java集合类学习笔记之HashMap

1、简述

　　HashMap是java语言中非常典型的数据结构，也是我们平常用的最多的的集合类之一。它的底层是通过一个单向链表（Node<k,v>）数组（也称之为桶bucket，数组的长度也叫做桶深）来实现的。它内部有以下成员变量

　　 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16　　　内部数组的默认初始长度

　　static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;　　　　　　　　　　  内部数组最大的长度为2^30

　　static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;　　　　　　　　   加载因子，每当数组里面的元素达到这个百分比的时候内部的数组进行扩容

　　transient Node<K,V>[] table;　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 hashMap内部用来保存数据的链表数组

　　transient int size;　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　hashMap内存放的元素的个数

　　int threshold;　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　每次内部数组达到这个大小是需要扩容，它等于容量乘以加载因子

　　transient int modCount;　　　　　　　　HashMap实例结构修改的次数，当多个线程同时修改它的结构时就可能会导致每个线程中的modeCount的值不一样，此时就会抛出异常，所以说HashMap是线程不安全的

2、实现

　　1、数据结构：

　　　　　　

　　2、构造方法：

　　　　　　HashMap一共提供了一下四种构造方法：

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);
    }
 public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

　　　　在实例化HashMap实例的时候我们可以根据不同的业务需求调用不同的构造方法。第一种构造方法适用于能够提前预知hashMap中存放元素的准确数量，我们可以指定加载因子和初始容量（因为内部数组每次扩容的代价是很大的，都是直接将容量翻倍）。第二种构造方法适用于能大致知道内部元素的数量，只能指定初始容量，第三种构造方法也是我们平常用的最多的，适用于存放位置数量。第四种适用于需要将一个一直Map数据拷贝到当前map中。（以上纯属个人理解，不喜勿喷）

　　3、HashMap操作：

　　　　　　增加操作（V put(K key, V value) ）　

　　

 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;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;        //hashMap初始化的时候内部数组长度为0，第一次put操作的时候才设置成默认的容量
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)    //根据key的hash值和数组长度的与操作获取对应的下标，如果数组该下标位置为空则直接new一个新的Node放到该位置
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {            //根据key的hash值和数组长度的与操作获取对应的下标，此时该位置已经有元素（即产生了hash冲突），接下来是产生hash冲突的解决办法
            Node<K,V> e; K k;
            /**
             * 判断key的hash位置的元素的key的hash值和新put的元素的key的hash值是否相等,如果相等的直接将之前位置的值赋给新的Node<k,v>节点
             */
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))        
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)        //判断之前位置的元素是不是TreeNode的子类，此处和hashMap无关可以暂时不看
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                /**
                 * 1、以下操作是当产生hash冲突之后，判断产生冲突的Node<k,v>节点的下一个节点是否为空，为空说明是第一次产生hash冲突，
                 * 直接将新put的元素放在产生冲突的元素后面(每个hash值对应的都是一个链表)
                 * 2、当产生冲突的元素下个节点不为空，说明不是第一次产生hash冲突，此时再去判断产生冲突的下一个节点与新put的元素可以的hash值是否相等，
                 *             相等直接break，相当于新put的元素已经存在，此时不用做任何操作
                 *             不相等的时候将冲突节点下一个节点的值赋给自己，一直循环直到获取到产生hash冲突的位置的链表的末尾，并将新插入的元素放到链表的末尾
                 */
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);　　　　//当产生hash冲突的值比较多，即链表过长时，会将链表变成红黑树进行存储
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            /**
             * hashMap 的 e值肯定是null，这里的操作是LinkedHashMap相关，暂时忽略
             */
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);        　　//这里主要用于判断LinkedHashMap是否是按照访问顺序排序的
                return oldValue;
            }
        }
        
        ++modCount;            //此时实例结构发生改变，内部结构改变计数器数量+1
        if (++size > threshold)        //判断put完之后内部数组是否需要扩容
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);    //这里是用来判断LinkedHashMap是否需要删除最老元素
        return null;
    }

　　　　从以上代码可以看出，当产生hash冲突的时候对hashMap的效率大大降低，所以当使用自定义类当做key值的时候一定要重写hashcode方法，尽量避免hash冲突，

　　关于java位运算符可以参考：java学习笔记之位运算符

　　查询操作（V get(Object key)）：

　　

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;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {        //先判断key的hash对应数组下标的位置有没有值
            if (first.hash == hash && // 判断hash值对应的链表第一个节点的key值可当前查询的可以是不是同一个对象（当没有产生hash冲突的时候就是第一个）
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)    //LinkedHashMap操作相关，暂时忽略
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {        //此时是之前插入的时候产生了hash冲突，此时遍历hash值对应的链表，知道找到当前查询的key对应的节点
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

　　　　删除操作（V remove(Object key)）

　　

public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
            null : e.value;
    }
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                               boolean matchValue, boolean movable) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                node = p;
            else if ((e = p.next) != null) {
                if (p instanceof TreeNode)
                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
                else {
                    do {
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key ||
                             (key != null && key.equals(k)))) {
                            node = e;
                            break;
                        }
                        p = e;
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }
            if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                                 (value != null && value.equals(v)))) {
                if (node instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
                else if (node == p)
                    tab[index] = node.next;
                else
                    p.next = node.next;
                ++modCount;
                --size;
                afterNodeRemoval(node);
                return node;
            }
        }
        return null;
    }

　　remove的操作步骤基本和put操作类似，在这里就不再一一分析了，有写的不明白的地方可以私信我一起讨论下

总结：

　　HashMap的实现是通过在内部定义了一个链表数组，数组的每一个位置的元素都是一个单向链表，当往hashMap中put值产生hash冲突的时候，会将新的是放到key的hash值对应数组位置的链表的末尾，当我们在使用过程中用一个引用变量类型当做key值的时候，尽量重写引用类型的hashcode方法使用更优的hash算法，避免产生过多的hash冲突，因为产生hash冲突的时候对hashmap的性能会产生很大的影响。此外在使用hashMap的时候在能预知最终存放的数组的时候可以在初始化的时候指定HashMap内置数组的初始长度，避免内部数组扩容的次数过多，因为内部数组扩容每次都是直接将长度翻倍，这样的操作代价是很大的