HashMap 介绍

Posted 2022-11-05 loveer

基本介绍

1. 用于存储Key-Value键值对的集合（每一个键值对也叫做一个Entry）。
2. 根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值。
3. 键key为null的记录至多只允许一条，值value为null的记录可以有多条。
4. 非线程安全。
5. HashMap是由数组+链表+红黑树（JDK1.8后增加了红黑树部分，链表长度超过阈值（8）时会将链表转换为红黑树）实现的。

数组 + 链表 + 红黑树

1. 数组是用来确定桶的位置
   （数组的查找效率比LinkedList大；HashMap中数组扩容刚好是2的次幂，在做取模运算的效率高，而ArrayList的扩容机制是1.5倍扩容）。
2. 链表是用来解决hash冲突问题，当出现hash值一样的情形，就在数组上的对应位置形成一条链表。
3. 链表转为红黑树：
   当元素小于8个当时候，此时做查询操作，链表结构已经能保证查询性能。
   当元素大于8个的时候，此时需要红黑树来加快查询速度，但是新增节点的效率会变慢。
4. 当链表转为红黑树后，元素个数是6会退化为链表：
   中间有个差值7可以防止链表和树之间频繁的转换。

key必须是不变的类

防止key发生变化，导致无法取出value。


自定义不可变类：

    不提供改变成员变量的方法，包括setter

    在getter方法中，不要直接返回对象本身，而是克隆对象，并返回对象的拷贝

public final class Immutable 

    private final int[] myArray;    //防止直接修改myArray内容

    public Immutable(int[] array) 
        this.myArray = array.clone();    //如果直接将array赋值给myArray，是引用变量，array的内容变化则myArray的内容也会变化
    

    public int[] getMyArray() 
        return myArray.clone();
    

源码分析

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 

    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

    //默认的初始容量是16，必须是2的幂。
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

    //最大容量（必须是2的幂且小于2的30次方，传入容量过大将被这个值替换）
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    //默认加载因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    //阈值：用来确定何时链表转为红黑树
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

    //用来确定何时红黑树转变为链表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

    //当想要将解决hash冲突的链表转变为红黑树时，需要判断此时数组的容量，
    //若是数组容量太小（64），则不进行链表转为红黑树的操作，而是利用resize()函数对HashMap扩容
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> 
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) 
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        

        public final K getKey()         return key; 
        public final V getValue()       return value; 
        public final String toString()  return key + "=" + value; 

        public final int hashCode() 
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        

        public final V setValue(V newValue) 
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        

        public final boolean equals(Object o) 
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) 
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            
            return false;
        
    

    //减少了碰撞（key的hash值相等）的几率
    static final int hash(Object key) 
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    

    /**
     * 数组Table的每一个元素不单纯只是一个Entry对象，它还是一个链表的头节点：
     *      每一个Entry对象通过Next指针指向下一个Entry节点。
     *      当新来的Entry映射到冲突数组位置时，只需要插入对应的链表位置即可。
     */
    transient Node<K,V>[] table;

    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

    //实际存储的key-value键值对的个数
    transient int size;

    //HashMap发生结构性变化的次数（value值的覆盖不属于结构性变化）
    transient int modCount;

    //threshold的值="容量*加载因子"，当HashMap中存储数据的数量达到threshold时，就需要将HashMap的容量加倍。
    int threshold;

    //加载因子实际大小
    final float loadFactor;

    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);
    

    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;
        //判断table是否已初始化，否则进行初始化table操作
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //根据hash值确定节点在数组中的插入的位置，即计算索引存储的位置，若该位置无元素则直接进行插入
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else 
            //节点若已经存在元素，即待插入位置存在元素
            Node<K,V> e; K k;
            //判断已存在的元素与待插入元素的hash值和key值是否相等，如果相等则将此节点赋值给e，便于后续覆盖value。
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //判断该元素是否为红黑树节点
            else if (p instanceof TreeNode)
                //红黑树节点则调用putTreeVal()函数进行插入
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            //若该元素是链表，且为链表头节点，则从此节点开始向后寻找合适的插入位置
            else 
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) 
                    if ((e = p.next) == null) 
                        //找到插入位置后，新建节点插入
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //若链表上节点超过TREEIFY_THRESHOLD - 1，即链表长度为8，将链表转变为红黑树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    
                    //判断已存在的元素与待插入元素的hash值和key值是否相等，如果相等则将此节点赋值给e，便于后续覆盖value。
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                
            
            //当key存在时，覆盖value
            if (e != null)  // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                //若存在key节点，则更新此节点的value，并返回旧的value。
                return oldValue;
            
        
        //记录修改次数
        ++modCount;
        //判断是否需要扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        //若不存在key节点（插入新key），则返回null
        return null;
    

    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) 
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) 
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                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;
    

    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;
        //判断表是否为空，以及p节点根据键的hash值对应到数组的索引初是否有节点
        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;
            //若是需要删除的节点就是该头节点，则让node引用指向它
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                node = p;
            //结点在当前p所指向的头节点的链表或红黑树中，需要遍历查找
            else if ((e = p.next) != null) 
                //若头节点是红黑树节点，则调用红黑树本身的遍历方法getTreeNode，获取待删除的结点
                if (p instanceof TreeNode)
                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
                //否则就是普通链表，则使用do while循环遍历查找待删除结点
                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)))) 
                //若是红黑树结点的删除，则直接调用红黑树的removeTreeNode方法进行删除
                if (node instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
                //若待删除结点是一个头节点，则用它的next节点顶替它作为头节点存放在table[index]中，以此达到删除的目的
                else if (node == p)
                    tab[index] = node.next;
                //若待删除结点为普通链表中的一个结点，则用该节点的前一个节点直接跳过该待删除节点，指向它的next结点
                else
                    p.next = node.next;
                //记录修改次数
                ++modCount;
                --size;
                afterNodeRemoval(node);
                //若removeNode方法删除成功则返回被删除的结点
                return node;
            
        
        //若没有删除成功则返回null
        return null;
    

HashMap的扩容机制

HashMap的扩容是申请一个容量为原数组大小两倍的新数组：
    遍历旧数组，重新计算每个元素的索引位置，并复制到新数组中。
    因为HashMap的哈希桶数组大小总是为2的幂次方，So重新计算后的索引位置要么在原来位置不变，要么就是“原位置+旧数组长度”。

扩充HashMap：
    复制数组元素及确定索引位置时不需要重新计算hash值，
    只需要判断原来的hash值新增的那个bit是1，还是0 ( (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)：减少了碰撞的几率) ：
        若为0，则索引未改变；
        若为1，则索引变为“原索引+旧数组长度”


threshold和loadFactor两个属性决定着是否扩容：
    threshold=Length*loadFactor，Length表示table数组的长度（默认值为16），loadFactor为负载因子（默认值为0.75）
    阀值threshold表示当table数组中存储的元素个数超过该阀值时，即需要扩容。