HashMap 键值对集合

实现原理:

  • HashMap 是基于数组 + 链表实现的。
  • 通过hash值计算 数组索引,将键值对存到该数组中。
  • 如果多个元素hash值相同,通过链表关联,再头部插入新添加的键值对。
  • 键值对通过内部类Entity实现。

关键点

  1. HashMap只允许一个为null的key。

  2. HashMap的扩容:当前table数组的两倍

  3. HashMap实际能存储的元素个数: capacity * loadFactor

  4. HashMap在扩容的时候,会重新计算hash值,并对hash的位置进行重新排列, 因此,为了效率,尽量给HashMap指定合适的容量,避免多次扩容

public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
{ //默认的HashMap的空间大小16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //hashMap最大的空间大小
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //HashMap默认负载因子,负载因子越小,hash冲突机率越低,至于为什么,看完下面源码就知道了
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {}; //table就是HashMap实际存储数组的地方
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE; // transient修饰不会被序列化 //HashMap 实际存储的元素个数
transient int size; //临界值(即hashMap 实际能存储的大小),公式为(threshold = capacity * loadFactor)
int threshold; //HashMap 负载因子
final float loadFactor; // 静态内部类相当于类的一个字段,它可以访问类的其他变量
//HashMap的(key -> value)键值对形式其实是由内部类Entry实现,那么此处就先贴上这个内部类
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
//保存了对下一个元素的引用,说明此处为链表
//为什么此处会用链表来实现?
//其实此处用链表是为了解决hash一致的时候的冲突
//当两个或者多个hash一致的时候,那么就将这两个或者多个元素存储在一个位置,用next来保存对下个元素的引用
Entry<K,V> next;
int hash; Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
// final修饰的方法不能重写
public final K getKey() {
return key;
} public final V getValue() {
return value;
}
// 设置新值后,返回旧值
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// 判断键值对是否相等
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();
//k1和k2 要么是相同的对象(内存地址相等==),要么对象的值相等(equals且不为null)
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;
}
// 键值对的hashCode,键的hashCode 和 值的hashCode 与运算。
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
} public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
} void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
} void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}
//以上是内部类Entry //构造方法, 设置HashMap的loadFactor 和 threshold, 方法极其简单,不多说
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;
threshold = initialCapacity;
init();
} public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
} public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
} //构造方法,传入Map, 将Map转换为HashMap
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 通过this调用自身构造函数
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
//初始化HashMap, 这个方法下面会详细分析
inflateTable(threshold);
//这就是将指定Map转换为HashMap的方法,后面会详细分析
putAllForCreate(m);
} //初始化HashMap
private void inflateTable(int toSize) {
//计算出大于toSize最临近的2的N次方的值
//假设此处传入6, 那么最临近的值为2的3次方,也就是8
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
//由此处可知:threshold = capacity * loadFactor
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
//创建Entry数组,这个Entry数组就是HashMap所谓的容器
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
} private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
//当临界值小于HashMap最大容量时, 返回最接近临界值的2的N次方
//Integer.highestOneBit方法的作用是用来计算指定number最临近的2的N次方的数,内部通过或运算实现的。
return number >= MAXIMUM_CAPACITY
? MAXIMUM_CAPACITY
: (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
} //这就是将指定Map转换为HashMap的方法,主要看下面的putForCreate方法
private void putAllForCreate(Map<? extends K, ? extends V> m) {
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet())
putForCreate(e.getKey(), e.getValue());
} private void putForCreate(K key, V value) {
//计算hash值, key为null的时候,hash为0
int hash = null == key ? 0 : hash(key);
//根据hash值,找出当前hash在table中的位置
int i = indexFor(hash, table.length); //由于table[i]处可能不止有一个元素(多个会形成一个链表),因此,此处写这样一个循环
//当key存在的时候,直接将key的值设置为新值
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 判断相同hash位置的所有元素,只要有key相同的元素,用新值替换旧值,然后返回
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
e.value = value;
return;
}
}
//当key不存在的时候,就在table的指定位置新创建一个Entry
createEntry(hash, key, value, i);
} //在table的指定位置新创建一个Entry
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
} //下面就开始分析我们常用的方法了(put, remove) //先看put方法
public V put(K key, V value) {
//table为空,就先初始化
if (table == EMPTY_TABLE) {
//这个方法上面已经分析过了,主要是在初始化HashMap,包括创建HashMap保存的元素的数组等操作
inflateTable(threshold);
} //key 为null的情况, 只允许有一个为null的key
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//计算hash
int hash = hash(key);
//根据指定hash,找出在table中的位置
int i = indexFor(hash, table.length);
//table中,同一个位置(也就是同一个hash)可能出现多个元素(链表实现),故此处需要循环
//如果key已经存在,那么直接设置新值
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
} modCount++;
//key 不存在,就在table指定位置之处新增Entry
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
} //当key为null 的处理情况
private V putForNullKey(V value) {
//先看有没有key为null, 有就直接设置新值
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++;、
//当前没有为null的key就新创建一个entry,其在table的位置为0(也就是第一个)
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
} //在table指定位置新增Entry, 这个方法很重要
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
//table容量不够, 该扩容了(两倍table),重点来了,下面将会详细分析
resize(2 * table.length);
//计算hash, null为0
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
//找出指定hash在table中的位置
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
} createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
} //扩容方法 (newCapacity * loadFactor)
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
//如果之前的HashMap已经扩充打最大了,那么就将临界值threshold设置为最大的int值
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
} //根据新传入的capacity创建新Entry数组,将table引用指向这个新创建的数组,此时即完成扩容
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
//扩容公式在这儿(newCapacity * loadFactor)
//通过这个公式也可看出,loadFactor设置得越小,遇到hash冲突的几率就越小
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
} //扩容之后,重新计算hash,然后再重新根据hash分配位置,
//由此可见,为了保证效率,如果能指定合适的HashMap的容量,会更合适
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
} //上面看了put方法,接下来就看看remove
public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? null : e.value);
} //这就是remove的核心方法
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
//老规矩,先计算hash,然后通过hash寻找在table中的位置
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev; //这儿又神奇地回到了怎么删除链表的问题(上次介绍linkedList的时候,介绍过)
//李四左手牵着张三,右手牵着王五,要删除李四,那么直接让张三牵着王五的手就OK
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
} return e;
} }

