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Java HashMap 深入理解Java中的HashMap

CoderSheeper   2021-06-10 我要评论
想了解深入理解Java中的HashMap的相关内容吗CoderSheeper在本文为您仔细讲解Java HashMap的相关知识和一些Code实例欢迎阅读和指正我们先划重点:Java,HashMap,Java,哈希表下面大家一起来学习吧

一、HashMap的结构图示

​本文主要说的是jdk1.8版本中的实现而1.8中HashMap是数组+链表+红黑树实现的大概如下图所示后面还是主要介绍Hash Map中主要的一些成员以及方法原理

​那么上述图示中的结点Node具体类型是什么源码如下Node是HashMap的内部类实现了Map.Entery接口主要就是存放我们put方法所添加的元素其中的next就表示这可以构成一个单向链表这主要是通过链地址法解决发生hash冲突问题而当桶中的元素个数超过阈值的时候就换转为红黑树

//hash桶中的结点Node,实现了Map.Entry
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    V value;
    Node<K,V> next; //链表的next指针
    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; }
    //重写Object的hashCode
    public final int hashCode() {
        return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
    }
    public final V setValue(V newValue) {
        V oldValue = value;
        value = newValue;
        return oldValue;
    }
    //equals方法
    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;
    }
}
//转变为红黑树后的结点类
static final class TreeNode<k,v> extends LinkedHashMap.Entry<k,v> {
    TreeNode<k,v> parent;  // 父节点
    TreeNode<k,v> left; //左子树
    TreeNode<k,v> right;//右子树
    TreeNode<k,v> prev;    // needed to unlink next upon deletion
    boolean red;    //颜色属性
    TreeNode(int hash, K key, V val, Node<k,v> next) {
        super(hash, key, val, next);
    }
    //返回当前节点的根节点
    final TreeNode<k,v> root() {
        for (TreeNode<k,v> r = this, p;;) {
            if ((p = r.parent) == null)
                return r;
            r = p;
        }
    }
}

​上面只是大概了解了一下HashMap的简单组成下面主要介绍其中的一些参数和重要的方法原理实现

二、HashMap的成员变量以及含义

//默认初始化容量初始化=16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量 = 1 << 30
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认加载因子.一般HashMap的扩容的临界点是当前HashMap的大小 > DEFAULT_LOAD_FACTOR * 
//DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 0.75F * 16
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//当hash桶中的某个bucket上的结点数大于该值的时候会由链表转换为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//当hash桶中的某个bucket上的结点数小于该值的时候红黑树转变为链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//hash算法,计算传入的key的hash值下面会有例子说明这个计算的过程
static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
} 
//tableSizeFor(initialCapacity)返回大于initialCapacity的最小的二次幂数值下面会有例子说明
static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
//hash桶
transient Node<K,V>[] table;
//保存缓存的entrySet
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//桶的实际元素个数 != table.length
transient int size;
//扩容或者更改了map的计数器含义:表示这个HashMap结构被修改的次数结构修改是那些改变HashMap中的映射数量或者
//修改其内部结构(例如重新散列rehash)的修改 该字段用于在HashMap失败快速(fast-fail)的Collection-views
//上创建迭代器
transient int modCount;
//临界值当实际大小(cap*loadFactor)大于该值的时候会进行扩充
int threshold;
//加载因子
final float loadFactor;

2.1、hash方法说明

//hash算法
static final int hash(Object key) {
    int h;
    //key == null : 返回hash=0
    //key != null 
    //(1)得到key的hashCode:h=key.hashCode()
    //(2)将h无符号右移16位
    //(3)异或运算:h ^ h>>>16
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}   

​假设现在我们向一个map中添加元素例如map.put("fsmly","test")那么其中key为"fsmly"的hashCode的二进制表示为0000_0000_0011_0110_0100_0100_1001_0010按照上面的步骤来计算那么我们调用hash算法得到的hash值为:‭

