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HashMap 是基于 Map 的键值对映射表,底层是通过数组、链表、红黑树(JDK1.8加入)来实现的。
HashMap结构
HashMap 中存储元素,是将 key 和 value 封装成了一个 Node ,先以一个 Node 数组的来存储,通过 key 的 hashCode 来计算 hash 值,根据 hash 值和 HashMap 的大小确定存入元素在数组中的位置。当 hashCode 相同时,即产生了相同的数组索引位置,那么就会通过单向链表的形式来继续存储。
static class Node implements Map.Entry { final int hash; final K key;V value;Node next;Node(int hash, K key, V value, Node next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next;} // 省略部分代码... }
HashMap 中所有的映射都保存在节点 Node 中,同时为了解决发生 hash 碰撞的冲突,节点可以持有下一个节点的引用,以形成一个单向链表。
HashMap结构图(JDK1.7及之前)
在JDK1.8, HashMap 又做了一些改动,当数组 table 某个索引位置的上链表的长度大于8的话,则会将链表转化为红黑树。
static final class TreeNode extends LinkedHashMap.Entry { TreeNode parent; // red-black tree linksTreeNode left; TreeNode right; TreeNode prev; // needed to unlink next upon deletionboolean red; TreeNode(int hash, K key, V val, Node next) { super(hash, key, val, next);} // 省略部分代码... }
同样地,映射的key-value就保存在 TreeNode 中。 parent 、 left 、 right 持有相应节点的引用形成红黑树。
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HashMap结构图(JDK1.8)
HashMap源码分析
主要属性:
transient Node[] table; // 数组transient int size; // 大小int threshold // 扩容阈值final float loadFactor; // 加载因子,默认值为0.75
构造方法:
// 使用默认的初始容量和加载因子public HashMap() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}// 指定初始容量,使用默认的加载因子public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}// 用现有的Map来构造一个新的HashMappublic HashMap(Map m) { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;putMapEntries(m, false);}// 根据自定义的初始容量和加载因子来构造HashMappublic HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) {initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;} else if (initialCapacity < DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {initialCapacity = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;} if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);threshold = initialCapacity;init();}
构造函数主要是设置 HashMap 的初始容量,以及扩容的加载因子。 HashMap(Map m) 构造函数根据已有的映射来构造新的 HashMap ,它同样采用的默认的加载因子,并将 m 中的元素添加到新构造的 HashMap 中。
数据存放:
public void putAll(Map m) {putMapEntries(m, true);}final void putMapEntries(Map m, boolean evict) { int s = m.size(); if (s > 0) { if (table == null) { // pre-sizefloat ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY); if (t > threshold)threshold = tableSizeFor(t);} else if (s > threshold)resize(); for (Map.Entry e : m.entrySet()) {K key = e.getKey();V value = e.getValue();putVal(hash(key), key, value, false, evict);}}}
putAll 方法直接调用 putMapEntries 。 putMapEntries 方法中先根据已有的 Map 中的元素数量对新构造的 HashMap 进行扩容,然后遍历旧的 Map ,取出元素存放到新的 HashMap中。
// 存放key-valuepublic V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true);}// 根据key的hashCode来计算hash值static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {Node[] tab; Node p; int n, i; // table为null的话,进行初始化if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length; // 根据(n-1)&hash来计算出元素在数组中的位置iif ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 如果数组中该位置没有元素,即tab[i]==null,则直接构建Node存放在该位置tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { // tab[i]不为nullNode e; K k; // 如果数组中已有的节点tab[i]与需要新存入的元素的key相同,则直接替换掉tab[i]if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p; else if (p instanceof TreeNode) // 如果tab[i]为红黑树节点,则直接存入红黑树 e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { // tab[i]为链表的第一个节点,遍历链表,将新的节点加入到链表的末尾for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null); // 如果链表的长度大于阈值,则将链表转换为红黑树if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash); break;} // 如果链表中存在与新加入的元素key相同,则直接替换掉if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break;p = e;}} if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e); return oldValue;}}++modCount; // 添加完成后,检查是否需要扩容if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict); return null;}
put 方法的主要逻辑:根据添加节点的 hash 值计算计算它在数组中的位置 i ,判断 tab[i]是否为空,为空则直接加入;不为空的话,需要判断该节点的 key 是否与新加入的节点的key相同,相同的话直接替换;如果不同则需要判断 tab[i] 节点是否是红黑树节点,如果是红黑树节点,则直接加入到红黑树中;如果不是红黑树节点,那肯定就是链表的第一个节点了,遍历链表,在遍历的过程中还需要判断是否与链表中已有节点的 key 相同,如果相同,同样直接替换掉,都不同的话就直接添加到链表的末尾。并且呢,加入链表后还需要判断链表的长度是否超过了阈值8,超过了的话,需要将链表转换为红黑树。
HashMap 在添加数据的时候,会判断当前数据量是否超过设定的阈值,如果超过的话会进行扩容,在扩容过程中会将已添加的数据进行重新添加,以致原来添加元素的顺序和位置都改变了,所以 HashMap 不能保证元素的存入取出顺序。
删除数据:
// 根据key删除数据public V remove(Object key) {Node e; return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value;}// 根据key-value删除数据@Overridepublic boolean remove(Object key, Object value) { return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;}// 删除节点final Node removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) {Node[] tab; Node p; int n, index; // 根据hash值得到数组索引位置的节点pif ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {Node node = null, e; K k; V v; // p节点的key与需要删除的节点的key相同的话,则说明p就是需要删除的节点if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))node = p; // 赋值给nodeelse if ((e = p.next) != null) { if (p instanceof TreeNode) // p节点为红黑树节点,从红黑树中获取匹配的删除节点node = ((TreeNode)p).getTreeNode(hash, key); else { // p节点为链表的第一个节点,遍历链表,找到匹配的删除节点do { if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key ||(key != null && key.equals(k)))) {node = e; break;}p = e;} while ((e = e.next) != null);}} // 匹配的删除节点node不为null的话,删除nodeif (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||(value != null && value.equals(v)))) { if (node instanceof TreeNode) // 从红黑树中删除((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable); else if (node == p) // 从数组中删除 tab[index] = node.next; else// 从链表中删除p.next = node.next;++modCount;--size;afterNodeRemoval(node); return node;}} return null;}
remove 的逻辑和加入元素的逻辑相似,依次从数组、红黑树、链表中找到匹配的删除节点来删除。
clear 方法:
public void clear() {Node[] tab;modCount++; if ((tab = table) != null && size > 0) { size = 0; for (int i = 0; i < tab.length; ++i)tab[i] = null;}}
clear 方法要简单些,直接遍历数组tab,将数组中所有元素都置空即可。
最后
对于 HashMap ,我们只要知道了它的底层结构,要理解它的实现原理还是非常简单。在JDK1.8之后,加入了红黑树的结构,使 HashMap 的效率比之前的版本又优化了很多,关于链表转化为红黑树,以及红黑树转链表的具体实现等细节后续再做分析。
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1、具有1-5工作经验的,面对目前流行的技术不知从何下手,
需要突破技术瓶颈的。2、在公司待久了,过得很安逸,
但跳槽时面试碰壁。需要在短时间内进修、跳槽拿高薪的。
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