HashMap详解

HashMap简介：

　　HashMap主要用来存放键值对，key和value均可为null。

　　JDK1.8之前由数组加链表组成，链表主要是为了解决哈希冲突。JDK1.8之后：当链表长度大于阈值(默认8)时，先判断数组长度是否小于64，若是则先对数组进行扩容，若不是则将链表转为红黑树。可减少搜索时间。

　　HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度）。当前位置为空则直接插入，不为空则判断其key是否与待插入元素得key相同。相同则覆盖，不相同则使用拉链法解决hash冲突。

　　1.构造器

　　　　创建时如果给定了容量初始值， HashMap 会将其扩充为 2 的幂次方大小。

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        //先进行参数校验
        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;
        //初始化参数传入tableSizeFor()方法，将容量扩充为2得幂次方。
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

　　　　为什么容量要为2的幂次方呢？当长度length为2的幂次方时： hash%length==hash&(length-1)  由于与的速度要大于取余，可以提高运算速率。

           　　　　　　　　　　　　      且不易发生碰撞：3&(9-1)=0  2&(9-1)=0 碰撞，     3&(8-1)=3  2&(8-1)=2  未碰撞

　　　　参数为初始容量：同上，但增长因为子为 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f

public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

　　　　若未指定map容量，默认为16 　　

2.put方法（JDK1.8采用尾插法，JDK1.7采用头插法）

　　　　总结：若定位到数组位置无元素则直接插入

　　　　　　　若定位到数组位置有元素则比较其key与待插入的key，相同则覆盖，不相同：判断是否为树，是则调用putTreeVal()将其插入，不是树则为链表，遍历链表将其插入(尾插)。

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;
    //如果集合为空或者长度为0，对其进行扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    //如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        //判断该位置上的第一个节点的key是否与要put的key相同，相同则直接覆盖
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        //若key不相同：判断p是否是一个树节点，如果是就调用e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)将元素添加进入。
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        //如果不是树就遍历链表插入(插入的是链表尾部)。
        else {
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                //到达链表尾部，插入key，value
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                //遍历链表时该节点的key与待插入的key相同。
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }  
        //e不为null说明在该链表或树上有节点的key和待插入的key相同，e指向该节点
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
} 

　　3.get方法

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;
        //数组不能为空且定位到的位置处必须有值
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            //若第一个节点的key与待找的key相同就返回first
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                //判断是否为树
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                //代码走到这说明是链表，遍历该链表
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
}

　　4.resize方法

　　　　进行扩容，会伴随着一次重新hash分配，并且会遍历hash表中所有的元素，是非常耗时的。

final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            //超过最大值就不再扩充。
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            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;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    //旧数组位置j处仅有一个元素
                    if (e.next == null)
                        //计算待插入新数组的位置
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    //是否为树
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    //为链表，遍历该链表，重新计算每个节点待插入的位置
                    else { // preserve order
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
}