2.2、tableSizeFor方法说明

​该方法的作用就是:返回大于initialCapacity的最小的二次幂数值如下实例

//n=cap-1=5; 5的二进制0101B>>> 操作符表示无符号右移高位取0
//n |= n>>>1: (1)n=0101 | 0101>>>1; (2)n=0101 | 0010; (3)n = 0111B 
//n |= n>>>2: (1)n=0111 | 0111>>>2; (2)n=0111 | 0011; (3)n = 0111B
//n |= n>>>4: (1)n=0111 | 0111>>>4; (2)n=0111 | 0000; (3)n = 0111B
//n |= n>>>8: (1)n=0111 | 0111>>>8; (2)n=0111 | 0000; (3)n = 0111B
//n |= n>>>16:(1)n=0111 | 0111>>>16;(2)n=0111 | 0000; (3)n = 0111B
static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    //n<0返回1
    //n>最大容量返回最大容量
    //否则返回n+1(0111B+1B=1000B=8)
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

​再看下面这个:

//至于这里为什么减1当传入的cap为2的整数次幂的时候减1即保证最后的计算结果还是cap而不是大于cap的另一个2的
//整数次幂例如我们传入cap=16=10000B.按照上面那样计算
//n=cap-1=15=1111B.按照上面的方法计算得到:
// n |= n>>>1: n=1111|0111=1111;后面还是相同的结果最后n=1111B=15.
//所以返回的时候为return 15+1;
int n = cap - 1; 

三、HashMap的构造方法

​我们看看HashMap源码中为我们提供的四个构造方法我们可以看到平常我们最常用的无参构造器内部只是仅仅初始化了loadFactor别的都没有做底层的数据结构则是延迟到插入键值对时再进行初始化或者说在resize中会做后面说到扩容方法的实现的时候会讲到

//(1)参数为初始化容量和加载因子的构造函数
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); //阈值为大于initialCapacity的最小二次幂
}
//(2)只给定初始化容量那么加载因子就是默认的加载因子:0.75
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//(3)加载因子为默认的加载因子但是这个时候的初始化容量是没有指定的后面调用put或者get方法的时候才resize
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//(4)将传递的map中的值调用putMapEntries加入新的map集合中其中加载因子是默认的加载因子
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    putMapEntries(m, false);
}

四、HashMap元素在数组中的位置

​不管增加、删除、查找键值对定位到哈希桶数组的索引都是很关键的第一步所以我们看看源码怎样通过hash()方法以及其他代码确定一个元素在hash桶中的位置的

//计算map中key的hash值
static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//这一小段代码就是定位元素在桶中的位置具体做法就是:容量n-1 & hash. 
//其中n是一个2的整数幂而(n - 1) & hash其实质就是hash%n,但
//是取余运算的效率不如位运算与并且(n - 1) & hash也能保证散列均匀不会产生只有偶数位有值的现象
p = tab[i = (n - 1) & hash];

​下面我们通过一个例子计算一下上面这个定位的过程假设现在桶大小n为16.

​我们可以看到这里的hash方法并不是用原有对象的hashcode最为最终的hash值而是做了一定位运算大概因为如果(n-1)的值太小的话(n - 1) & hash的值就完全依靠hash的低位值比如n-1为0000 1111那么最终的值就完全依赖于hash值的低4位了这样的话hash的高位就玩完全失去了作用h ^ (h >>> 16)通过这种方式让高位数据与低位数据进行异或也是变相的加大了hash的随机性这样就不单纯的依赖对象的hashcode方法了

五、HashMap的put方法分析

5.1、put方法源码分析

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;
    //table == null 或者table的长度为0调用resize方法进行扩容
    //这里也说明:table 被延迟到插入新数据时再进行初始化
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 这里就是调用了Hash算法的地方具体的计算可参考后面写到的例子
    //这里定位坐标的做法在上面也已经说到过
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        // 如果计算得到的桶下标值中的Node为null就新建一个Node加入该位置(这个新的结点是在
        //table数组中)而该位置的hash值就是调用hash()方法计算得到的key的hash值
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    //这里表示put的元素用自己key的hash值计算得到的下表和桶中的第一个位置元素产生了冲突具体就是
    //(1)key相同value不同
    //(2)只是通过hash值计算得到的下标相同但是key和value都不同这里处理的方法就是链表和红黑树
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        //上面已经计算得到了该hash对应的下标i这里p=tab[i]这里比较的有:
        //(1)tab[i].hash是否等于传入的hash这里的tab[i]就是桶中的第一个元素
        //(2)比较传入的key和该位置的key是否相同
        //(3)如果都相同说明是同一个key那么直接替换对应的value值(在后面会进行替换)
        if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            //将桶中的第一个元素赋给e用来记录第一个位置的值
            e = p;
        //这里判断为红黑树hash值不相等key不相等为红黑树结点
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); //加入红黑树
        //判断为链表结点
        else {
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                //如果达到链表的尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    //在尾部插入新的结点
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    //前面的binCount是记录链表长度的如果该值大于8就会转变为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                //如果在遍历链表的时候判断得出要插入的结点的key和链表中间的某个结点的key相
                //同就跳出循环,后面也会更新旧的value值
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                //e = p.next遍历链表所用
                p = e;
            }
        }
        //判断插入的是否存在HashMap中上面e被赋值不为空则说明存在更新旧的键值对
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value; //用传入的参数value更新旧的value值
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue; //返回旧的value值
        }
    }
    //modCount修改
    ++modCount;
    //容量超出就扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

