摘要:从结构实现来讲,是数组链表红黑树增加了红黑树部分实现的。当链表长度大于时,将这个链表转换成红黑树,利用红黑树快速增删改查的特点提高的性能。
原文链接 更多教程 本文涉及HashMap的:
HashMap的简单使用
HashMap的存储结构原理
HashMap的扩容方法原理
HashMap中定位数据索引实现
HashMap中put、get方法实现
HashMap的简单使用HashMap使用键值对存储,只需传入相应的键-值即可存储。看下面的例子:
HashMapmap = new HashMap (); map.put("key1", 1); map.put("key2", 2); map.put("key3", 3); for(Entry entry : map.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue()); } 运行结果是: key1:1 key2:2 key3:3
读取对应键的值:
map.get("key3");原文链接 更多教程
看到这里你一定想知道HashMap存储数据后的结构是怎么样的。
HashMap的存储结构HashMap综合了数组和链表的优缺点,实现了自己的存储方式。那么先看一下数组和链表的存储方式:
数组:
1.数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大。
2.数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难。
链表
1.链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N)。
2.链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易。
HashMap为了能做到寻址容易,插入、删除也容易使用了如下的结构。
从结构实现来讲,HashMap是数组+链表+红黑树(JDK1.8增加了红黑树部分)实现的。
HashMap存储数据的工作流程就是:
例如存储:map.put("key1", 1);
分析:
1.将“key1”这个key用hashCode()方法得到其hashCode 值,然后再通过Hash算法的后两步运算(高位运算和取模运算,下文有介绍)来定位该键值对的存储位置(即数据在table数组中的索引)
2.有时两个key会定位到相同的位置,表示发生了Hash碰撞。Java中HashMap采用了链地址法来解决Hash碰撞。(链地址法,简单来说,就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构,当数据被Hash后,得到数组下标,把数据放在对应下标元素的链表上。)
3.当链表长度大于8时,将这个链表转换成红黑树,利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能。想了解更多红黑树数据结构的工作原理可以参考http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630
接下来,看存储的数据结构代码:
HashMap中存储数据用的是一个数组:Node[] table,即哈希桶数组,明显它是一个Node的数组。对照上图中的第一列(数组table)。
数组中存储的黑点的数据结构就是这里的Node结构:
static class Nodeimplements Map.Entry { final int hash; //用来定位数组索引位置 final K key; V value; Node next; //链表的下一个node Node(int hash, K key, V value, Node next) { ... } public final K getKey(){ ... } public final V getValue() { ... } public final String toString() { ... } public final int hashCode() { ... } public final V setValue(V newValue) { ... } public final boolean equals(Object o) { ... } }
Node是HashMap的一个内部类,实现了Map.Entry接口,本质是就是一个映射(键值对)。
扩容原理在理解HashMap的扩容流程之前,我们得先了解下HashMap的几个字段。
int threshold; // 所能容纳的key-value对极限 final float loadFactor; // 负载因子 int modCount; int size;
Node[] table的初始化长度length(默认值是16)
原文链接 更多教程static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
loadFactor为负载因子(默认值是0.75),
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
threshold
是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数:threshold = length * loadFactor。超过这个数目就重新resize(扩容),扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择,建议大家不要修改。
size
就是HashMap中实际存在的键值对数量。
modCount
主要用来记录HashMap内部结构发生变化的次数,主要用于迭代的快速失败。强调一点,内部结构发生变化指的是结构发生变化,例如put新键值对,但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。
分三步确定:
取key的hashCode值
高位运算
取模运算
方法一: static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7 int h; // h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值 // h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 方法二: static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源码,jdk1.8没有这个方法,但是实现原理一样的 return h & (length-1); //第三步 取模运算 }
分析:
1.求hash值方法中,用h = key.hashCode()。然后将h的低16位和高16位异或,是为了保证在数组table的length比较小的时候,让高低位数据都参与到Hash的计算中,同时不会有太大的开销。
2.length是数组的长度,取模运算求出数组索引。当length总是2的n次方时,h& (length-1)运算等价于对length取模,也就是h%length,但是&比%具有更高的效率。
高低位异或运算如下图:(n为table的长度)
HashMap的put方法public V put(K key, V value) { // 对key的hashCode()做hash return putVal(hash(key), key, value, false, true); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node[] tab; Node p; int n, i; //判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node e; K k; //判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,这里的相同指的是hashCode相等 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode )p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可; 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); 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; //插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
针对这个流程,网上出现了一张比较好的流程图,这里借用下(若有冒犯请留言,我将重新画一个)
