深入分析HashMap

本文基于jdk1.8

HashMap特点：

HashMap具体方法分析：

　　put方法分析：

　　执行流程图：

　　　

　　

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

    /**
     * Implements Map.put and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @param value the value to put
     * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
     * @param evict if false, the table is in creation mode.
     * @return previous value, or null if none
     */
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //如果链表数组为空或者长度为0，则扩容·
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //根据hash值找到要插入元素的位置i，若tab[i]为空，则直接插入元素
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            //如果tab[i]链表第一个元素与要插入的元素相等，则直接覆盖
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //如果tab[i]链表第一个元素与要插入的元素不相等，且第一个元素为树节点，则把要插入的节点插入到红黑树中
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            //如果不是上两种情况，则依次与链表剩下的元素进行比较，若找到key值相同的元素则覆盖，否则在链表尾部插入新节点
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //如果链表长度大于8，则将链表转换成红黑树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    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;//将记录修改HashMap的modCount加1
        //如果加入元素后size>threshold，则进行扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
                                                    

　

public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

    /**
     * Implements Map.get and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @return the node, or null if none
     */
    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        //如果链表数组tab不为空，且长度不为0，且根据hash值所确定的tab[i]链表不为空，则进行判断
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            //如果tab[i]链表的第一个元素就是要取的元素则返回
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                //如果要查找的元素不是链表的第一个元素，且第一个元素是树节点，则进入树中进行查找
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                //如果不是上两种情况，则在剩下的链表结点进行查找
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }
                                                                                    

　　

 public V remove(Object key) {
         Node<K,V> e;
         return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
             null : e.value;
     }

     /**
      * Implements Map.remove and related methods
      *
      * @param hash hash for key
      * @param key the key
      * @param value the value to match if matchValue, else ignored
      * @param matchValue if true only remove if value is equal
    // matchValue 作用：区别remove(Key key)与remove(Key key,Value value) 如果matchValue为false，remove(Key key)则删除与key值相等的节点，否则不删除
      * @param movable if false do not move other nodes while removing
      * @return the node, or null if none
      */
     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;
         //这几组语句在于查找要删除的节点，与get方法类似
         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);
                 }
             }
             //metchValue的作用，删除操作
             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;//将记录修改HashMap的值加1
                 --size;
                 afterNodeRemoval(node);
                 return node;
             }
         }
         return null;
     }
             

　　hash()算法分析：

　　源码：

　　

 static final int hash(Object key) {
         int h;
         return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
     }

　　一个较好的hash算法就是让所有的对象中的值都体现用处，hashCode（）已经满足了这点，而我们在hashCode（）的基础上设置新的hash算法时也要体现这一点，如何体现这一点，就是充分利用hashCode（）的结果的所有位。

　  HashMap中的hash（）方法中，hash值为，key的hashCode值与将其无符号右移16位后进行异或运算。作用：key的hashCode所有位都参与了运算，降低了节点碰撞率。

　　而用hash值与链表数组的长度-1进行相与获得节点的索引值，这样得到的结果与用hash值除以链表数组长度（取模运算）所得到的结果是一样的，并且与运算性能更高，前提是数组的长度必须是2的n次方。只有在这种情况下，取模运算才能转化位为与运算。

　　

　　更新：看过别的博主对hash算法的分析，他们都是从验证，从举例的角度来论述hash算法的优劣。在《算法4》中，确定哈希表中各节点的位置，用的是取模运算。对于取模运算，各个节点落到各个桶的位置是等概率的（当然前提是各个节点的取值也是随机的，等概率的），HashMap中实现的hash算法（与数组的长度-1进行与运算，）本质上也是取模运算。

　　例子：对于长度为16的数组，数组长度减一的二进制序列为0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111,用它和一个数值进行与运算作用和取模运算是异曲同工，唯一不同的是1，取模运算时用的是key的hashCode值，进行与运算时先将keyCode值的高低16位进行异或运算，用其结果进行进行与运算，这样key的hashCode的所有位的信息又得到了运用。符合优秀哈希算法的规则。

HashMap与Hashtable的比较：

HashMap的使用场景: