HashMap浅阅读
// HashMap默认初始化长度，默认值为16，必须为2的幂次方 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 // 最大长度，如果任意一个带有参数的构造函数隐式指定时使用的最大容量。 必须是两个<= 1 << 30的幂。 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 在构造函数中未指定时使用的负载因子 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 是否转换成红黑树的链表长度的阀值 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 取消树化的阀值 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 进行树化时，数组的最小长度阀值 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 该表在首次使用时初始化，并根据需要调整大小。分配后，长度始终是2的幂。 transient Node<K,V>[] table; // 保存缓存的entrySet（）。请注意，* KeySet（）和values（）使用AbstractMap字段 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; // 长度 transient int size; // 对该HashMap进行结构修改的次数*结构修改是指更改HashMap中的映射次数或以其他方式修改其内部结构（例如，重新哈希）的次数。 transient int modCount; // 下一个要调整大小的大小值（容量*负载系数）(capacity * loadFactor) 数组扩容的阀值 int threshold; // 负载因子 final float loadFactor; 复制代码
HashMap的初始化方式
// 空参 public HashMap(); // 指定初始化长度 public HashMap(int initialCapacity); // 指定初始化长度和负载因子 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor); // 构造一个新的HashMap public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m); 复制代码
指定初始化长度
/**
* @param initialCapacity 初始化长度
*/
public HashMap(int initialCapacity){
this.HashMap(initialCapacity,loadFactor)
}
/**
* @param initialCapacity 初始化长度
* @param loadFactor 负载因子
*/
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);
}
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指定初始化长度时，会使用默认负载因子，调用指定初始化长度和默认的负载因子的构造函数。
在HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)中，调用 tableSizeFor(int cap) 计算要调整容器的大小
/**
* @param cap 初始化长度
* @return 对于给定的目标容量，返回两倍大小的幂。
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
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对初始化长度，进行移位和按位或运算(运算规则：0|0=0; 0|1=1; 1|0=1; 1|1=1)；
**例如：**初始化长度为5；
Put 方法
/**
* 将指定的键与值进行关联
* @param key 键
* @param value 值
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* 计算hash值
* 计算key.hashCode() 并将散列*的较高位扩展（XOR）到较低位
* 因为该表使用2的幂次掩码，所以仅在当前掩码上方的位中发生变化的哈希集将总是冲突
* @param key 计算hash值得对象
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
/**
* @param hash hash值
* @param key 关键的键
* @param value 关联的值
* @param onlyIfAbsent 如果为true，请不要更改现有值
* @param evict 如果为false，则表处于创建模式
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {
// 节点数组集合
Node<K,V>[] tab;
// 节点 hash值、键值对和下一个节点的指针，参见下方Node节点的结构
// 保存的是传入的key通过hash值计算出的索引，在节点数组中对应的节点
Node<K,V> p;
int n, i;
// 判断此时的数组是否为null,实际HashMap初始化值是在第一次添加值得时候
// 若为null或者长度为0,则调用resize()方法进行初始化数组空间,参见下方resize()方法
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 使用取地址法，计算当前键在数组中的索引位置
// 将当前索引位置的节点赋值给 p 节点
// 若当前节点为空，则创建一个新的节点，添加到指定索引位置的节点数组中
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//指定索引位置不为空时，则产生hash冲突，此时以链表的形式存储
// e 为通过取地址法计算出当前hash值对应的节点数组中的节点
Node<K,V> e;
K k;
// p.hash == hash 判断指定索引位置的p节点的hash值与传入的hash值是否相同;
// (k = p.key) == key 判断指定索引位置的p节点的键与传入的键key的地址是否相同
// key != null && key.equals(k) 判断键不为空并且指定索引位置的p节点的key的值是否相同
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 传入的key在数组中已经存在，属于重复的键，对应的值会进行覆盖操作
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 当前指定索引位置的节点为红黑树节点，添加树节点
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 属于产生了hash冲突，但是还未树化的链表
// 执行死循环，查找该索引位置的链表中的尾结点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 若当前节点数组中的p节点的下一个节点为null
if ((e = p.next) == null) {
// 新建一个节点，添加到 p 节点后面
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 当前尾结点的长度是否达到树化的阀值
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 达到树化阀值，判断是否满足将链表树化为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// e.hash == hash 判断链表中的节点的hash值与传入键值对的hash值
// (k = e.key) == key 比较链表中的key 与传入的key地址
// key != null && key.equals(k)) 比较传入的key与链表中的key
// 应该不会执行下面的if代码，相同链表中的hash值应该是一致的
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;
// onlyIfAbsent为false，则表处于创建模式
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 当前数组长度+1 大于扩容的阀值，进行数组扩容
if (++size > threshold)
// 扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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treeifyBin() 方法：
/**
* 判断是否达到将链表树化为红黑树并且树化操作的条件
*/
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 数组为空，或者数组长度小于64时，不树化，只进行数组扩容
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
// 链表转换为红黑树操作
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
// 创建新节点，next域为null
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
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newNode()方法：
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
return new Node<>(hash, key, value, next);
}
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Node结构：
/**
* 自定义节点内部类
*/
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
// 当前节点key 的 hash值
final int hash;
// 键
final K key;
// 值
V value;
// 指向下一个节点的指针
// 在产生hash冲突时，会以链表的形式存储，此属性指向当前节点的下一个节点
Node<K,V> next;
// 构造方法
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
//... 省略了Node节点中的一些方法
}
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resize()方法：
/**
* 数组的初始化、扩容方法
* @return 节点数组对象
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 判断数组是否为空(是否初始化)
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 老的数组长度的扩容阀值
int oldThr = threshold;
// 新数组初始化长度和扩容阀值
int newCap, newThr = 0;
// 数组已经初始化，此时执行扩容操作
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 数组长度小于最大长度