 

参考:

java集合-HashMap源码解析的更多相关文章

  1. Java集合---HashMap源码剖析

    一.HashMap概述二.HashMap的数据结构三.HashMap源码分析     1.关键属性     2.构造方法     3.存储数据     4.调整大小 5.数据读取           ...

  2. [转载] Java集合---HashMap源码剖析

    转载自http://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/3948406.html 一.HashMap概述 HashMap基于哈希表的 Map 接口的实现.此实现提供所有可选的映射 ...

  3. Java集合-ArrayList源码解析-JDK1.8

    ◆ ArrayList简介 ◆ ArrayList 是一个数组队列,相当于 动态数组.与Java中的数组相比,它的容量能动态增长.它继承于AbstractList,实现了List, RandomAcc ...

  4. 一、基础篇--1.2Java集合-HashMap源码解析

    https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6059914.html  散列表 哈希表是根据关键码值而直接进行访问的数据结构.也就是说,它能通过把关键码值映射到表中的一个位 ...

  5. Java集合---LinkedList源码解析

    一.源码解析1. LinkedList类定义2.LinkedList数据结构原理3.私有属性4.构造方法5.元素添加add()及原理6.删除数据remove()7.数据获取get()8.数据复制clo ...

  6. java集合-HashSet源码解析

    HashSet 无序集合类 实现了Set接口 内部通过HashMap实现 // HashSet public class HashSet<E> extends AbstractSet< ...

  7. java集合类型源码解析之ArrayList

    前言 作为一个老码农,不仅要谈架构.谈并发,也不能忘记最基础的语言和数据结构,因此特开辟这个系列的文章,争取每个月写1~2篇关于java基础知识的文章,以温故而知新. 如无特别之处,这个系列文章所使用 ...

  8. java集合类型源码解析之PriorityQueue

    本来第二篇想解析一下LinkedList,不过扫了一下源码后,觉得LinkedList的实现比较简单,没有什么意思,于是移步PriorityQueue. PriorityQueue通过数组实现了一个堆 ...

  9. Java 8 HashMap 源码解析

    HashMap 使用数组.链表和红黑树存储键值对,当链表足够长时,会转换为红黑树.HashMap 是非线程安全的. HashMap 中的常量 static final int DEFAULT_INIT ...

随机推荐

  1. Python基础(文件操作)

    文件读取: #文件读取方式一 f=open("a.txt","r+",encoding="utf8") data=f.read() prin ...

  2. vue-router导航守卫(router.beforeEach())的使用

    好久没写一些东西了,总是感觉有啥缺少的.~~~~恰好碰到最近在写一个移动端项目,遇到了如何使同一个链接在不同条件下跳转到不同路由组件问题,譬如大家经常看到手机中没登录跳转登录页,登陆后跳转个人信息页等 ...

  3. Apache web服务器(LAMP架构)(week3_day4)--技术流ken

    apache介绍 1).世界上使用率最高的网站服务器,最高时可达70%:官方网站:apache.org 2).http 超文本协议 HTML 超文本标记语言 3).URL 统一资源定位符 http:/ ...

  4. cordova+vue打包webapp

    使用cordova+vue打包webapp,可以快速给网页套上一个android和ios壳子,完成一个app的开发. 1. 环境准备. (1)node.js  下载地址: https://nodejs ...

  5. SpringBoot+Dubbo+Zookeeper整合搭建简单的分布式应用

    为什么要使用分布式系统? 容错 减少延迟/提高性能 可用性 负载均衡 总而言之,其实目的只有一个,”用户体验“. 什么是分布式系统? 分布式系统是由使用分发中间件连接的自治计算机组成的网络.它们有助于 ...

  6. mysql索引结构及其原理

    1.定义 索引是一种数据结果,帮助提高获取数据的速度 为了提高查找速度,有很多查询优化算法.但是每种查找算法都只能应用于特定数据结构之上. 索引就是数据库创建的满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构 ...

  7. javascript中Date常用方法

    一.Date的构造函数 有四种形式的Date构造函数: //1.构造函数没有参数,则返回当前日期的Date对象 var now=new Date(); //2.构造函数的参数为日期的毫秒数,返回距离1 ...

  8. python函数练习题

       

  9. 【升鲜宝】生鲜配送管理系统_升鲜宝 V2.0 按客户商品分类分开打印配送与按客户商品分类导出相关订单商品相关说明(一)

    [升鲜宝]生鲜配送管理系统_升鲜宝 V2.0 按[客户]的商品分类分开打印(配送单)与按[客户]商品分类[对账单]导出相关销售订单商品功能相关说明(一) 业务场景概述与痛点 1.中小学校食堂的客户,每 ...

  10. java:数据结构(二)栈的应用(进制转换全收集)

    说到进制转换,java已经封装了基本的方法,在竞赛中使用封装的方法自然能节省大量时间 另一位仁兄介绍的封装好的方法: https://blog.csdn.net/m0_37961948/article ...