5.2、put方法执行过程总结

​可以看到主要逻辑在put方法中调用了putVal方法传递的参数是调用了hash()方法计算key的hash值主要逻辑在putVal中可以结合注释熟悉这个方法的执行我在这里大概总结一下这个方法的执行:

1.首先 (tab = table) == null || (n = tab.length) == 0这一块判断hash桶是否为null如果为null那么会调用resize方法扩容后面我们会说到这个方法

2.定位元素在桶中的位置具体就是通过key的hash值和hash桶的长度计算得到下标i如果计算到的位置处没有元素(null)那么就新建结点然后添加到该位置

3.如果table[i]处不为null已经有元素了那么就表明产生hash冲突,这里可能是三种情况

①判断key是不是一样如果key一样那么就将新的值替换旧的值

②如果不是因为key一样那么需要判断当前该桶是不是已经转为了红黑树是的话就构造一个TreeNode结点插入红黑树

③不是红黑树就使用链地址法处理冲突问题这里主要就是遍历链表如果在遍历过程中也找到了key一样的元素那么久还是使用新值替换旧值否则会遍历到链表结尾处到这里就直接新添加一个Node结点插入链表插入之后还需要判断是不是已将超过了转换为红黑树的阈值8如果超过就会转为红黑树

4.最后需要修改modCount的值

5.判断插入后的size大小是不是超过了threshhold如果超过需要进行扩容

上面很多地方都涉及到了扩容所以下面我们首先看看扩容方法

六、HashMap的resize方法分析

6.1、resize方法源码

​扩容(resize)就是重新计算容量具体就是当map内部的size大于DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 就需要扩大数组的长度以便能装入更多的元素resize方法实现中是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组

//该方法有2种使用情况:1.初始化哈希表(table==null) 2.当前数组容量过小需扩容
final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table; //oldTab指向旧的table数组
    //oldTab不为null的话oldCap为原table的长度
    //oldTab为null的话oldCap为0
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 
    int oldThr = threshold; //阈值
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) { 
        //这里表明oldCap!=0oldCap=原table.length();
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE; //如果大于最大容量了就赋值为整数最大的阀值
            return oldTab;
        }
        // 如果数组的长度在扩容后小于最大容量 并且oldCap大于默认值16(这里的newCap也是在原来的
        //长度上扩展两倍)
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold双倍扩展threshhold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        //	这里的oldThr=tabSizeFor(initialCapacity),从上面的构造方法看出如果不是调用的
        //无参构造那么threshhold肯定都会是经过tabSizeFor运算得到的2的整数次幂的,所以可以将
        //其作为Node数组的长度(个人理解)
        newCap = oldThr; 
    else { // zero initial threshold signifies using defaults(零初始阈值表示使用默认值)
        //这里说的是我们调用无参构造函数的时候(table == null,threshhold = 0)新的容量等于默
        //认的容量并且threshhold也等于默认加载因子*默认初始化容量
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 计算新的resize上限
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor; //容量 * 加载因子
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    //以新的容量作为长度创建一个新的Node数组存放结点元素
    //当然桶数组的初始化也是在这里完成的
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; 
    table = newTab;
    //原来的table不为null
    if (oldTab != null) {
        // 把每个bucket都移动到新的buckets中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            //原table中下标j位置不为null
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null; //将原来的table[j]赋为null及时GC?
                if (e.next == null) //如果该位置没有链表即只有数组中的那个元素
                    //通过新的容量计算在新的table数组中的下标:(n-1)&hash
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; 
                else if (e instanceof TreeNode) 
                    //如果是红黑树结点重新映射时需要对红黑树进行拆分
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // 链表优化重hash的代码块
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {//上面判断不是红黑树那就是链表这里就遍历链表进行重新映射
                        next = e.next;
                        // 原位置
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            //loTail处为null那么直接加到该位置
                            if (loTail == null) 
                                loHead = e;
                            //loTail为链表尾结点添加到尾部
                            else
                                loTail.next = e;
                            //添加后将loTail指向链表尾部以便下次从尾部添加
                            loTail = e;
                        }
                        // 原位置+旧容量
                        else {
                            //hiTail处为null就直接点添加到该位置
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            //hiTail为链表尾结点尾插法添加
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 将分组后的链表映射到新桶中
                    // 原索引放到bucket里
                    if (loTail != null) {
                        //旧链表迁移新链表,链表元素相对位置没有变化; 
                        //实际是对对象的内存地址进行操作 
                        loTail.next = null;//链表尾元素设置为null
                        newTab[j] = loHead; //数组中位置为j的地方存放链表的head结点
                    }
                    // 原索引+oldCap放到bucket里
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

