09-2.java容器类之Map
Map集合
Map接口概述
现实生活中，我们常会看到这样的一种集合：IP地址与主机名，身份证号与个人，系统用户名与系统用户对象等，这种一一对应的关系，就叫做映射。Java提供了专门的集合类用来存放这种对象关系的对象，即java.util.Map接口。
我们通过查看Map接口描述，发现Map接口下的集合与Collection接口下的集合，它们存储数据的形式不同：
Collection中的集合，元素是孤立存在的（理解为单身），向集合中存储元素采用一个个元素的方式存储。Map中的集合，元素是成对存在的(理解为夫妻)。每个元素由键与值两部分组成，通过键可以找对所对应的值。Collection中的集合称为单列集合，Map中的集合称为双列集合。- 需要注意的是，
Map中的集合不能包含重复的键，值可以重复；每个键只能对应一个值。
Map关系图总览
|----Map:双列数据，存储key-value对的数据 ---类似于高中的函数：y = f(x)
|----HashMap:作为Map的主要实现类；线程不安全的，效率高；存储null的key和value
|----LinkedHashMap:该子类基于哈希表又融入了链表。可以Map集合进行增删提高效率，并通过链表确保了元素存取的有序性
原因：在原的HashMap底层结构基础上，添加了一对指针，指向前一个和后一个元素。
对于频繁的遍历操作，此类执行效率高于HashMap。
|----TreeMap:保证照添加的key-value对进行排序，实现排序遍历。此时考虑key的自然排序或定制排序进行排序
底层使用红黑树，需要使用Comparable或者Comparator 进行比较排序。return 0，来判断键的唯一性。
|----Hashtable:作为古老的实现类；线程安全的（同步锁），效率低；不能存储null的key和value
|----Properties:常用来处理配置文件。key和value都是String类型
1. Map常见子类
通过查看Map接口描述，看到Map有多个子类，这里我们主要讲解常用的HashMap集合、LinkedHashMap集合。
HashMap
HashMap<K,V>：存储数据采用的哈希表结构，元素的存取顺序不能保证一致。由于要保证键的唯一、不重复，需要重写键的hashCode()方法、equals()方法。
LinkedHashMap
LinkedHashMap<K,V>：HashMap下有个子类LinkedHashMap，存储数据采用的哈希表结构+链表结构。通过链表结构可以保证元素的存取顺序一致；通过哈希表结构可以保证的键的唯一、不重复，需要重写键的hashCode()方法、equals()方法。
tips：Map接口中的集合都有两个泛型变量<K,V>,在使用时，要为两个泛型变量赋予数据类型。两个泛型变量<K,V>的数据类型可以相同，也可以不同。
TreeMap
Hashtable
Properties
Properties集合是一个唯一和IO流相结合的集合
使用Properties读取配置文件
public static void main(String[] args) {
FileInputStream fis = null;
try {
Properties pros = new Properties();
fis = new FileInputStream("jdbc.properties");
pros.load(fis);//加载流对应的文件
String name = pros.getProperty("name");
String password = pros.getProperty("password");
System.out.println("name = " + name + ", password = " + password);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if(fis != null){
try {
fis.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
2. Map常见方法
Map接口中定义了很多方法，常用的如下：
1、添加：
V put(K key, V value) （可以相同的key值，但是添加的value值会覆盖前面的，返回值是前一个，如果没有就返回null）
putAll(Map<? extends K,? extends V> m) 从指定映射中将所有映射关系复制到此映射中（可选操作）。
2、删除
remove() 删除关联对象，指定key对象
clear() 清空集合对象
3、获取
value get(key); 可以用于判断键是否存在的情况。当指定的键不存在的时候，返回的是null。
3、判断：
boolean isEmpty() 长度为0返回true否则false
boolean containsKey(Object key) 判断集合中是否包含指定的key
boolean containsValue(Object value) 判断集合中是否包含指定的value
4、长度：
Int size（）
5.元视图操作的方法
Set keySet()：返回所有key构成的Set集合
Collection values()：返回所有value构成的Collection集合
Set entrySet()：返回所有key-value对构成的Set集合
3. Map集合的特点
Map集合的特点:
1.Map集合是一个双列集合,一个元素包含两个值(一个key,一个value)
2.Map集合中的元素,key和value的数据类型可以相同,也可以不同
3.Map集合中的元素,key是不允许重复的,value是可以重复的
4.Map集合中的元素,key和value是一一对应
java.util.HashMap<k,v>集合 implements Map<k,v>接口
HashMap集合的特点:
1.HashMap集合底层是哈希表:查询的速度特别的快
JDK1.8之前:数组+单向链表
JDK1.8之后:数组+单向链表|红黑树(链表的长度超过8且数据长度超过64):提高查询的速度
2.hashMap集合是一个无序的集合,存储元素和取出元素的顺序有可能不一致
java.util.LinkedHashMap<k,v>集合 extends HashMap<k,v>集合
LinkedHashMap的特点:
1.LinkedHashMap集合底层是哈希表+链表(保证迭代的顺序)
2.LinkedHashMap集合是一个有序的集合,存储元素和取出元素的顺序是一致的
4. Map的遍历
Map的遍历主要有三种方式：
- 遍历所有的value.这种场景很少使用，因为Map是成对出现的，只遍历value意义不大。
- 根据
key查找到对应的value(不推荐，遍历的效率相对较低) - 遍历获取到一个一个
EntrySet类型的键值对，然后再获取键值对里的key和value.
