HashMap源码分析jdk1.6

HashMap数组每个元素的初始值为NULL 

1、定义

public interface Map<K,V> {
    int size();
    boolean isEmpty();
    boolean containsKey(Object key);
    boolean containsValue(Object value);
    V get(Object key);
    V put(K key, V value);
    V remove(Object key);
    void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m);
    void clear();
    Set<K> keySet();
    Collection<V> values();
    Set<Map.Entry<K, V>> entrySet();
    interface Entry<K,V> {
       V getValue();
       V setValue(V value);
        boolean equals(Object o);
        int hashCode();
    }
    boolean equals(Object o);
    int hashCode();
}

hash是“散列”：hash就是通过散列算法，将一个任意长度关键字转换为一个固定长度的散列值，但是有一点要指出的是，不同的关键字可能会散列出相同的散列值

2、HashMap类

public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

3.底层存储

// 默认初始容量为16，必须为2的n次幂
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;

    // 最大容量为2的30次方
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    // 默认加载因子为0.75f
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    // Entry数组，长度必须为2的n次幂
    transient Entry[] table;

    // 已存储元素的数量
    transient int size ;

    // 下次扩容的临界值，size>=threshold就会扩容，threshold等于capacity*load factor
    int threshold;

    // 加载因子
    final float loadFactor ;

Entry数组

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key ; 
        V value;
        Entry<K,V> next; // 指向下一个节点
        final int hash;

        Entry( int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }

        public final K getKey() {
            return key ;
        }

        public final V getValue() {
            return value ;
        }

        public final V setValue(V newValue) {
           V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (!(o instanceof Map.Entry))
                return false;
            Map.Entry e = (Map.Entry)o;
            Object k1 = getKey();
            Object k2 = e.getKey();
            if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
                Object v1 = getValue();
                Object v2 = e.getValue();
                if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
                    return true;
            }
            return false;
        }

        public final int hashCode() {
            return (key ==null   ? 0 : key.hashCode()) ^
                   ( value==null ? 0 : value.hashCode());
        }

        public final String toString() {
            return getKey() + "=" + getValue();
        }

        // 当向HashMap中添加元素的时候调用这个方法，这里没有实现是供子类回调用
        void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
        }

        // 当从HashMap中删除元素的时候调动这个方法 ，这里没有实现是供子类回调用
        void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
        }
}

HashMap采用将相同的散列值存储到一个链表中，也就是说在一个链表中的元素他们的散列值绝对是相同的。

4.构造方法

private void putAllForCreate(Map<? extends K, ? extends V> m) {
      for(Iterator<?extendsMap.Entry<?extendsK, ?extendsV>> i = m.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) {
            Map.Entry<? extends K, ? extends V> e = i.next();
            putForCreate(e.getKey(), e.getValue());
        }
    }

    /**
     * This method is used instead of put by constructors and
     * pseudoconstructors (clone, readObject).  It does not resize the table,
     * check for comodification, etc.  It calls createEntry rather than
     * addEntry.
     */
    private void putForCreate(K key, V value) {
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length );

        for (Entry<K,V> e = table [i]; e != null; e = e. next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e. key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                e. value = value;
                return;
            }
        }

        createEntry(hash, key, value, i);
    }
   
   void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
       Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
        size++;
}

5、增加

public V put(K key, V value) {
        // 如果key为null，调用putForNullKey方法进行存储
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        // 使用key的hashCode计算key对应的hash值
        int hash = hash(key.hashCode());
        // 通过key的hash值查找在数组中的index位置
        int i = indexFor(hash, table.length );
        // 取出数组index位置的链表，遍历链表找查看是有已经存在相同的key
        for (Entry<K,V> e = table [i]; e != null; e = e. next) {
            Object k;
            // 通过对比hash值、key判断是否已经存在相同的key
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                // 如果存在，取出当前key对应的value，供返回
                V oldValue = e. value;
                // 用新value替换之旧的value
                e. value = value;
                e.recordAccess( this);
                // 返回旧value，退出方法
                return oldValue;
            }
        }

        // 如果不存在相同的key
        // 修改版本+1
        modCount++;
        // 在数组i位置处添加一个新的链表节点
        addEntry(hash, key, value, i);
        // 没有相同key的情况，返回null
        return null;
    }

    private V putForNullKey(V value) {
        // 取出数组第1个位置（下标等于0）的节点，如果存在则覆盖不存在则新增，和上面的put一样不多讲，
        for (Entry<K,V> e = table [0]; e != null; e = e. next) {
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e. value;
                e. value = value;
                e.recordAccess( this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        // 如果key等于null，则hash值等于0
        addEntry(0, null, value, 0);
        return null;
}

hash函数

 length = 2^n　　， m & (length-1) 相当于 m % length

更加符合，Hash算法均匀分布的原则

/**
     * Applies a supplemental hash function to a given hashCode, which
     * defends against poor quality hash functions.  This is critical
     * because HashMap uses power -of- two length hash tables, that
     * otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ
     * in lower bits. Note: Null keys always map to hash 0, thus index 0.
     */
    static int hash(int h) {
        // This function ensures that hashCodes that differ only by
        // constant multiples at each bit position have a bounded
        // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

