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Java类集框架 —— HashMap源码分析
阅读量:7143 次
发布时间:2019-06-29

本文共 7928 字,大约阅读时间需要 26 分钟。

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keyvalue封装成了一个Node,先以一个Node数组的来存储,通过keyhashCode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... }复制代码

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 links TreeNode
left; TreeNode
right; TreeNode
prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; TreeNode(int hash, K key, V val, Node
next) { super(hash, key, val, next); } // 省略部分代码... }复制代码

同样地,映射的key-value就保存在TreeNode中。parentleftright持有相应节点的引用形成红黑树。

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复制代码

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();}复制代码

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<? extends K, ? extends V> 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-size float 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); } }}复制代码

putAll方法直接调用putMapEntriesputMapEntries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i if ((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null Node
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 1st treeifyBin(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 key V 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;}复制代码

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p if ((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node else 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node if (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;}复制代码

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; }}复制代码

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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