Map<String, String> student = new HashMap<String, String>();
student.put("姓名", "张三");
student.put("年龄", "18");
student.put("性别", "男");
student.put("身高", "180cm");
// 第一种方式:获取所有的value组成的set
Collection<String> values = student.values();
for (String value : values) { // 遍历集合，取到每一个value
System.out.println(value);
}
// 第二种方式:获取到所有的key组成的set
Set<String> keys = student.keySet(); // 获取所有的key组成的set
for (String key : keys) { // 遍历所有的 key
// 调用 Map 的 get 方法，获取到对应的value
System.out.println(key + " = " + student.get(key));
}
// 第三种方式:
Set<Map.Entry<String, String>> entries = student.entrySet();
for (Map.Entry<String, String> entry : entries) {
System.out.println(entry.getKey() + " = " + entry.getValue());
}
5. Entry对象
我们已经知道，Map中存放的是两种对象，一种称为key(键)，一种称为value(值)，它们在在Map中是一一对应关系，这一对对象又称做Map中的一个Entry(项)。Entry将键值对的对应关系封装成了对象。即键值对对象，这样我们在遍历Map集合时，就可以从每一个键值对（Entry）对象中获取对应的键与对应的值。
既然Entry表示了一对键和值，那么也同样提供了获取对应键和对应值得方法：
public K getKey()：获取Entry对象中的键。public V getValue()：获取Entry对象中的值。
在Map集合中也提供了获取所有Entry对象的方法：
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet(): 获取到Map集合中所有的键值对对象的集合(Set集合)。
6. Map存储自定义类型对象
练习：学生对象有姓名，年龄属性，同时，每个学生对象都有一个唯一的ID和他一一对应。要求以HashMap的形式保存保存多个学生对象。
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Student s1 = new Student("张三", 18);
Student s2 = new Student("李四", 20);
Student s3 = new Student("jack", 19);
Student s4 = new Student("张三", 18);
// 以字符串作为 key,以 Student 类型对象作为 value
// Map<String, Student> students = new HashMap<String, Student>();
// students.put("0001", s1);
// students.put("0002", s2);
// students.put("0003", s3);
// students.put("0004", s4);
// students.put("0005", s1);
// 如果要以 Student 对象作为 key,以 字符串为 value呢?
Map<Student, String> students = new HashMap<Student, String>();
students.put(s1,"0001");
students.put(s2,"0002");
students.put(s3,"0003");
// s4 和 s1 的name和age都相同，但是都会被放到Map里
// 我们应该想办法，让解释器认为 name 和 age 都相等的 Student 是同一个对象
// 此时需要重写 Student 类的 equals 和 hashCode 方法
students.put(s4,"0004");
}
}
class Student {
private String name;
private int age;
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
public Student(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj) {
return true;
}
if (obj instanceof Student) {
return this.name == ((Student) obj).getName() && this.age == ((Student) obj).getAge();
}
return false;
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(name, age);
}
}
-
当给HashMap以自定义对象作为key，如果要保证key的唯一，必须复写对象的hashCode和equals方法
(如果忘记，请回顾HashSet存放自定义对象)。
-
如果要保证map中存放的key和取出的顺序一致，可以使用
java.util.LinkedHashMap集合来存放。
7. HashMap源码浅析
HashMap添加元素时，执行的步骤：
步骤1：计算key的二次哈希值
步骤2：判断是否为第一次添加
如果是第一次添加，则初始容量为16，临界值为12
如果不是第一次添加，则继续下一步
步骤3：根据二次哈希值，计算待添加的index（插入点）
(n-1)&hash(key)
步骤4：判断index处是否已有元素
1、如果没有元素，则直接赋值
2、如果已有元素，则按下面情况进行处理：
①.判断是否和当前元素相等，如果相等，直接覆盖
②.判断是否为树状结构，如果是，则按着树状结构进行处理
③.直接当做链表结构处理，依次判断next是否有元素，如果有，则判断是否相等，如果相等，则覆盖；如果不等，则继续往下判断。直到所有的都不相等，然后连接到最后
步骤5：判断是否需要扩容，如果需要扩容，则扩容2倍
oldCapacity<<1
if(++size>threshold){
resize();
}
4.1 HashMap在jdk7中实现原理：
HashMap map = new HashMap():
在实例化以后，底层创建了长度是16的一维数组Entry[] table。
...可能已经执行过多次put...
map.put(key1,value1):
首先，调用key1所在类的hashCode()计算key1哈希值，此哈希值经过某种算法计算以后，得到在Entry数组中的存放位置。
如果此位置上的数据为空，此时的key1-value1添加成功。 ----情况1
- 如果此位置上的数据不为空，(意味着此位置上存在一个或多个数据(以链表形式存在)),比较key1和已经存在的一个或多个数据的哈希值：
- 如果key1的哈希值与已经存在的数据的哈希值都不相同，此时key1-value1添加成功。----情况2
- 如果key1的哈希值和已经存在的某一个数据(key2-value2)的哈希值相同，继续比较：调用key1所在类的equals(key2)方法，比较：
- 如果equals()返回false:此时key1-value1添加成功。----情况3
- 如果equals()返回true:使用value1替换value2。
补充：关于情况2和情况3：此时key1-value1和原来的数据以链表的方式存储。
在不断的添加过程中，会涉及到扩容问题，当超出临界值(且要存放的位置非空)时，扩容。
默认的扩容方式：扩容为原来容量的2倍，并将原的数据复制过来。
HashMap在jdk8中相较于jdk7在底层实现方面的不同：
1.new HashMap():底层没创建一个长度为16的数组（jdk8在第一次put时才创建组数）
2.jdk 8底层的数组是：Node[],而非Entry[]
3.jdk7底层结构只：数组+链表。jdk8中底层结构：数组+链表+红黑树。
形成链表时，七上八下（jdk7:新的元素指向旧的元素。jdk8：旧的元素指向新的元素）
jdk7：旧元素让位，新元素放在hash表头并指向旧元素；
jdk8：旧元素位置不动，而是指向新的元素，新元素等于加载旧元素下面
当数组的某一个索引位置上的元素以链表形式存在的数据个数 > 8 且当前数组长度 > 64时，此时此索引位置上的所数据改为使用红黑树存储
8. LinkedHashMap
我们知道HashMap保证成对元素唯一，并且查询速度很快，可是成对元素存放进去是没有顺序的，那么我们要保证有序，还要速度快怎么办呢？
在HashMap下面有一个子类LinkedHashMap，它是链表和哈希表组合的一个数据存储结构。
public class LinkedHashMapDemo {
public static void main(String[] args) {
LinkedHashMap<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>();
map.put("邓超", "孙俪");
map.put("鹿晗", "关晓彤");
map.put("刘德华", "朱丽倩");
Set<Entry<String, String>> entrySet = map.entrySet();
for (Entry<String, String> entry : entrySet) {
System.out.println(entry.getKey() + " " + entry.getValue());
}
}
}
LinkedHashMap的底层实现原理
LinkedHashMap底层使用的结构与HashMap相同，因为LinkedHashMap继承于HashMap.
区别就在于：LinkedHashMap内部提供了Entry（除了kv结构，还实现了链表的结构），替换HashMap中的Node（单纯的key-value结构）
/**
* Basic hash bin node, used for most entries. (See below for
* TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)
*/
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; //key经过hash计算所得索引
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
}
/**
* HashMap.Node subclass for normal LinkedHashMap entries.
*/
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
9. HashMap和HashTable区别
HashMap:底层是一个哈希表,是一个线程不安全的集合,速度快
Hashtable:底层也是一个哈希表,是一个线程安全的集合,速度慢
HashMap集合:可以存储null值,null键
Hashtable集合,不能存储null值,null键
Hashtable和Vector集合一样,在jdk1.2版本之后被更先进的集合(HashMap,ArrayList)取代了
Hashtable的子类Properties（配置文件）依然活跃在历史舞台 xml
Properties集合是一个唯一和IO流相结合的集合
10. Map和Set关系
Set的内部实现其实是一个Map。即HashSet的内部实现是一个HashMap，TreeSet的内部实现是一个TreeMap，LinkedHashSet的内部实现是一个LinkedHashMap。
部分源代码摘要：
HashSet源码：
public HashSet() {
map = new HashMap<>();
}
public HashSet(Collection<? extends E> c) {
map = new HashMap<>(Math.max((int) (c.size()/.75f) + 1, 16));
addAll(c);
}
public HashSet(int initialCapacity, float loadFactor) {
map = new HashMap<>(initialCapacity, loadFactor);
}
public HashSet(int initialCapacity) {
map = new HashMap<>(initialCapacity);
}
//这个构造器是给子类LinkedHashSet调用的
HashSet(int initialCapacity, float loadFactor, boolean dummy) {
map = new LinkedHashMap<>(initialCapacity, loadFactor);
}
LinkedHashSet源码:
public LinkedHashSet(int initialCapacity, float loadFactor) {
super(initialCapacity, loadFactor, true);//调用HashSet的某个构造器
}
public LinkedHashSet(int initialCapacity) {
super(initialCapacity, .75f, true);//调用HashSet的某个构造器
}
public LinkedHashSet() {
super(16, .75f, true);
}
public LinkedHashSet(Collection<? extends E> c) {
super(Math.max(2*c.size(), 11), .75f, true);//调用HashSet的某个构造器
addAll(c);
}
TreeSet源码:
public TreeSet() {
this(new TreeMap<E,Object>());
}
public TreeSet(Comparator<? super E> comparator) {
this(new TreeMap<>(comparator));
}
public TreeSet(Collection<? extends E> c) {
this();
addAll(c);
}
public TreeSet(SortedSet<E> s) {
this(s.comparator());
addAll(s);
}
但是，咱们存到Set中只有一个元素，又是怎么变成(key,value)的呢？
以HashSet中的源码为例：
private static final Object PRESENT = new Object();
public boolean add(E e) {
return map.put(e, PRESENT)==null;
}
public Iterator<E> iterator() {
return map.keySet().iterator();
}
原来是，把添加到Set中的元素作为内部实现map的key，然后用一个常量对象PRESENT对象，作为value。
这是因为Set的元素不可重复和Map的key不可重复有相同特点。Map有一个方法keySet()可以返回所有key。
Collections类
1.作用：操作Collection和Map的工具类
Collections 是一个操作 Set、List 和 Map 等集合的工具类
Collections 中提供了一系列静态的方法对集合元素进行排序、查询和修改等操作，
Collections 中还提供了对集合对象设置不可变、对集合对象实现同步控制等方法
2.常用方法：
排序操作：(均为static方法）
reverse(List)：反转 List 中元素的顺序
shuffle(List)：对 List 集合元素进行随机排序
sort(List)：根据元素的自然顺序对指定 List 集合元素升序排序
sort(List，Comparator)：根据指定的 Comparator 产生的顺序对 List 集合元素进行排序
swap(List，int， int)：将指定 list 集合中的 i 处元素和 j 处元素进行交换
查找、替换
Object max(Collection)：根据元素的自然顺序，返回给定集合中的最大元素
Object max(Collection，Comparator)：根据 Comparator 指定的顺序，返回给定集合中的最大元素
Object min(Collection)
Object min(Collection，Comparator)
int frequency(Collection，Object)：返回指定集合中指定元素的出现次数
void copy(List dest,List src)：将src中的内容复制到dest中
boolean replaceAll(List list，Object oldVal，Object newVal)：使用新值替换 List 对象的所旧值
3.同步控制
ArrayList和HashMap都是线程不安全的，如果程序要求线程安全，我们可以将ArrayList、HashMap转换为线程的。
使用synchronizedList(List list） 和 synchronizedMap(Map map）
HashMap源码分析
存储到HashMap中的映射关系(key,value)，其中的key的hashCode值和equals方法非常重要。
0.HashMap源码中的重要常量
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY : HashMap的默认容量，16
MAXIMUM_CAPACITY ： HashMap的最大支持容量，2^30
DEFAULT_LOAD_FACTOR：HashMap的默认加载因子 ，0.75
threshold：扩容的临界值，=容量*填充因子：16 * 0.75 => 12
TREEIFY_THRESHOLD：Bucket中链表长度大于该默认值，转化为红黑树 ， 8
UNTREEIFY_THRESHOLD：Bucket中红黑树存储的Node小于该默认值，转化为链表，6
MIN_TREEIFY_CAPACITY：桶中的Node被树化时最小的hash表容量，64
当桶中Node的 数量大到需要变红黑树时，若hash表容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY时，
此时应执行 resize扩容操作，确保MIN_TREEIFY_CAPACITY的值至少是TREEIFY_THRESHOLD的4 倍。
table：存储元素的数组，总是2的n次幂 (先减一，按位与等于 1，2，4，8，16 |= 1 2 4 8 16 ，再加一 可得)
entrySet：存储具体元素的集
size：HashMap中存储的键值对的数量
modCount：HashMap扩容和结构改变的次数。
threshold：扩容的临界值，=容量*填充因子
loadFactor：填充因子
1. HashCode值
hash算法是一种可以从任何数据中提取出其“指纹”的数据摘要算法，它将任意大小的数据映射到一个固定大小的序列上，这个序列被称为hash code、数据摘要或者指纹。比较出名的hash算法有MD5、SHA。hash是具有唯一性且不可逆的，唯一性是指相同的“对象”产生的hash code永远是一样的。
2. Hash表物理结构
HashMap和Hashtable是散列表，其中维护了一个长度为2的幂次方的Entry类型的数组table，数组的每一个元素被称为一个桶(bucket)，你添加的映射关系(key,value)最终都被封装为一个Map.Entry类型的对象，放到了某个table[index]桶中。使用数组的目的是查询和添加的效率高，可以根据索引直接定位到某个table[index]。
2.1. 数组元素类型：Map.Entry
JDK1.7：
映射关系被封装为HashMap.Entry类型，而这个类型实现了Map.Entry接口。
观察HashMap.Entry类型是个结点类型，即table[index]下的映射关系可能串起来一个链表。因此我们把table[index]称为“桶bucket"。
public class HashMap<K,V>{
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
//...省略
}
//...
}
JDK1.8：
映射关系被封装为HashMap.Node类型或HashMap.TreeNode类型，它俩都直接或间接的实现了Map.Entry接口。
存储到table数组的可能是Node结点对象，也可能是TreeNode结点对象，它们也是Map.Entry接口的实现类。即table[index]下的映射关系可能串起来一个链表或一棵红黑树（自平衡的二叉树）。
public class HashMap<K,V>{
transient Node<K,V>[] table;
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
//...省略
}
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev;
boolean red;//是红结点还是黑结点
//...省略
}
//....
}
public class LinkedHashMap<K,V>{
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
//...
}
2.2. 数组的长度始终是2的n次幂
table数组的默认初始化长度：
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
如果你手动指定的table长度不是2的n次幂，会通过如下方法给你纠正为2的n次幂
JDK1.7：
HashMap处理容量方法：
private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
// assert number >= 0 : "number must be non-negative";
return number >= MAXIMUM_CAPACITY
? MAXIMUM_CAPACITY
: (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
}
Integer包装类:
public static int highestOneBit(int i) {
// HD, Figure 3-1
i |= (i >> 1);
i |= (i >> 2);
i |= (i >> 4);
i |= (i >> 8);
i |= (i >> 16);
return i - (i >>> 1);
}
JDK1.8：
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;
}
如果数组不够了，扩容了怎么办？扩容了还是2的n次幂，因为每次数组扩容为原来的2倍
JDK1.7：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);//扩容为原来的2倍
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
JDK1.8：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//oldCap原来的容量
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}//newCap = oldCap << 1 新容量=旧容量扩容为原来的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//......此处省略其他代码
}
那么为什么要保持table数组一直是2的n次幂呢？
2.3. HashMap映射关系
因为hash值是一个整数，而数组的长度也是一个整数，有两种思路：
①hash 值 % table.length会得到一个[0,table.length-1]范围的值，正好是下标范围，但是用%运算，不能保证均匀存放，可能会导致某些table[index]桶中的元素太多，而另一些太少，因此不合适。
②hash 值 & (table.length-1)，因为table.length是2的幂次方，因此table.length-1是一个二进制低位全是1的数，所以&操作完，也会得到一个[0,table.length-1]范围的值。
JDK1.7：
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1); //此处h就是hash
}
JDK1.8：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // i = (n - 1) & hash
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//....省略大量代码
}
2.4. hash是hashCode的再运算
不管是JDK1.7还是JDK1.8中，都不是直接用key的hashCode值直接与table.length-1计算求下标的，而是先对key的hashCode值进行了一个运算，JDK1.7和JDK1.8关于hash()的实现代码不一样，但是不管怎么样都是为了提高hash code值与 (table.length-1)的按位与完的结果，尽量的均匀分布。
JDK1.7：
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
JDK1.8：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
虽然算法不同，但是思路都是将hashCode值的高位二进制与低位二进制值进行了异或，然高位二进制参与到index的计算中。
为什么要hashCode值的二进制的高位参与到index计算呢？
因为一个HashMap的table数组一般不会特别大，至少在不断扩容之前，那么table.length-1的大部分高位都是0，直接用hashCode和table.length-1进行&运算的话，就会导致总是只有最低的几位是有效的，那么就算你的hashCode()实现的再好也难以避免发生碰撞，这时让高位参与进来的意义就体现出来了。它对hashcode的低位添加了随机性并且混合了高位的部分特征，显著减少了碰撞冲突的发生。
2.5. 解决Index冲突问题
虽然从设计hashCode()到上面HashMap的hash()函数，都尽量减少冲突，但是仍然存在两个不同的对象返回的hashCode值相同，或者hashCode值就算不同，通过hash()函数计算后，得到的index也会存在大量的相同，因此key分布完全均匀的情况是不存在的。那么发生碰撞冲突时怎么办？
JDK1.8之间使用：数组+链表的结构。
JDK1.8之后使用：数组+链表/红黑树的结构。
即hash相同或hash&(table.lengt-1)的值相同，那么就存入同一个“桶”table[index]中，使用链表或红黑树连接起来。
当冲突比较严重时，table[index]下面的链表就会很长，那么会导致查找效率大大降低，而如果此时选用二叉树可以大大提高查询效率。
但是二叉树的结构又过于复杂，如果结点个数比较少的时候，那么选择链表反而更简单。
所以会出现红黑树和链表共存。
2.6. 树化和反树化
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//树化阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//反树化阈值
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;//最小树化容量
- 当某table[index]下的链表的结点个数达到8，并且table.length>=64，那么如果新Entry对象还添加到该table[index]中，那么就会将table[index]的链表进行树化。
- 当某table[index]下的红黑树结点个数少于6个，此时，
- 如果继续删除table[index]下树结点，一直删除到2个以下时就会变回链表。
- 如果继续添加映射关系到当前map中，如果添加导致了map的table重新resize，那么只要table[index]下的树结点仍然<=6个，那么会变回链表
class MyKey{
int num;
public MyKey(int num) {
super();
this.num = num;
}
@Override
public int hashCode() {
if(num<=20){
return 1;
}else{
final int prime = 31;
int result = 1;
result = prime * result + num;
return result;
}
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj)
return true;
if (obj == null)
return false;
if (getClass() != obj.getClass())
return false;
MyKey other = (MyKey) obj;
if (num != other.num)
return false;
return true;
}
}
public class TestHashMap {
@Test
public void test1(){
//这里为了演示的效果，我们造一个特殊的类，这个类的hashCode（）方法返回固定值1
//因为这样就可以造成冲突问题，使得它们都存到table[1]中
HashMap<MyKey, String> map = new HashMap<>();
for (int i = 1; i <= 11; i++) {
map.put(new MyKey(i), "value"+i);//树化演示
}
}
@Test
public void test2(){
HashMap<MyKey, String> map = new HashMap<>();
for (int i = 1; i <= 11; i++) {
map.put(new MyKey(i), "value"+i);
}
for (int i = 1; i <=11; i++) {
map.remove(new MyKey(i));//反树化演示
}
}
@Test
public void test3(){
HashMap<MyKey, String> map = new HashMap<>();
for (int i = 1; i <= 11; i++) {
map.put(new MyKey(i), "value"+i);
}
for (int i = 1; i <=5; i++) {
map.remove(new MyKey(i));
}//table[1]下剩余6个结点
for (int i = 21; i <= 100; i++) {
map.put(new MyKey(i), "value"+i);//添加到扩容时，反树化
}
}
3. JDK1.7源码分析
（1）几个关键的常量和变量值的作用：
初始化容量：
int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;//16
①默认负载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
②阈值：扩容的临界值
int threshold;
threshold = table.length * loadFactor;
③负载因子
final float loadFactor;
负载因子的值大小有什么关系？
如果太大，threshold就会很大，那么如果冲突比较严重的话，就会导致table[index]下面的结点个数很多，影响效率。
如果太小，threshold就会很小，那么数组扩容的频率就会提高，数组的使用率也会降低，那么会造成空间的浪费。
public HashMap() {
//DEFAULT_INITIAL_CAPACITY：默认初始容量16
//DEFAULT_LOAD_FACTOR：默认加载因子0.75
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//校验initialCapacity合法性
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
//校验initialCapacity合法性 initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//校验loadFactor合法性
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
//加载因子，初始化为0.75
this.loadFactor = loadFactor;
// threshold 初始为初始容量
threshold = initialCapacity;
init();
}
public V put(K key, V value) {
//如果table数组是空的，那么先创建数组
if (table == EMPTY_TABLE) {
//threshold一开始是初始容量的值
inflateTable(threshold);
}
//如果key是null，单独处理
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//对key的hashCode进行干扰，算出一个hash值
int hash = hash(key);
//计算新的映射关系应该存到table[i]位置，
//i = hash & table.length-1，可以保证i在[0,table.length-1]范围内
int i = indexFor(hash, table.length);
//检查table[i]下面有没有key与我新的映射关系的key重复，如果重复替换value
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
//添加新的映射关系
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
private void inflateTable(int toSize) {
// Find a power of 2 >= toSize
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);//容量是等于toSize值的最接近的2的n次方
//计算阈值 = 容量 * 加载因子
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
//创建Entry[]数组，长度为capacity
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
//如果key是null，直接存入[0]的位置
private V putForNullKey(V value) {
//判断是否有重复的key，如果有重复的，就替换value
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
//把新的映射关系存入[0]的位置，而且key的hash值用0表示
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//判断是否需要库容
//扩容：（1）size达到阈值（2）table[i]正好非空
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
//table扩容为原来的2倍，并且扩容后，会重新调整所有映射关系的存储位置
resize(2 * table.length);
//新的映射关系的hash和index也会重新计算
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
//存入table中
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
//原来table[i]下面的映射关系作为新的映射关系next
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;//个数增加
}
1、put(key,value)
（1）当第一次添加映射关系时，数组初始化为一个长度为16的HashMap$Entry的数组，这个HashMap$Entry类型是实现了java.util.Map.Entry接口
（2）特殊考虑：如果key为null，index直接是[0],hash也是0
（3）如果key不为null，在计算index之前，会对key的hashCode()值，做一个hash(key)再次哈希的运算，这样可以使得Entry对象更加散列的存储到table中
（4）计算index = table.length-1 & hash;
（5）如果table[index]下面，已经有映射关系的key与我要添加的新的映射关系的key相同了，会用新的value替换旧的value。
