上一片文章介紹的是 List 結構。那對於 Map 結構又要如何處理,沒有 List 結構的索引,那怎麼辦呢? 咱們把鍵名變爲哈希值就能夠啦~node
HAMT:Hash Arrey Mapped Trie 。這個結構就是Map中所用到的。算法
immutable中的hash計算核心代碼以下:數組
function hashString(string) { // This is the hash from JVM // The hash code for a string is computed as // s[0] * 31 ^ (n - 1) + s[1] * 31 ^ (n - 2) + ... + s[n - 1], // where s[i] is the ith character of the string and n is the length of // the string. We "mod" the result to make it between 0 (inclusive) and 2^31 // (exclusive) by dropping high bits. let hashed = 0; for (let ii = 0; ii < string.length; ii++) { hashed = (31 * hashed + string.charCodeAt(ii)) | 0; } return smi(hashed); }
// v8 has an optimization for storing 31-bit signed numbers. // Values which have either 00 or 11 as the high order bits qualify. // This function drops the highest order bit in a signed number, maintaining // the sign bit. export function smi(i32) { return ((i32 >>> 1) & 0x40000000) | (i32 & 0xbfffffff); }
上面只是一個計算hash值的函數,討論的重點再下面呢。app
先看看Map的結構:dom
function makeMap(size, root, ownerID, hash) { const map = Object.create(MapPrototype); map.size = size; map._root = root; map.__ownerID = ownerID; map.__hash = hash; map.__altered = false; return map; }
和list不一樣,Map中沒有_tail,全部的數據都在_root裏面。函數
再Map裏,咱們要分幾種狀況:
一、當鍵值對不超過8個
二、當鍵值對超過8個小於16個
三、當鍵值對超過16個
四、hash衝突怎麼辦this
用下面這段代碼調試看看每種狀況的結構:spa
let jsObj = {}; for (let i = 0; i < 8; i++) { jsObj[Math.random()] = Math.random(); } let map1 = Immutable.Map(jsObj); console.log(map1);
當鍵值對不超過8個的時候採用的是這個結構。prototype
這種方式是最簡單的,全部鍵值對保存在 entries 裏面。同時 get/set 方法都較爲簡單,直接遍歷一下獲取就行了。調試
從圖中咱們能夠看到,immutable把key和value轉換爲一個數組的arr[0]和arr[1]來存儲。
ArrayMapNode.prototype.update
:
update(ownerID, shift, keyHash, key, value, didChangeSize, didAlter) { ..... const entries = this.entries; let idx = 0; const len = entries.length; for (; idx < len; idx++) { // 尋找須要更新的值 if (is(key, entries[idx][0])) { break; } } const exists = idx < len;//是否存在這個key ...... // 判斷個數是否大於8 MAX_ARRAY_MAP_SIZE的值爲8 if (!exists && !removed && entries.length >= MAX_ARRAY_MAP_SIZE) { return createNodes(ownerID, entries, key, value); } ...... const newEntries = isEditable ? entries : arrCopy(entries); if (exists) { if (removed) { idx === len - 1 ? newEntries.pop() : (newEntries[idx] = newEntries.pop()); } else { newEntries[idx] = [key, value];//存在就直接把值賦值給idx的位置 } } else { newEntries.push([key, value]);//不存在 就是新增 push一個值進去 } ...... return new ArrayMapNode(ownerID, newEntries); } }
上面代碼中MAX_ARRAY_MAP_SIZE
的定義:
const MAX_ARRAY_MAP_SIZE = SIZE / 4; const MAX_BITMAP_INDEXED_SIZE = SIZE / 2; const MIN_HASH_ARRAY_MAP_SIZE = SIZE / 4;
export const SIZE = 1 << SHIFT;
當鍵值對超過8個小於16個的時候採用的是這個結構。
BitmapIndexedNode 的子節點是 ValueNode或者BitmapIndexedNode。在 BitmapIndexedNode 裏面查/增/改元素,都須要用到 bit-map(位圖)算法,BitmapIndexedNode.bitmap 存儲的是鍵名和存儲順序的位圖信息。例如 get 方法,經過 BitmapIndexedNode.bitmap,以及 key 名就能夠獲取該鍵值對的排列序號,從而獲取到相應的 ValueNode。
BitmapIndexedNode.prototype.update
:
