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

  

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