（6）如果没有相同的，会把新的映射关系添加到链表的头，原来table[index]下面的Entry对象连接到新的映射关系的next中。
（7）添加之前先判断if(size >= threshold && table[index]!=null)如果该条件为true，会扩容
if(size >= threshold && table[index]!=null){
①会扩容
②会重新计算key的hash
③会重新计算index
}
2、get(key)
（1）计算key的hash值，用这个方法hash(key)
（2）找index = table.length-1 & hash;
（3）如果table[index]不为空，那么就挨个比较哪个Entry的key与它相同，就返回它的value
3、remove(key)
（1）计算key的hash值，用这个方法hash(key)
（2）找index = table.length-1 & hash;
（3）如果table[index]不为空，那么就挨个比较哪个Entry的key与它相同，就删除它，把它前面的Entry的next的值修改为被删除Entry的next
4. JDK1.8的put方法源码分析
几个常量和变量：
（1）DEFAULT_INITIAL_CAPACITY：默认的初始容量 16
（2）MAXIMUM_CAPACITY：最大容量 1 << 30
（3）DEFAULT_LOAD_FACTOR：默认加载因子 0.75
（4）TREEIFY_THRESHOLD：默认树化阈值8，当链表的长度达到这个值后，要考虑树化
（5）UNTREEIFY_THRESHOLD：默认反树化阈值6，当树中的结点的个数达到这个阈值后，要考虑变为链表
（6）MIN_TREEIFY_CAPACITY：最小树化容量64
当单个的链表的结点个数达到8，并且table的长度达到64，才会树化。
当单个的链表的结点个数达到8，但是table的长度未达到64，会先扩容
（7）Node<K,V>[] table：数组
（8）size：记录有效映射关系的对数，也是Entry对象的个数
（9）int threshold：阈值，当size达到阈值时，考虑扩容
（10）double loadFactor：加载因子，影响扩容的频率
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
// all other fields defaulted，其他字段都是默认值
}
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//目的：干扰hashCode值
static final int hash(Object key) {
int h;
//如果key是null，hash是0
//如果key非null，用key的hashCode值 与 key的hashCode值高16进行异或
// 即就是用key的hashCode值高16位与低16位进行了异或的干扰运算
/*
index = hash & table.length-1
如果用key的原始的hashCode值 与 table.length-1 进行按位与，那么基本上高16没机会用上。
这样就会增加冲突的概率，为了降低冲突的概率，把高16位加入到hash信息中。
*/
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; //数组
Node<K,V> p; //一个结点
int n, i;//n是数组的长度 i是下标
//tab和table等价
//如果table是空的
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0){
n = (tab = resize()).length;
/*
tab = resize();
n = tab.length;*/
/*
如果table是空的，resize()完成了①创建了一个长度为16的数组②threshold = 12
n = 16
*/
}
//i = (n - 1) & hash ，下标 = 数组长度-1 & hash
//p = tab[i] 第1个结点
//if(p==null) 条件满足的话说明 table[i]还没有元素
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null){
//把新的映射关系直接放入table[i]
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//newNode（）方法就创建了一个Node类型的新结点，新结点的next是null
}else {
Node<K,V> e;
K k;
//p是table[i]中第一个结点
//if(table[i]的第一个结点与新的映射关系的key重复)
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))){
e = p;//用e记录这个table[i]的第一个结点
}else if (p instanceof TreeNode){//如果table[i]第一个结点是一个树结点
//单独处理树结点
//如果树结点中，有key重复的，就返回那个重复的结点用e接收，即e!=null
//如果树结点中，没有key重复的，就把新结点放到树中，并且返回null，即e=null
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
}else {
//table[i]的第一个结点不是树结点，也与新的映射关系的key不重复
//binCount记录了table[i]下面的结点的个数
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//如果p的下一个结点是空的，说明当前的p是最后一个结点
if ((e = p.next) == null) {
//把新的结点连接到table[i]的最后
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果binCount>=8-1，达到7个时
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1){ // -1 for 1st
//要么扩容，要么树化
treeifyBin(tab, hash);
}
break;
}
//如果key重复了，就跳出for循环，此时e结点记录的就是那个key重复的结点
if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))){
break;
}
p = e;//下一次循环，e=p.next，就类似于e=e.next，往链表下移动
}
}
//如果这个e不是null，说明有key重复，就考虑替换原来的value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null){
e.value = value;
}
afterNodeAccess(e);//什么也没干
return oldValue;
}
}
++modCount;
//元素个数增加
//size达到阈值
if (++size > threshold){
resize();//一旦扩容，重新调整所有映射关系的位置
}
afterNodeInsertion(evict);//什么也没干
return null;
}
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;//oldTab原来的table
//oldCap：原来数组的长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//oldThr：原来的阈值
int oldThr = threshold;//最开始threshold是0
//newCap，新容量
//newThr：新阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {//说明原来不是空数组
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//是否达到数组最大限制
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY){
//newCap = 旧的容量*2 ，新容量<最大数组容量限制
//新容量：32,64，...