update(ownerID, shift, keyHash, key, value, didChangeSize, didAlter) { if (keyHash === undefined) { keyHash = hash(key);//若是沒有hash值計算hash值 } // 根據BitmapIndexedNode中存儲的bitmap判斷當前傳入的key是否在某個位置已經存在。bitmap用32 位(二進制)來記錄元素是否存在。1表示存在,0表示不存在。 // 例如:keyHash 轉換爲二進制後爲11101110000110000001101001101 ,每5位爲一組,shift假定爲5 // (keyHash >>> shift)& MASK 取出須要的5位。第一次取到從低位開始的第一個5位:01101。keyHashFrag的十進制的值爲13 // 1 << keyHashFrag 除第13位(從0開始)外,其餘位都爲0 即:10000000000000 // bit & bitmap 得出bitmap的第13位是否爲1 // eg:bitmap=010101110111010000101011100010100 即 010101110111010000111011100010100 & 10000000000000 發現第13位爲1 則存在這個元素 const keyHashFrag = (shift === 0 ? keyHash : keyHash >>> shift) & MASK; const bit = 1 << keyHashFrag; const bitmap = this.bitmap; const exists = (bitmap & bit) !== 0; ...... // 計算1的數量,即算出key在BitmapIndexedNode的存儲位置 // eg:bitmap=010101110111010000111011100010100 // bitmap & (bit - 1) 即 010101110111010000111011100010100 & 1111111111111 = 1011100010100 // 使用 popCount 函數計算有多少個1 計算出 有 6 個 1 // 即 idx = 6 // 因此咱們須要查找的元素在BitmapIndexedNode的存儲位置爲6 const idx = popCount(bitmap & (bit - 1)); // 若是這個位置有數據,取出當前BitmapIndexedNode中對應的數據,若是不存在,置爲undefined const nodes = this.nodes; const node = exists ? nodes[idx] : undefined; const newNode = updateNode( node, ownerID, shift + SHIFT, keyHash, key, value, didChangeSize, didAlter ); if (newNode === node) { return this; } // 判斷是否超過16 if (!exists && newNode && nodes.length >= MAX_BITMAP_INDEXED_SIZE) { return expandNodes(ownerID, nodes, bitmap, keyHashFrag, newNode); } ...... // 生成新的Bitmap const newBitmap = exists ? (newNode ? bitmap : bitmap ^ bit) : bitmap | bit; // 生成新的nodes // eg:exists=false, idx=1狀況: // oldArray: [vA, undefind, vC, vD] // newArray: [vA, newVNode, vC, vD] // exits=true狀況,idx=8 // 原來位置8指向新生成的BitmapIndexedNode const newNodes = exists ? newNode ? setAt(nodes, idx, newNode, isEditable) : spliceOut(nodes, idx, isEditable) : spliceIn(nodes, idx, newNode, isEditable); if (isEditable) { this.bitmap = newBitmap; this.nodes = newNodes; return this; } return new BitmapIndexedNode(ownerID, newBitmap, newNodes); } }
這裏我把popCount的源碼也貼出來:
function popCount(x) { x -= (x >> 1) & 0x55555555; x = (x & 0x33333333) + ((x >> 2) & 0x33333333); x = (x + (x >> 4)) & 0x0f0f0f0f; x += x >> 8; x += x >> 16; return x & 0x7f; }
當鍵值對超過16個採用的是這個結構。
HashArrayMapNode 的親子元素能夠是 HashArrayMapNode/BitmapIndexedNode/ValueNode。由此看來巨量的鍵值對,將有 HashArrayMapNode/BitmapIndexedNode/ValueNode 組合而成,而每一個 HashArrayMapNode 最多有32個親子元素,BitmapIndexedNode 最多有16個親子元素。 HashArrayMapNode 類對應帶的 count,表明其子元素的數量。當須要讀取的時候,直接鍵名的哈希值,就可以實現了
來一個龐大點的數據:
HashArrayMapNode.prototype.update
:
update(ownerID, shift, keyHash, key, value, didChangeSize, didAlter) { if (keyHash === undefined) { keyHash = hash(key); } // 計算當前這個層級的idx const idx = (shift === 0 ? keyHash : keyHash >>> shift) & MASK; const removed = value === NOT_SET; const nodes = this.nodes; const node = nodes[idx]; ...... const newNode = updateNode( node, ownerID, shift + SHIFT, keyHash, key, value, didChangeSize, didAlter ); ...... if (isEditable) { this.count = newCount; this.nodes = newNodes; return this; } return new HashArrayMapNode(ownerID, newCount, newNodes); } }
function updateNode( node, ownerID, shift, keyHash, key, value, didChangeSize, didAlter ) { //沒有子節點了,即找到了這個值 if (!node) { if (value === NOT_SET) { return node; } SetRef(didAlter); SetRef(didChangeSize); return new ValueNode(ownerID, keyHash, [key, value]); } // 當還有子節點,則繼續遞歸查找 return node.update( ownerID, shift, keyHash, key, value, didChangeSize, didAlter ); }
雖說hash衝突的狀況是不多的,可是也有這種狀況出現的。好比 key = 'Aa' key = 'BB',其哈希值是徹底同樣的,這個時候就會啓動 HashCollisionNode 對象,將相同的哈希值的對象都放在同一個 HashCollisionNode 裏面,而這裏面就是簡單的線性讀寫數組了,沒有以前的 Bitmapped 操做,畢竟一次性不可能有太多相同哈希值的鍵名出現。