本文的目的是閱讀理解HashMap的源碼,做爲集合中重要的一個角色,平時用到十分多的一個類,深刻理解它,知其因此然很重要。本文基於Jdk1.7,由於Jdk1.8改變了HashMap的數據結構,進行了優化,咱們先從基礎閱讀,以後再閱讀理解Jdk1.8的內容數組
1.經過key-value的形式快速的存取元素
2.容許鍵爲Null,但只容許有一個鍵的值爲Null
3.線程不安全
4.底層結構是Hash表,元素是無序的
5.再不考慮Hash衝突的時候,插入和查詢的複雜度是能夠達到O(1)的安全
底層數據結構是一個Hash表,基於數組和鏈表,數組裏面保存着一個單向鏈表的頭節點,單項鍊表保存着具備相同Hash值的不一樣元素,再不發生Hash衝突的狀況下,鏈表應該只有一個元素,這是最理想的狀態。數據結構
鏈表的數據結構代碼
`函數
static class Entry<K, V> implements Map.Entry<K, V> { final K key; V value; Entry<K, V> next; // 下一個Entry對象的引用 int hash; // 其實就是key的hash值 }
// 默認初始化容量 16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 // HashMap容許的最大容量 2^30 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 默認的負載率 75% static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 空的哈希表 static final Entry<?, ?>[] EMPTY_TABLE = {}; // 實際使用的哈希表 transient Entry<K, V>[] table = (Entry<K, V>[]) EMPTY_TABLE; // HashMap的大小,即存儲的key-value的數量 transient int size; // 擴容的閥值,當HashMap的size達到閥值時,就開始擴容 threshold=length*threshold int threshold; // 負載率 final float loadFactor; // 修改次數, 用於fail-fast機制 transient int modCount; // 替代哈希使用的默認擴容閥值 static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE; // 隨機的哈希種子, 有助於減小發生哈希碰撞的概率 transient int hashSeed = 0;
HashMap的初始化涉及到上面的多個常量,在瞭解完常量的做用以後,咱們就能夠理解HashMap的初始化思想,首先,HashMap並非經過構造函數來初始化的,構造函數只是初始化HashMap的初始化參數,包括DEFAULT_INITIAL_CAPACITY ,loadFactor等,再初始化參數以後,真正的調用Put方法時,會判斷table 是否已經初始化,沒有的話再根據參數進行初始化。性能
put方法的流程咱們這邊也要先理解:
(1)檢查哈希表是不是個空表,若是是空表就調用inflateTable方法進行初始化
(2)判斷key是否爲null,若是爲null,就調用putForNullKey方法, 將key爲null的key-value存儲在哈希表的第一個位置中
若是key不爲null,則調用hash方法計算key的hash值
(3)根據hash值和Entry數組的長度定位到Entry數組的指定槽位
(4)判斷Entry數組指定槽位的值e是否爲null, 若是e不爲null, 則遍歷e指向的單鏈表, 若是傳入的key在單鏈表中已經存在了, 就進行替換操做, 不然就新建一個Entry並添加到單鏈表的表頭位置
(5)若是e爲null, 就新建一個Entry並添加到指定槽位優化
下面是代碼:
構造方法this
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // 若是初始容量小於0,則拋出異常 if (initialCapacity < 0) { throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); } // 若是初始容量大於容量最大值,則使用最大值做爲初始容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) { initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; } // 若是負載率小於等於0或負載率不是浮點數,則拋出異常 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) { throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); } // 設置負載率 this.loadFactor = loadFactor; // 設置閥值爲初始容量 threshold = initialCapacity; // 空實現, 交由子類實現 init(); } //
初始化數組方法spa
private void inflateTable(int toSize) { // 尋找大於toSize的,最小的,2的n次方做爲新的容量 int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); // 閥值=容量*負載因子, 若是容量*負載因子>最大容量時, 閥值=最大容量 threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); // 按新的容量建立一個新的數組 table = new Entry[capacity]; // 從新初始化hashSeed initHashSeedAsNeeded(capacity); }
put方法線程