//oldCap >= 初始容量16
//新阈值重新算 = 24，48 ....
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
}else if (oldThr > 0){ // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
}else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//新容量是默认初始化容量16
//新阈值= 默认的加载因子 * 默认的初始化容量 = 0.75*16 = 12
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;//阈值赋值为新阈值12，24.。。。
//创建了一个新数组，长度为newCap，16，32,64.。。
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {//原来不是空数组
//把原来的table中映射关系，倒腾到新的table中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {//e是table下面的结点
oldTab[j] = null;//把旧的table[j]位置清空
if (e.next == null)//如果是最后一个结点
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//重新计算e的在新table中的存储位置，然后放入
else if (e instanceof TreeNode)//如果e是树结点
//把原来的树拆解，放到新的table
((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;
/*
把原来table[i]下面的整个链表，重新挪到了新的table中
*/
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
//创建一个新结点
return new Node<>(hash, key, value, next);
}
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index;
Node<K,V> e;
//MIN_TREEIFY_CAPACITY：最小树化容量64
//如果table是空的，或者 table的长度没有达到64
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();//先扩容
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
//用e记录table[index]的结点的地址
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
/*
do...while，把table[index]链表的Node结点变为TreeNode类型的结点
*/
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;//hd记录根结点
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
//如果table[index]下面不是空
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);//将table[index]下面的链表进行树化
}
}
1、添加过程
（1）当第一次添加映射关系时，数组初始化为一个长度为16的HashMap$Node的数组，这个HashMap$Node类型是实现了java.util.Map.Entry接口
（2）在计算index之前，会对key的hashCode()值，做一个hash(key)再次哈希的运算，这样可以使得Entry对象更加散列的存储到table中
JDK1.8关于hash(key)方法的实现比JDK1.7要简洁。 key.hashCode() ^ key.Code()>>>16;
（3）计算index = table.length-1 & hash;
（4）如果table[index]下面，已经有映射关系的key与我要添加的新的映射关系的key相同了，会用新的value替换旧的value。
（5）如果没有相同的，
①table[index]链表的长度没有达到8个，会把新的映射关系添加到链表的尾
②table[index]链表的长度达到8个，但是table.length没有达到64，会先对table进行扩容，然后再添加
③table[index]链表的长度达到8个，并且table.length达到64，会先把该分支进行树化，结点的类型变为TreeNode，然后把链表转为一棵红黑树
④table[index]本来就已经是红黑树了，那么直接连接到树中，可能还会考虑考虑左旋右旋以保证树的平衡问题
（6）添加完成后判断if(size > threshold ){
①会扩容
②会重新计算key的hash
③会重新计算index
}
2、remove(key)
（1）计算key的hash值，用这个方法hash(key)
（2）找index = table.length-1 & hash;
（3）如果table[index]不为空，那么就挨个比较哪个Entry的key与它相同，就删除它，把它前面的Entry的next的值修改为被删除Entry的next
（4）如果table[index]下面原来是红黑树，结点删除后，个数小于等于6，会把红黑树变为链表
5. 映射关系的key是否可以修改
映射关系存储到HashMap中会存储key的hash值，这样就不用在每次查找时重新计算每一个Entry或Node（TreeNode）的hash值了，因此如果已经put到Map中的映射关系，再修改key的属性，而这个属性又参与hashcode值的计算，那么会导致匹配不上。
这个规则也同样适用于LinkedHashMap、HashSet、LinkedHashSet、Hashtable等所有散列存储结构的集合。
JDK1.7：
public class HashMap<K,V>{
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash; //记录Entry映射关系的key的hash(key.hashCode())值
//...省略
}
//...
}
JDK1.8：
public class HashMap<K,V>{
transient Node<K,V>[] table;
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;//记录Node映射关系的key的hash(key.hashCode())值
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
//...省略
}
//....
}
示例代码：
import java.util.HashMap;
public class TestHashMap {
public static void main(String[] args) {
HashMap<ID,String> map = new HashMap<>();
ID i1 = new ID(1);
ID i2 = new ID(2);
ID i3 = new ID(3);
map.put(i1, "haha");
map.put(i2, "hehe");
map.put(i3, "xixi");
System.out.println(map.get(i1));//haha
i1.setId(10);
System.out.println(map.get(i1));//null
}
}
class ID{
private int id;
public ID(int id) {
super();
this.id = id;
}
@Override
public int hashCode() {
final int prime = 31;
int result = 1;
result = prime * result + id;
return result;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj)
return true;
if (obj == null)
return false;
if (getClass() != obj.getClass())
return false;
ID other = (ID) obj;
if (id != other.id)
return false;
return true;
}
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
}
所以实际开发中，经常选用String，Integer等作为key，因为它们都是不可变对象。
