HashMap简介
HashMap是基于哈希表实现的,每一个元素是一个key-value对,其内部通过单链表解决冲突问题,容量不足(超过了阀值)时,同样会自动增长。
HashMap是非线程安全的,只是用于单线程环境下,多线程环境下可以采用concurrent并发包下的concurrentHashMap。
HashMap 实现了Serializable接口,因此它支持序列化,实现了Cloneable接口,能被克隆。
HashMap源码剖析
HashMap的源码如下(加入了比较详细的注释):
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
|
package java.util; import java.io.*; public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { // 默认的初始容量(容量为HashMap中槽的数目)是16,且实际容量必须是2的整数次幂。 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16 ; // 最大容量(必须是2的幂且小于2的30次方,传入容量过大将被这个值替换) static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30 ; // 默认加载因子为0.75 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0 .75f; // 存储数据的Entry数组,长度是2的幂。 // HashMap采用链表法解决冲突,每一个Entry本质上是一个单向链表 transient Entry[] table; // HashMap的底层数组中已用槽的数量 transient int size; // HashMap的阈值,用于判断是否需要调整HashMap的容量(threshold = 容量*加载因子) int threshold; // 加载因子实际大小 final float loadFactor; // HashMap被改变的次数 transient volatile int modCount; // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 public HashMap( int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0 ) throw new IllegalArgumentException( "Illegal initial capacity: " + initialCapacity); // HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //加载因此不能小于0 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException( "Illegal load factor: " + loadFactor); // 找出“大于initialCapacity”的最小的2的幂 int capacity = 1 ; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1 ; // 设置“加载因子” this .loadFactor = loadFactor; // 设置“HashMap阈值”,当HashMap中存储数据的数量达到threshold时,就需要将HashMap的容量加倍。 threshold = ( int )(capacity * loadFactor); // 创建Entry数组,用来保存数据 table = new Entry[capacity]; init(); } // 指定“容量大小”的构造函数 public HashMap( int initialCapacity) { this (initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } // 默认构造函数。 public HashMap() { // 设置“加载因子”为默认加载因子0.75 this .loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 设置“HashMap阈值”,当HashMap中存储数据的数量达到threshold时,就需要将HashMap的容量加倍。 threshold = ( int )(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR); // 创建Entry数组,用来保存数据 table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY]; init(); } // 包含“子Map”的构造函数 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this (Math.max(( int ) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1 , DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR); // 将m中的全部元素逐个添加到HashMap中 putAllForCreate(m); } //求hash值的方法,重新计算hash值 static int hash( int h) { h ^= (h >>> 20 ) ^ (h >>> 12 ); return h ^ (h >>> 7 ) ^ (h >>> 4 ); } // 返回h在数组中的索引值,这里用&代替取模,旨在提升效率 // h & (length-1)保证返回值的小于length static int indexFor( int h, int length) { return h & (length- 1 ); } public int size() { return size; } public boolean isEmpty() { return size == 0 ; } // 获取key对应的value public V get(Object key) { if (key == null ) return getForNullKey(); // 获取key的hash值 int hash = hash(key.hashCode()); // 在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素 for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null ; e = e.next) { Object k; //判断key是否相同 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) return e.value; } //没找到则返回null return null ; } // 获取“key为null”的元素的值 // HashMap将“key为null”的元素存储在table[0]位置,但不一定是该链表的第一个位置! private V getForNullKey() { for (Entry<K,V> e = table[ 0 ]; e != null ; e = e.next) { if (e.key == null ) return e.value; } return null ; } // HashMap是否包含key public boolean containsKey(Object key) { return getEntry(key) != null ; } // 返回“键为key”的键值对 final Entry<K,V> getEntry(Object key) { // 获取哈希值 // HashMap将“key为null”的元素存储在table[0]位置,“key不为null”的则调用hash()计算哈希值 int hash = (key == null ) ? 0 : hash(key.hashCode()); // 在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素 for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null ; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null ; } // 将“key-value”添加到HashMap中 public V put(K key, V value) { // 若“key为null”,则将该键值对添加到table[0]中。 if (key == null ) return putForNullKey(value); // 若“key不为null”,则计算该key的哈希值,然后将其添加到该哈希值对应的链表中。 int hash = hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null ; e = e.next) { Object k; // 若“该key”对应的键值对已经存在,则用新的value取代旧的value。然后退出! if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess( this ); return oldValue; } } // 若“该key”对应的键值对不存在,则将“key-value”添加到table中 modCount++; //将key-value添加到table[i]处 addEntry(hash, key, value, i); return null ; } // putForNullKey()的作用是将“key为null”键值对添加到table[0]位置 private V putForNullKey(V 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; } } // 如果没有存在key为null的键值对,则直接题阿见到table[0]处! modCount++; addEntry( 0 , null , value, 0 ); return null ; } // 创建HashMap对应的“添加方法”, // 它和put()不同。