(本文的源码解析都存在与代码块的注释里面,请耐心观看)
开始之前 我们先简单了解以下HashMap。HashMap的主干是一个Entry数组。Entry是HashMap的基本组成单元,每一个Entry包含一个key-value键值对。(其实所谓Map其实就是保存了两个对象之间的映射关系的一种集合)
简单理解一下上面的图,假设我目前有一个数组,我想在数组中放入一个k-v结构的数据比如(“xmc”,“hansome”)它会根据数据的key也就是xmc,计算出一个hash码,根据hash码放入数组之中,这样的话,即使我以后存了成百上千的数据,只要我输入xmc,他就根据我的xmc计算出hash码从而快速定位到数组下标拿到我的“hansome”。但是hash码可能会形成冲突,比如“aaa”的hash码和我“xmc”的hash码一样,这时便可以在我数组的对应位置上加上一个结点解决冲突。
简单来说,HashMap由数组+链表组成的,数组是HashMap的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的,如果定位到的数组位置不含链表(当前entry的next指向null),那么查找,添加等 *** 作很快,仅需一次寻址即可;如果定位到的数组包含链表,对于添加 *** 作,其时间复杂度为O(n),首先遍历链表,存在即覆盖,否则新增;对于查找 *** 作来讲,仍需遍历链表,然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以,性能考虑,HashMap中的链表出现越少,性能才会越好。
HashMap类如下
static class Entryimplements Map.Entry { final K key; V value; Entry next;//存储指向下一个Entry的引用,单链表结构 int hash;//对key的hashcode值进行hash运算后得到的值,存储在Entry,避免重复计算 Entry(int h, K k, V v, Entry n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; }
一些重要的参数,看代码前必读。
transient int size; int threshold; final float loadFactor; transient int modCount;
public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);//带参构造方法 } public HashMap() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR); //调用默认构造方法,其中DEFAULT_INITIAL_CAPACITY=64,DEFAULT_LOAD_FACTOR=0.75 }
下面看一下HashMap的构造方法
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0)//容量大小小于0抛异常 throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)//大于0就设为1<<30 initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) //负载因子小于0或不是float型抛异常 throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; threshold = initialCapacity;//threshole等于初始容量 init();//空的方法 }
我们可以查看以下最常用的put方法源码,值得注意的是HashMap是在第一次放入数据的时候生成的table数组!!
public V put(K key, V value) { if (table == EMPTY_TABLE) {//如果table为空,源码见下 inflateTable(threshold); } if (key == null) return putForNullKey(value);//hashmap允许key为空的情况,会放入key为空的位置 int hash = hash(key);//计算hash值,可以不用在乎 int i = indexFor(hash, table.length);//找到放的位置,源码见下 重点! for (Entrye = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { //在entry数组中查找hash码相同并且key相同的位置,放入 V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue;//注意! put方法是会返回原来的value值的(如果已经有的话) } } modCount++; addEntry(hash, key, value, i); return null; }
首先我们查看table为空的情况(以下两块代码段为重点,也解释了为什么HashMap在java中的长度必须是2的n次方,因为Entry数组的长度是要和key的hash码做与运算的)
private void inflateTable(int toSize) { // Find a power of 2 >= toSize int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); //roundUpToPowerOf2方法为把一个数字向上转化为一个2的n次幂的数字,比如我传入7,给我转成8,传入10,转为16 threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); table = new Entry[capacity];//初始化Entry数组 大小为上面的得到的capacity; initHashSeedAsNeeded(capacity); }
static int indexFor(int h, int length) { // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2"; return h & (length-1);//这就是我们的数据存放的位置 也就是h和length-1做与运算,可以看到length必须是2的整数次幂,在上面的entry数组初始化源码中我们已经知道了是如何 *** 作的, }
下面查看一下addEntry(hash, key, value, i);方法
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {//如果以及存在的数字大于了负债因子,扩容 数组长度乘2(保证一定是2的n次幂) resize(2 * table.length); hash = (null != key) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex);//头插法在新建结点 }
当发生哈希冲突并且size大于阈值的时候,需要进行数组扩容,扩容时,需要新建一个长度为之前数组2倍的新的数组,然后将当前的Entry数组中的元素全部传输过去,扩容后的新数组长度为之前的2倍,所以扩容相对来说是个耗资源的 *** 作。举个例子,假设现在entry数组长度为4,负载因子为2,此时entry头两个位置以及有了a,b两个数据,该addEntry方法会扩充entry长度至4,但是我想新放入的数据还是可能会在前两个ab的下面加入一个新节点。
可以查看下resize方法
void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; }//如果原来的capacity已经是最大的,则直接返回 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));//源码见下 关键点 table = newTable; threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); } //transfer void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entrye : table) {//遍历原来的entry数组,把原数组的内容放入新数组 while(null != e) { Entry next = e.next; if (rehash) {//重新计算hash,放入新的数组之中 e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i];//这部分就是1.7令人诟病的地方,如果是多线程,很容易成环 newTable[i] = e; e = next; } } }
public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey(); Entryentry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); } final Entry getEntry(Object key) { if (size == 0) { return null; } int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }
下面看看HashMap的get方法,由于比较简单 所以不做分析了
public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey(); Entryentry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); } final Entry getEntry(Object key) { if (size == 0) { return null; } int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }
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