• HashMap源码


    前面了解了jdk容器中的两种List,回忆一下怎么从list中取值(也就是做查询),是通过index索引位置对不对,由于存入list的元素时安装插入顺序存储的,所以index索引也就是插入的次序。

    Map呢是这样一种容器,它可以存储两个元素键和值,根据键这个关键字可以明确且唯一的查出一个值,这个过程很像查字典,考虑一下使用什么样的数据结构才能实现这种效果呢?
     
    1.自己实现一个Map
     
    先来看一下jdk中map的定义:
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    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();
    }
      可以看到Map并没有实现Collection接口,也没有实现List接口,因为它可以保存两个属性key-value,和List容器一样还是包含增删改查等基本操作,同时可以看到Map中还定义了一个用来表示键值K-V的接口Entry。
     
      在了解了map的概念和定义后,首先我们自己先来简单写一个Map的实现,看看会遇到什么样的问题。
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    public class MyMap {
     
            private Entry[] data = new Entry[100];
            private int size;
     
            public Object put(Object key, Object value) {
                   // 检查key是否存在,存在则覆盖
                   for (int i = 0; i < size; i++) {
                          if (key.equals(data [i].key)) {
                               Object oldValue = data[i].value ;
                                data[i].value = value;
                                return oldValue;
                         }
                  }
                   
                  Entry e = new Entry(key, value);
                   data[size ] = e;
                   size++;
                   
                   return null;
           }
     
            public Object get(Object key) {
                   for (int i = 0; i < size; i++) {
                          if (key.equals(data [i].key)) {
                                return data [i].value;
                         }
                  }
     
                   return null;
           }
            
            public int size() {
                   return size ;
           }
            
            private class Entry {
                  Object key;
                  Object value;
     
                   public Entry(Object key, Object value) {
                          this.key = key;
                          this.value = value;
                  }
     
           }
    }
     
    上面我们简单实现了一下map的put、get、size等方法,从代码可以看到底层是使用数组来存储数据的。
    测试一下上面的方法:
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    public class Test {
     
            public static void main(String[] args) {
                  MyMap map = new MyMap();
                  map.put( "tstd", "angelababy" );
                  map.put( "张三" , "李四");
                  map.put( "tstd", "高圆圆" );
                   
                  System. out.println(map.size());
                  System. out.println(map.get("tstd" ));
                  System. out.println(map.get("张三" ));
           }
    }

    看下结果:

    高圆圆
    李四

    结果好像是没有问题的对不对。但是这么简单嘛?我们来看一下上面的代码存在一些什么样的问题。

    观察代码可以看到,get方法中,通过key获取value的方式是通过遍历数组实现,这样显然是非常低效的,同样在put方法中由于要检查key是否已经存在也是通过遍历数组实现,想一下有没有更好的办法呢?能不能像数组那样直接通过下标就可以取得对应的元素呢?
     
    接下来,我们看下HashMap是怎么样实现的。
     
    2.HashMap的定义
    在看HashMap定义前,我们首先需要了解hash是什么意思,hash通常被翻译成“散列”,简单解析下(不对的话还请指出^_^),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。什么意思呢?也就是关键字和散列值不是一一对应的,散列值会出现冲突。但是为什么会出现这种情况呢,原因是hash是一种压缩映射,举个例子就是将一个8个字节(二进制64位)的long值转换为一个4个字节(二进制32位)的int值,也就是说需要砍掉4个字节(32位),坑位有限,人太多,所以只能两个人一个坑喽。
     
     ok、了解了hash的概念和特点后,来看下HashMap的定义:
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    public class HashMap<K,V>
        extends AbstractMap<K,V>
        implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
      可以看出HashMap集成了AbstractMap抽象类,实现了Map,Cloneable,Serializable接口,AbstractMap抽象类继承了Map提供了一些基本的实现。
     
    3.底层存储
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    // 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 ;

      可以看出HashMap底层是用Entry数组存储数据,同时定义了初始容量,最大容量,加载因子等参数,至于为什么容量必须是2的幂,加载因子又是什么,下面再说,先来看一下Entry的定义。

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    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) {
            }
    }

    Entry是HashMap的内部类,它继承了Map中的Entry接口,它定义了键(key),值(value),和下一个节点的引用(next),以及hash值。很明确的可以看出Entry是什么结构,它是单线链表的一个节点。也就是说HashMap的底层结构是一个数组,而数组的元素是一个单向链表。

