將最後放入的值置於鏈首，java8對HashMap進行了優化。當節點個數多了以後使用紅黑樹存儲。這樣作的好處是，最壞的狀況下即全部的key都Hash衝突，採用鏈表的話查找時間爲O(n),而採用紅黑樹爲O(logn)，這也是Java8中HashMap性能提高的奧祕，詳細的測試能夠看這篇博文。性能