HashMap源码原理
HashMap源码解析(负载因子,树化策略,内部hash实现,resize策略)
内部属性:
负载因子: final float loadFactor(默认为0.75f)
实际容量: int threshold = loadFactor * tab.length;
树化阈值: int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
解除树化阈值: int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
HashMap也采用懒加载策略,第一次put时初始化哈希表。
树化逻辑:索引下标对应的链表长度达到阈值8并且当前哈希表长度达到64才会树化,否则只是调用resize方法进行哈希表扩容。
resize():扩容为原先数组的2倍
负载因子过大会导致哈希冲突明显增加,节省内存.
负载因子过小会导致哈希表频繁扩容,内存利用率低。
为何JDK1.8要引入红黑树?
当链表长度过长时,会将哈希表查找的时间复杂度退化为O(n)
树化保证即便在哈希冲突严重时,查找时间复杂度也为O(logn)
当红黑树节点个数在扩容或删除元素时减少为6以下,在下次resize过程中会将红黑树退化为链表
,节省空间。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
} HashMap内部hash
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
为何不直接使用Object提供的hashCode?
将哈希码保留一半,将高低位都参与哈希运算,减少内存开销,减少哈希冲突。
(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) put内部逻辑:
1.哈希表索引下标计算:
i = (n - 1) & hash
保证求出的索引下标都在哈希表的长度范围之内。
2.n : 哈希表长度
n必须为2^n,保证哈希表中的所有索引下标都会被访问到。
若n=15,则以下位置永不可能存储元素
0011
0101
1001
1011
1101
1111
15:0000 1111 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // 第一次put值时,将哈希表初始化
// resize():1.完成哈希表的初始化 2.完成哈希表的扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 当目标索引未存储元素时,将当前元素存储到目标索引位置
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 哈希表已经初始化并且算出的数组下标已经有元素了
else {
Node<K,V> e; K k;
// 若索引下标对应的元素key恰好与当前元素key值相等且不为null
// 将value替换为当前元素的value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 此时索引对应的链表已经树化了,采用红黑树方式将当前节点添加到树中
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 以链表方式将当前节点添加到链表末尾
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 找到链表末尾
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 尝试将链表树化
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;
// 此时添加了新节点
if (++size > threshold)
// 扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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