      为什么会有这样的设计?我们上面自己实现的map存在一个问题就是查询时需要遍历所有的key,为了解决这个问题HashMap采用hash算法将key散列为一个int值,这个int值对应到数组的下标,再做查询操作的时候,拿到key的散列值,根据数组下标就能直接找到存储在数组的元素。但是由于hash可能会出现相同的散列值,为了解决冲突,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。找到数组下标取出链表,再遍历链表是不是比遍历整个数组效率好的多呢?
      我们来看一下HashMap的具体实现。
     
    4.构造方法
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    /**
         * 构造一个指定初始容量和加载因子的HashMap
         */
        public HashMap( int initialCapacity, float loadFactor) {
            // 初始容量和加载因子合法校验
            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);
     
            // Find a power of 2 >= initialCapacity
            // 确保容量为2的n次幂,是capacity为大于initialCapacity的最小的2的n次幂
            int capacity = 1;
            while (capacity < initialCapacity)
                capacity <<= 1;
     
            // 赋值加载因子
            this.loadFactor = loadFactor;
            // 赋值扩容临界值
            threshold = (int)(capacity * loadFactor);
            // 初始化hash表
            table = new Entry[capacity];
            init();
        }
     
        /**
         * 构造一个指定初始容量的HashMap
         */
        public HashMap( int initialCapacity) {
            this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        }
     
        /**
         * 构造一个使用默认初始容量(16)和默认加载因子(0.75)的HashMap
         */
        public HashMap() {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
            threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
            table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
            init();
        }
     
        /**
         * 构造一个指定map的HashMap,所创建HashMap使用默认加载因子(0.75)和足以容纳指定map的初始容量。
         */
        public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
            // 确保最小初始容量为16,并保证可以容纳指定map
            this(Math.max(( int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
                          DEFAULT_INITIAL_CAPACITY ), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
            putAllForCreate(m);
    }

    最后一个构造方法引入一下三个方法进行map元素添加,具体内容不多看了,逻辑和put一样但是少了数组扩容逻辑,直接跳过去看增加方法。

     
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    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++;
    }
     
    看完构造方法有一个疑问一直存在,代码一直确认初始容量和数组长度必须为2的n次幂,而加载因子是为了计算扩容临界值,那么到底HashMap是怎么进行扩容的呢?
     
    5.增加
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    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;
    }
     

    增加和我们上面分析的一样,通过将key做hash取得一个散列值,将散列值对应到数组下标,然后将k-v组成链表节点存进数组中。

    上面有三个方法需要重点关注,计算hash值的hash方法,计算数组索引位置的indexFor方法,添加新链表节点的addEntry方法,下面我们逐一的看一下。

     
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    /**
         * 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);
    }
    上面这两个方法好难懂啊,又是位移又是异或又是与操作,如果让我们自己来写会怎么写呢,hash方法中直接使用hashCode就好了,indexFor直接取模(h % length)就好了,这两种有什么区别吗,哪个更好呢?来简单分析下(分析的不好请拍砖)。
     
    首先要明白&操作:把两个操作数分别转换为二进制,如果两个操作数的位都是1则为1,否则为0,举个例子:两个数8和9的二进制分别为1000和1001,1000 & 1001 = 1000。
     
    先看下indexFor方法中的h & (length-1) ,这是什么鬼东西。。。
     
    不懂原理只能反着推了。。。我们先来看下一个神奇的推论。。。
     
         2^n转换为二进制是什么样子呢:
         2^1 = 10
         2^2 = 100
         2^3 = 1000
         2^n = 1(n个0)
     
         再来看下2^n-1的二进制是什么样子的:
         2^1 – 1 = 01
         2^2 – 1 = 011
         2^3 – 1 = 0111
         2^n – 1 = 0(n个1)
     
    我们发现一个吃惊的结果,就是当length=2的n次幂的时候,h & (length-1)的结果,就是0~(length-1)之间的数,而这个结果和h % length是一样的,但当length!=2^n的时候,这个就特点不成立了。解释下就是:2^n – 1转换成二进制就是0+n个1,比如16的二进制10000,15的二进制01111,按照&操作,都是1则为1,否则为0,所以在低位运算的时候(小于等于2^n – 1),值总是与hash相同,而进行高位运算时(大于2^n – 1),其值等于其低位值。
     
    只要知道这个结果,就ok,如果还想更加深入,有个大神写了一篇文章可以参考下http://yananay.iteye.com/blog/910460
    但是为什么不直接取模呢,当然是因为&操作要比除法操作效率高了。
     
     知道了 h & (length-1)的结果等同于h % length后,再来看看上面的hash()方法是怎么回事呢?如果hashCode的低位相同(尤其是等于length位数的部分),那么经过散列后冲突的概率比较大,于是jdk给hash的各位加入了一些随机性。
     
