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HashMap源码阅读小记

blastz / 1732人阅读

摘要:否则,继续判断头节点是否是的实例,是一个红黑树,若是,则直接在树中插入。在中有一个属性为,这是一个阈值,若数量超过它,链表会转化为红黑树,小于它则会换回链表。所以同时用到了数组,链表,红黑树这三种数据结构。

1. HashMap中Node类:
static class Node implements Map.Entry {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node next;

        Node(int hash, K key, V value, Node 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;
        }
    }

重写hashCode,key和value的hashcode取异或。

重写equals,当为同一个对象或是同一个key和同一个value都认为这两个对象相等。

2.散列值的计算
static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

与无符号右移的自己异或同时兼顾了hash高16位和低16位,让散列值更散。

3. 关注 get(Object key)
public V get(Object key) {
        Node e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }
    
final Node getNode(int hash, Object key) {
        Node[] tab; Node 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)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;
    }

可以看出,get()是拿着key的hash和key去找的值。

在getNode()中先是一系列判断和赋值,然后通过下标找定位到key在table中的位置

定位的方式:(n - 1) & hash,这样取出的值总是小于table长度n的。

然后对比key是否相等,相等就返回,不相等则判断是否是红黑树存储结构,若是则在红黑树上查找。

若不是则在链表结构上查找。

4.核心put(K key, V value)
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[] tab; Node p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                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;
        //判断是否扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

首先调用了putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict),

第一步做初始化工作。

然后,定位到table没有冲突,则直接存到table上。

若是冲突了,则判断key是否相等,若相等则,直接将旧德的Node覆盖。

否则,继续判断头节点是否是TreeNode的实例,TreeNode是一个红黑树,若是,则直接在树中插入。

如果不是红黑树,插到链表的尾部。

在hashmap中有一个属性为TREEIFY_THRESHOLD,这是一个阈值,若数量超过它,链表会转化为红黑树,小于它则会换回链表。所以hashMap同时用到了数组,链表,红黑树这三种数据结构。

每次新添一个节点都会判断是否需要扩容。

5. 扩容机制resize()

首先涉及三个成员变量:

capacity:容量

loadFactor:装载因子(0-1之间)

threshold:判断是否需要扩容的标志threshold = capacity * loadFactor

所以装载因子控制着HashMap冲突比例。

每次扩容都扩大到之前的两倍。

扩容会重新建table等变量,因此开销比较大。

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