结合图看代码更清晰移动点。
HashMap的扩容方法JDK1.7中的扩容较好理解:使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组,并把数据从原来的数组中重新按照原来的计算方法放到新的数组中。
void resize(int newCapacity) { //传入新的容量 Entry[] oldTable = table; //引用扩容前的Entry数组 int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了 threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1),这样以后就不会扩容了 return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一个新的Entry数组 transfer(newTable); //!!将数据转移到新的Entry数组里 table = newTable; //HashMap的table属性引用新的Entry数组 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值 }原文链接 更多教程
void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; //src引用了旧的Entry数组 int newCapacity = newTable.length; for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组 Entrye = src[j]; //取得旧Entry数组的每个元素 if (e != null) { src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用(for循环后,旧的Entry数组不再引用任何对象) do { Entry next = e.next; int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //!!重新计算每个元素在数组中的位置 e.next = newTable[i]; //标记[1] newTable[i] = e; //将元素放在数组上 e = next; //访问下一个Entry链上的元素 } while (e != null); } } }
JDK1.8中,对扩容算法做了优化。我们观察下key1和key2在扩容前和扩容后的位置计算过程:
可以看到如下结果:
我们在扩充HashMap的时候,不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash,只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引+oldCap”。
可以看看下图为16扩充为32的resize示意图:
这个设计确实非常的巧妙,既省去了重新计算hash值的时间,而且同时,由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的,因此resize的过程,均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。
具体代码,有兴趣的可以仔细品读以下代码:
1 final Node安全性[] resize() { 2 Node [] oldTab = table; 3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 4 int oldThr = threshold; 5 int newCap, newThr = 0; 6 if (oldCap > 0) { 7 // 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧 8 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 9 threshold = Integer.MAX_VALUE; 10 return oldTab; 11 } 12 // 没超过最大值,就扩充为原来的2倍 13 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && 14 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) 15 newThr = oldThr << 1; // double threshold 16 } 17 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold 18 newCap = oldThr; 19 else { // zero initial threshold signifies using defaults 20 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; 21 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); 22 } 23 // 计算新的resize上限 24 if (newThr == 0) { 25 26 float ft = (float)newCap * loadFactor; 27 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? 28 (int)ft : Integer.MAX_VALUE); 29 } 30 threshold = newThr; 31 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) 32 Node [] newTab = (Node [])new Node[newCap]; 33 table = newTab; 34 if (oldTab != null) { 35 // 把每个bucket都移动到新的buckets中 36 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { 37 Node e; 38 if ((e = oldTab[j]) != null) { 39 oldTab[j] = null; 40 if (e.next == null) 41 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; 42 else if (e instanceof TreeNode) 43 ((TreeNode )e).split(this, newTab, j, oldCap); 44 else { // 链表优化重hash的代码块 45 Node loHead = null, loTail = null; 46 Node hiHead = null, hiTail = null; 47 Node next; 48 do { 49 next = e.next; 50 // 原索引 51 if ((e.hash & oldCap) == 0) { 52 if (loTail == null) 53 loHead = e; 54 else 55 loTail.next = e; 56 loTail = e; 57 } 58 // 原索引+oldCap 59 else { 60 if (hiTail == null) 61 hiHead = e; 62 else 63 hiTail.next = e; 64 hiTail = e; 65 } 66 } while ((e = next) != null); 67 // 原索引放到bucket里 68 if (loTail != null) { 69 loTail.next = null; 70 newTab[j] = loHead; 71 } 72 // 原索引+oldCap放到bucket里 73 if (hiTail != null) { 74 hiTail.next = null; 75 newTab[j + oldCap] = hiHead; 76 } 77 } 78 } 79 } 80 } 81 return newTab; 82 }
HashMap是线程不安全的,不要在并发的环境中同时操作HashMap,建议使用ConcurrentHashMap。
原文链接 更多教程参考:
https://tech.meituan.com/2016...
https://yikun.github.io/2015/...
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