    上面那两个还没懂的话,只要明白含义,然后忘掉他来看增加节点的方法。
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    /**
         * 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 );
    }
     
    这里面有一个需要注意的地方,将新节点指向原来的节点,这里虽然是next,但是却是往回指向的,而不是像上面图中画的由数组第1个节点往后指向,就是说第1个节点指向null,第2个节点指向第1个,第3个节点指向第2个。也就是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。
     
    再看下扩容的方法:
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    /**
         * 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。注意在do while循环的过程中,每次循环都是将下个节点指向newTable[i] ,是因为如果有相同的散列值i,上个节点已经放置在newTable[i]位置,这里还是下一个节点的next指向上一个节点(不知道这里是否能理解,画个图理解下吧)。
     
    Map中的元素越多,hash冲突的几率也就越大,数组长度是固定的,所以导致链表越来越长,那么查询的效率当然也就越低下了。还记不记得同时数组容器的ArrayList怎么做的,扩容!而HashMap的扩容resize,需要将所有的元素重新计算后,一个个重新排列到新的数组中去,这是非常低效的,和ArrayList一样,在可以预知容量大小的情况下,提前预设容量会减少HashMap的扩容,提高性能。
     
    再来看看加载因子的作用,如果加载因子越大,数组填充的越满,这样可以有效的利用空间,但是有一个弊端就是可能会导致冲突的加大,链表过长,反过来却又会造成内存空间的浪费。所以只能需要在空间和时间中找一个平衡点,那就是设置有效的加载因子。我们知道,很多时候为了提高查询效率的做法都是牺牲空间换取时间,到底该怎么取舍,那就要具体分析了。
     
    6.删除
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    /**
         * 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;
    }
     
     
    7.修改
     
    想一下Map中为什么没有修改方法,1,2,3想好了,对于Map,put相同的key,value会被覆盖掉,这是不是就相当于修改呀。
     
    8.查找
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    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;
    }
     
    从删除和查找可以看出,在根据key查找元素的时候,还是需要通过遍历,但是由于已经通过hash对key散列,要遍历的只是发生冲突后生成的链表,这样遍历的结果就已经少很多了,比我们自己写的完全遍历效率提升了n被。
     
    9.是否包含
     
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    /**
         * Returns <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the
         * specified key.
         *
         * @param   key   The key whose presence in this map is to be tested
         * @return <tt> true</tt> if this map contains a mapping for the specified
         * key.
         */
        public boolean containsKey(Object key) {
            return getEntry(key) != null;
        }
      
        /**
         * Returns the entry associated with the specified key in the
         * HashMap.  Returns null if the HashMap contains no mapping
         * for the key.
         */
        final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
            int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
            for (Entry<K,V> 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;
    }

    containsKey的代码逻辑和get的代码逻辑90%是相同的啊,为什么没有封装下呢?

     
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    /**
         * Returns <tt>true</tt> if this map maps one or more keys to the
         * specified value.
         *
         * @param value value whose presence in this map is to be tested
         * @return <tt> true</tt> if this map maps one or more keys to the
         *         specified value
         */
        public boolean containsValue(Object value) {
            if (value == null)
                return containsNullValue();
     
           Entry[] tab = table;
           // 遍历整个table查询是否有相同的value值
            for (int i = 0; i < tab. length ; i++)
                // 遍历数组的每个链表
                for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
                    if (value.equals(e.value ))
                        return true;
            return false;
        }
     
        /**
         * Special -case code for containsValue with null argument
         */
        private boolean containsNullValue() {
           Entry[] tab = table;
            for (int i = 0; i < tab. length ; i++)
                for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
                    if (e.value == null)
                        return true;
            return false;
    }

    可以看到针对指定key的查找,由于HashMap在结构上的优化,查找相对是十分高效的,而对于指定value的查找,要遍历整个hash表,这样是非常低效费时的。。。

    10.容量检查

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    /**
         * 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;
    }
     
    11.遍历
     
    关于Map的遍历,需要到后面再分析,因为它牵扯到另外一个容器Set,Set见。
     
    至此,HashMap也就分析的差不多了,我们应该已经明白HashMap能过做到快速查询时建立在其底层的存储结构只上的,学习HashMap也就是对前面的两种数据结构的综合运用,另外这里面有关hash的算法,扩容的方案也应该有所掌握,还是那句话学习应该是先观其大略,先从整体上了解他的实现,比如先了解它的存储结构,而不是一头扎进代码中,另外代码读不懂画画图唱唱歌吧,啦啦啦。
     
    HashMap 完!
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/vn2019/p/5167409.html
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