    /**
     * Returns index for hash code h.
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
}

addEntry函数

/**
     * 增加一个k-v，hash组成的节点在数组内，同时可能会进行数组扩容。
     */
    void addEntry( int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        // 下面两行行代码的逻辑是，创建一个新节点放到单向链表的头部，旧节点向后移
        // 取出索引bucketIndex位置处的链表节点，如果节点不存在那就是null，也就是说当数组该位置处还不曾存放过节点的时候，这个地方就是null，
       Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
       // 创建一个节点，并放置在数组的bucketIndex索引位置处，并让新的节点的next指向原来的节点
        table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
       // 如果当前HashMap中的元素已经到达了临界值，则将容量扩大2倍，并将size计数+1
        if (size ++ >= threshold)
            resize(2 * table.length );
}

新节点一直插入在最前端，新节点始终是单向列表的头节点。

/**
     * Rehashes the contents of this map into a new array with a
     * larger capacity.  This method is called automatically when the
     * number of keys in this map reaches its threshold.
     *
     * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
     * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
     * This has the effect of preventing future calls.
     *
     * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
     *        must be greater than current capacity unless current
     *        capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
     *        is irrelevant).
     */
    void resize( int newCapacity) {
        // 当前数组
        Entry[] oldTable = table;
        // 当前数组容量
        int oldCapacity = oldTable.length ;
        // 如果当前数组已经是默认最大容量MAXIMUM_CAPACITY ，则将临界值改为Integer.MAX_VALUE 返回
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        // 使用新的容量创建一个新的链表数组
        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        // 将当前数组中的元素都移动到新数组中
        transfer(newTable);
        // 将当前数组指向新创建的数组
        table = newTable;
        // 重新计算临界值
        threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
    }

    /**
     * Transfers all entries from current table to newTable.
     */
    void transfer(Entry[] newTable) {
        // 当前数组
        Entry[] src = table;
        // 新数组长度
        int newCapacity = newTable.length ;
        // 遍历当前数组的元素，重新计算每个元素所在数组位置
        for (int j = 0; j < src. length; j++) {
            // 取出数组中的链表第一个节点
            Entry<K,V> e = src[j];
            if (e != null) {
                // 将旧链表位置置空
                src[j] = null;
                // 循环链表，挨个将每个节点插入到新的数组位置中
                do {
                    // 取出链表中的当前节点的下一个节点
                    Entry<K,V> next = e. next;
                    // 重新计算该链表在数组中的索引位置
                    int i = indexFor(e. hash, newCapacity);
                    // 将下一个节点指向newTable[i]
                    e. next = newTable[i];
                    // 将当前节点放置在newTable[i]位置
                    newTable[i] = e;
                    // 下一次循环
                    e = next;
                } while (e != null);
            }
        }
}

transfer方法中，由于数组的容量已经变大，也就导致hash算法indexFor已经发生变化，原先在一个链表中的元素，在新的hash下可能会产生不同的散列值，so所有元素都要重新计算后安顿一番

hashmap的resize非常的低效

6、删除

/**
     * 根据key删除元素
     */
    public V remove(Object key) {
        Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
        return (e == null ? null : e. value);
    }

    /**
     * 根据key删除链表节点
     */
    final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
        // 计算key的hash值
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
        // 根据hash值计算key在数组的索引位置
        int i = indexFor(hash, table.length );
        // 找到该索引出的第一个节点
        Entry<K,V> prev = table[i];
        Entry<K,V> e = prev;

        // 遍历链表（从链表第一个节点开始next），找出相同的key，
        while (e != null) {
            Entry<K,V> next = e. next;
            Object k;
            // 如果hash值和key都相等，则认为相等
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e. key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                // 修改版本+1
                modCount++;
                // 计数器减1
                size--;
                // 如果第一个就是要删除的节点（第一个节点没有上一个节点，所以要分开判断）
                if (prev == e)
                    // 则将下一个节点放到table[i]位置（要删除的节点被覆盖）
                    table[i] = next;
                else
                 // 否则将上一个节点的next指向当要删除节点下一个（要删除节点被忽略，没有指向了）
                    prev. next = next;
                e.recordRemoval( this);
                // 返回删除的节点内容
                return e;
            }
            // 保存当前节点为下次循环的上一个节点
            prev = e;
            // 下次循环
            e = next;
        }

        return e;
}

8、查找

public V get(Object key) {
        // 如果key等于null，则调通getForNullKey方法
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        // 计算key对应的hash值
        int hash = hash(key.hashCode());
        // 通过hash值找到key对应数组的索引位置，遍历该数组位置的链表
        for (Entry<K,V> e = table [indexFor (hash, table .length)];
             e != null;
             e = e. next) {
            Object k;
            // 如果hash值和key都相等，则认为相等
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
                // 返回value
                return e.value ;
        }
        return null;
    }

    private V getForNullKey() {
        // 遍历数组第一个位置处的链表
        for (Entry<K,V> e = table [0]; e != null; e = e. next) {
            if (e.key == null)
                return e.value ;
        }
        return null;
}

9、是否包含

代码和get几乎一样

10、容量

/**
     * Returns the number of key -value mappings in this map.
     *
     * @return the number of key- value mappings in this map
     */
    public int size() {
        return size ;
    }

    /**
     * Returns <tt>true</tt> if this map contains no key -value mappings.
     *
     * @return <tt> true</tt> if this map contains no key -value mappings
     */
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
}