// 数组长度扩大2倍 newCap = oldCap << 1 (newCap = oldCap * 2)的值小于最大长度
// 老数组长度大于默认初始化长度
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 新的数组长度的扩容阀值扩大 2倍 newThr = oldThr << 1 (newThr = oldThr * 1)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 数组还未初始化，调用了指定初始化长度的构造函数， 扩容阀值大于 0
// oldThr 长度是 在初始化构造函数中，通过tableSizeFor(cap)方法计算
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
// 数组的长度为 老数组的扩容阀值
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 数组还未初始化，通过空参构造方法初始化
// 默认长度与默认的数组扩容阀值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
// 若新数组的扩容的阀值为 0,则通过计算公式计算长度
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 将新数组的扩容阀值 赋值给成员变量
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 初始化一个长度为newCap的节点数组，赋值给成员变量table
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 数组扩容操作，老数组不为空
if (oldTab != null) {
// 遍历数组集合
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 取出节点数组中对应索引位置的节点，并且将老节点数组中对应索引位置的节点置为null
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
// 取出节点为当前链表的尾结点
// 根据当前节点的hash值与新数组长度，重新计算索引位置，存放当前节点数据
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 取出节点为红黑树的树节点，参见下面的split()方法
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
// 数组或链表中 低位节点
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
// 数组或链表中 高位节点
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
// 将低位节点直接存储到数组中对应的索引位置
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
//将高位节点存储到扩容后的数组中对应的索引位置
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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TreeNode 红黑树节点
Field 属性：
// 父节点 TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links // 左叶子节点 TreeNode<K,V> left; // 右叶子节点 TreeNode<K,V> right; // 前一个节点 TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion (删除后需要取消链接) // 是否是红节点 boolean red; 复制代码
split() 方法：
/**
* 将树箱中的节点拆分为上部树箱和下部树箱，如果现在太小，则或取消树化；仅从调整大小调用。
* @param map HashMap集合
* @param tab 新的节点数组
* @param index 被拆分表的索引
* @param bit 老的数组的长度
*/
final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
TreeNode<K,V> b = this;
// Relink into lo and hi lists, preserving order
TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
next = (TreeNode<K,V>)e.next;
e.next = null;
if ((e.hash & bit) == 0) {
// 低位节点
// 尾插法
if ((e.prev = loTail) == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
// 低位节点数
++lc;
}
else {
// 高位节点
if ((e.prev = hiTail) == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
// 高位节点数
++hc;
}
}
if (loHead != null) {
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
// 除树化，链表节点小于等于6时，红黑树转换成链表
tab[index] = loHead.untreeify(map);
else {
// 树节点转存到新的数组中指定的索引位置
tab[index] = loHead;
if (hiHead != null) // (else is already treeified) 否则，已经存在树
loHead.treeify(tab);
}
}
if (hiHead != null) {
if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
// 除树化，链表节点小于等于6时，红黑树转换成链表
tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
else {
// 树节点转存到新的数组中指定的索引位置
tab[index + bit] = hiHead;
if (loHead != null)
hiHead.treeify(tab);
}
}
}
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putTreeVal() 添加节点方法
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,int h, K k, V v) {
Class<?> kc = null;
boolean searched = false;
TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph; K pk;
// 判断是左节点还是右节点
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
else if (ph < h)
dir = 1;
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
// 当前添加节点为根节点 p 节点
return p;
// comparableClassFor 判断是否实现了Comparable<C>接口
// 实现了Comparable<C>接口,则返回当前类型，否则返回 null
else if ((kc == null && (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
// 判断pk是否为空 | => pk == null => 0 或者
// 判断pk是否是kc的类型 | => pk.getClass() != kc => 0
// 比较 k 与 x 是否相同 否则 => ((Comparable)k).compareTo(pk))
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
if (!searched) {
TreeNode<K,V> q, ch;
searched = true;
// p节点左子树不为null,则搜索左子树
if (((ch = p.left) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
// p 节点右子树不为 null, 则搜索右子树
((ch = p.right) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null))
// 将已存在的节点返回
return q;
}
// 用于在hashCodes相等且不可比较时对插入进行排序
dir = tieBreakOrder(k, pk);
}
// 向红黑树中添加节点
TreeNode<K,V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
Node<K,V> xpn = xp.next;
TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
xp.next = x;
x.parent = x.prev = xp;
if (xpn != null)
((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
// 调整树结构
moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
return null;
}
}
}
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Get 方法
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;
// 数组不为空
// 数组长度大于0
// 当前键对应 数组中 的索引位置上的节点不为null
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))))
// 查找键为首节点(当前键在数组中的节点)
return first;
// 查找链表或者红黑树
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
// 节点为树节点，获取树节点
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
// 遍历链表查找对应的节点
if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
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注意：
-
JDK1.8 中HashMap的实现：数组+（链表|红黑树）
-
HashMap的初始化：在第一次put数据时，初始化
-
HashMap中，指定了初始化长度，系统会默认设置为 （当前长度 <= 初始化长度为2的幂次方最小值）。例如： initialCapacity = 6 ，实际初始的长度为： 8
-
HashMap的默认长度为16，默认负载因子为0.75f，默认扩容阀值为12
-
HashMap 在链表转换成红黑树时，会首先判断数组的长度，大于64(MIN_TREEIFY_CAPACITY 最小树容量)时，才会进行树化，否则进行扩容
正文到此结束
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