6.2、(e.hash & oldCap) == 0分析

​我这里添加上一点就是为什么使用 (e.hash & oldCap) == 0判断是处于原位置还是放在更新的位置(原位置+旧容量)解释如下:我们知道capacity是2的幂所以oldCap为10...0的二进制形式(比如16=10000B)

(1)若判断条件为真意味着oldCap为1的那位对应的hash位为0(1&0=0,其他位都是0,结果自然是0)对新索引的计算没有影响至于为啥没影响下面就说到了先举个例子计算一下数组中的下标在扩容前后的变化:

​从上面计算发现当cap为1的那位对应的hash为0的时候resize前后的index是不变的我们再看下面使用上面的hash值对应的就是 (e.hash & oldCap) == 0恰好也是下标不变的

​(2)若判断条件为假则 oldCap为1的那位对应的hash位为1比如新下标=hash&( newCap-1 )= hash&( (16<<2) - 1)=10010相当于多了10000即 oldCap .如同下面的例子

​从上面计算发现当cap为1的那位对应的hash为1的时候resize前后的index是改变的我们再看下面使用上面的hash值对应的就是 (e.hash & oldCap) != 0恰好下标就是原索引+原容量

6.3、部分代码理解

​这一部分其实和put方法中使用链地址法解决hash冲突的原理差不多都是对链表的操作

// 原位置
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
    //loTail处为null那么直接加到该位置
    if (loTail == null) 
        loHead = e;
    //loTail为链表尾结点添加到尾部
    else
        loTail.next = e;
    //添加后将loTail指向链表尾部以便下次从尾部添加
    loTail = e;
}
// 原位置+旧容量
else {
    //hiTail处为null就直接点添加到该位置
    if (hiTail == null)
        hiHead = e;
    //hiTail为链表尾结点尾插法添加
    else
        hiTail.next = e;
    hiTail = e;
}

​我们直接通过一个简单的图来理解吧

6.4、resize总结

​resize代码稍微长了点但是总结下来就是这几点

判断当前oldTab长度是否为空如果为空则进行初始化桶数组也就回答了无参构造函数初始化为什么没有对容量和阈值进行赋值如果不为空则进行位运算左移一位2倍运算扩容扩容创建一个新容量的数组遍历旧的数组:如果节点为空直接赋值插入如果节点为红黑树则需要进行进行拆分操作(个人对红黑树还没有理解所以先不说明)如果为链表根据hash算法进行重新计算下标将链表进行拆分分组(相信看到这里基本上也知道链表拆分的大致过程了)

七、HashMap的get方法分析

7.1、get方法源码

​基本逻辑就是根据key算出hash值定位到哈希桶的索引当可以就是当前索引的值则直接返回其对于的value反之用key去遍历equal该索引下的key直到找到位置

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;
    //计算存放在数组table中的位置.具体计算方法上面也已经介绍了
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        //先查找是不是就是数组中的元素
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        //该位置为红黑树根节点或者链表头结点
        if ((e = first.next) != null) {
            //如果first为红黑树结点就在红黑树中遍历查找
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            //不是树结点就在链表中遍历查找
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

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