public V put(K key, V value) { // 若是哈希表沒有初始化就進行初始化 if (table == EMPTY_TABLE) { // 初始化哈希表 inflateTable(threshold); } // 當key爲null時,調用putForNullKey方法,保存null於table的第一個位置中,這是HashMap容許爲null的緣由 if (key == null) { return putForNullKey(value); } // 計算key的hash值 int hash = hash(key); // 根據key的hash值和數組的長度定位到entry數組的指定槽位 int i = indexFor(hash, table.length); // 獲取存放位置上的entry,若是該entry不爲空,則遍歷該entry所在的鏈表 for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; // 經過key的hashCode和equals方法判斷,key是否存在, 若是存在則用新的value取代舊的value,並返回舊的value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } // 修改次數增長1 modCount++; // 若是找不到鏈表 或者 遍歷完鏈表後,發現key不存在,則建立一個新的Entry,並添加到HashMap中 addEntry(hash, key, value, i); return null; } void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //添加key到table[bucketIndex]位置,新的元素老是在table[bucketIndex]的第一個元素,原來的元素後移 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //判斷元素個數是否達到了臨界值,若已達到臨界值則擴容,table長度翻倍 if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length); }
當key值爲Null的時候會進行特殊處理,在table[0]的鏈表上查找Key爲null的元素,get的過程是:
(1)計算hash與table.length取模計算index值
(2)遍歷table[index]上的鏈表,直到找到key設計
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //添加key到table[bucketIndex]位置,新的元素老是在table[bucketIndex]的第一個元素,原來的元素後移 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //判斷元素個數是否達到了臨界值,若已達到臨界值則擴容,table長度翻倍 if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length); }
#HashMap的刪
remove方法一樣也是,先計算hash,在計算index,遍歷查找,找到以後刪除節點
/** * 根據key刪除元素 */ public V remove(Object key) { Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); return (e == null ? null : e. value); } /** * 根據key刪除鏈表節點 */ final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { // 計算key的hash值 int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode()); // 根據hash值計算key在數組的索引位置 int i = indexFor(hash, table.length ); // 找到該索引出的第一個節點 Entry<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> e = prev; // 遍歷鏈表(從鏈表第一個節點開始next),找出相同的key, while (e != null) { Entry<K,V> next = e. next; Object k; // 若是hash值和key都相等,則認爲相等 if (e.hash == hash && ((k = e. key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { // 修改版本+1 modCount++; // 計數器減1 size--; // 若是第一個就是要刪除的節點(第一個節點沒有上一個節點,因此要分開判斷) if (prev == e) // 則將下一個節點放到table[i]位置(要刪除的節點被覆蓋) table[i] = next; else // 不然將上一個節點的next指向當要刪除節點下一個(要刪除節點被忽略,沒有指向了) prev. next = next; e.recordRemoval( this); // 返回刪除的節點內容 return e; } // 保存當前節點爲下次循環的上一個節點 prev = e; // 下次循環 e = next; } return e; }
resize擴容是HashMap中很是重要的一個操做,在容器裏的元素達到一個臨界值時,HashMap會自動進行擴容,擴容的具體流程是;
1.在put的時候檢查是否須要擴容,根據兩個參數:初始容量和裝載因子
2.建立一個容量爲table.length*2的table,修改臨界值
3.從新計算全部元素的hash值,並放入新的table,使用的是頭插法
4.用新的table替換舊的table
void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {//最大容量爲 1 << 30 threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];//新建一個新表 boolean oldAltHashing = useAltHashing; useAltHashing |= sun.misc.VM.isBooted() && (newCapacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD); boolean rehash = oldAltHashing ^ useAltHashing;//是否再hash transfer(newTable, rehash);//完成舊錶到新表的轉移 table = newTable; threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); } --------------------- void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entry<K,V> e : table) {//遍歷同桶數組中的每個桶 while(null != e) {//順序遍歷某個桶的外掛鏈表 Entry<K,V> next = e.next;//引用next if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity);//找到新表的桶位置;原桶數組中的某個桶上的同一鏈表中的Entry此刻可能被分散到不一樣的桶中去了,有效的緩解了哈希衝突。 e.next = newTable[i];//頭插法插入新表中 newTable[i] = e; e = next; } } }
擴容的總體操做如上,可是有一些十分精妙的細節十分厲害
這麼設計固然是爲了性能,並且是十分顯著的性能提高,涉及到了位操做,我以爲很是有意思,會在下一篇專門講這樣計算進行提高性能的例子。