HashMap原理
1. HashMap 的底层结构
- Java7 : 数组 + 链表
- Java8: 数组 + 链表 + 红黑树 (链表超过8则转为红黑树,小于6则变会链表) >> 加快查询.
2.HashMap参数
源码如下:
参数解释:
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY : 默认初始容量(16), 必须是2的幂。( 1 >> 4 也就是转化为 2进制后 0000 0001 左移4位 也就是 0001 0000, 也就是16)
DEFAULT_LOAD_FACTOR: 默认负载因子0.75,(超过 容量与负载因子的乘积会扩容)
TREEIFY_THRESHOLD : 大小为8及以上时链表会转化为红黑树 的阈值。
UNTREEIFY_THRESHOLD : 大小为6及以下会转化为 链表 的阀值。
Hashmap中的链表大小超过八个时会自动转化为红黑树,当删除小于六时重新变为链表,为啥呢?
根据泊松分布,在负载因子默认为0.75的时候,单个hash槽内元素个数为8的概率小于百万分之一,所以将7作为一个分水岭,等于7的时候不转换,大于等于8的时候才进行转换为红黑树,小于等于6的时候就化为链表。
3. put()的实现
put函数大致的思路为:
1)对key的hashCode()做hash,然后再计算index;
2)如果没碰撞直接放到 tab[i]里;
3)如果碰撞了,以链表的形式存储, (结合第一章节的图, 化学与数学的hash冲撞后, 转为链表存在数学的下一个节点处。);
4)如果碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD),就把链表转换成红黑树;
5)如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)
6)当容量将超过 负载因子与初始容量的乘积 (load factor*current capacity),就要resize。
代码实现如下:

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<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// tab为空则创建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 计算index,并对null做处理,
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//直接构造一个Node 存进 tab 以 hash运算后的为下标 里。
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 节点存在
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 该链为树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 该链为链表
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;
}
}
// 写入
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 超过load factor*current capacity,resize
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
4. get()函数实现
在理解了put之后,get就很简单了。大致思路如下:
整个HashMap 称之为bucket (桶)
bucket里的第一个节点,直接命中;
如果有冲突,则通过key.equals(k)去查找对应的entry
若为树,则在树中通过key.equals(k)查找,O(logn);
若为链表,则在链表中通过key.equals(k)查找,O(n)。
具体代码的实现如下:

1 public V get(Object key) {
2 Node<K,V> e;
3 return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
4 }
5
6 final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
7 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
8 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
9 (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
10 // 直接命中
11 if (first.hash == hash && // always check first node
12 ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
13 return first;
14 // 未命中
15 if ((e = first.next) != null) {
16 // 在树中 getTreeNode() 不做深究
17 if (first instanceof TreeNode)
18 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
19 // 在链表中 通过.next() 循环获取,知道找到满足条件的key为止
20 do {
21 if (e.hash == hash &&
22 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
23 return e;
24 } while ((e = e.next) != null);
25 }
26 }
27 return null;
28 }
5. hash() 的实现
在对hashCode()计算hash时具体实现是这样的:
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
在get和put的过程中,计算下标时,先对hashCode进行hash操作,然后再通过hash值进一步计算下标,如下图所示:
6.RESIZE的实现
当put时,如果发现目前的bucket占用程度已经超过了Load Factor所希望的比例,那么就会发生resize。在resize的过程,简单的说就是把bucket扩充为2倍,之后重新计算index,把节点再放到新的bucket中。resize的注释是这样描述的:
Initializes or doubles table size. If null, allocates in accord with initial capacity target held in field threshold. Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the elements from each bin must either stay at same index, or move with a power of two offset in the new table.
大致意思就是说,当超过限制的时候会resize,然而又因为我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍),所以,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动2次幂的位置。
7.总结
我们现在可以回答开始的几个问题,加深对HashMap的理解:
1) 什么时候会使用HashMap?他有什么特点?
是基于Map接口的实现,存储键值对时,它可以接收null的键值,是非同步的,HashMap存储着Entry(hash, key, value, next)对象。
2) 你知道HashMap的工作原理吗?
通过hash的方法,通过put和get存储和获取对象。存储对象时,我们将K/V传给put方法时,它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置,进一步存储,HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时,我们将K传给get,它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置,并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候,Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来,在Java 8中,如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8),则使用红黑树来替换链表,从而提高速度。
3) 你知道get和put的原理吗?equals()和hashCode()的都有什么作用?
通过对key的hashCode()进行hashing,并计算下标( n-1 & hash),从而获得buckets的位置。如果产生碰撞,则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点
4) 你知道hash的实现吗?为什么要这样实现?
在Java 1.8的实现中,是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的:(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16),主要是从速度、功效、质量来考虑的,这么做可以在bucket的n比较小的时候,也能保证考虑到高低bit都参与到hash的计算中,同时不会有太大的开销。
5) 如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量,怎么办?
如果超过了负载因子(默认0.75),则会重新resize一个原来长度两倍的HashMap,并且重新调用hash方法。
关于Java集合的小抄中是这样描述的:
以上部分参考:https://blog.csdn.net/weixin_41272626/article/details/107629037
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本文来自博客园,作者:风光小磊,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/lei-z/p/15801065.html
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