putForCreate()是内部方法,它被构造函数等调用,用来创建HashMap // 而put()是对外提供的往HashMap中添加元素的方法。 private void putForCreate(K key, V value) { int hash = (key == null ) ? 0 : hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); // 若该HashMap表中存在“键值等于key”的元素,则替换该元素的value值 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null ; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { e.value = value; return ; } } // 若该HashMap表中不存在“键值等于key”的元素,则将该key-value添加到HashMap中 createEntry(hash, key, value, i); } // 将“m”中的全部元素都添加到HashMap中。 // 该方法被内部的构造HashMap的方法所调用。 private void putAllForCreate(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 利用迭代器将元素逐个添加到HashMap中 for (Iterator<? extends Map.Entry<? extends K, ? extends V>> i = m.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) { Map.Entry<? extends K, ? extends V> e = i.next(); putForCreate(e.getKey(), e.getValue()); } } // 重新调整HashMap的大小,newCapacity是调整后的容量 void resize( int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; //如果就容量已经达到了最大值,则不能再扩容,直接返回 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return ; } // 新建一个HashMap,将“旧HashMap”的全部元素添加到“新HashMap”中, // 然后,将“新HashMap”赋值给“旧HashMap”。 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; transfer(newTable); table = newTable; threshold = ( int )(newCapacity * loadFactor); } // 将HashMap中的全部元素都添加到newTable中 void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; int newCapacity = newTable.length; for ( int j = 0 ; j < src.length; j++) { Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null ) { src[j] = null ; do { Entry<K,V> next = e.next; int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } while (e != null ); } } } // 将"m"的全部元素都添加到HashMap中 public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 有效性判断 int numKeysToBeAdded = m.size(); if (numKeysToBeAdded == 0 ) return ; // 计算容量是否足够, // 若“当前阀值容量 < 需要的容量”,则将容量x2。 if (numKeysToBeAdded > threshold) { int targetCapacity = ( int )(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1 ); if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; int newCapacity = table.length; while (newCapacity < targetCapacity) newCapacity <<= 1 ; if (newCapacity > table.length) resize(newCapacity); } // 通过迭代器,将“m”中的元素逐个添加到HashMap中。 for (Iterator<? extends Map.Entry<? extends K, ? extends V>> i = m.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) { Map.Entry<? extends K, ? extends V> e = i.next(); put(e.getKey(), e.getValue()); } } // 删除“键为key”元素 public V remove(Object key) { Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); return (e == null ? null : e.value); } // 删除“键为key”的元素 final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { // 获取哈希值。若key为null,则哈希值为0;否则调用hash()进行计算 int hash = (key == null ) ? 0 : hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); Entry<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> e = prev; // 删除链表中“键为key”的元素 // 本质是“删除单向链表中的节点” while (e != null ) { Entry<K,V> next = e.next; Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { modCount++; size--; if (prev == e) table[i] = next; else prev.next = next; e.recordRemoval( this ); return e; } prev = e; e = next; } return e; } // 删除“键值对” final Entry<K,V> removeMapping(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return null ; Map.Entry<K,V> entry = (Map.Entry<K,V>) o; Object key = entry.getKey(); int hash = (key == null ) ? 0 : hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); Entry<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> e = prev; // 删除链表中的“键值对e” // 本质是“删除单向链表中的节点” while (e != null ) { Entry<K,V> next = e.next; if (e.hash == hash && e.equals(entry)) { modCount++; size--; if (prev == e) table[i] = next; else prev.next = next; e.recordRemoval( this ); return e; } prev = e; e = next; } return e; } // 清空HashMap,将所有的元素设为null public void clear() { modCount++; Entry[] tab = table; for ( int i = 0 ; i < tab.length; i++) tab[i] = null ; size = 0 ; } // 是否包含“值为value”的元素 public boolean containsValue(Object value) { // 若“value为null”,则调用containsNullValue()查找 if (value == null ) return containsNullValue(); // 若“value不为null”,则查找HashMap中是否有值为value的节点。 Entry[] tab = table; for ( int i = 0 ; i < tab.length ; i++) for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) if (value.equals(e.value)) return true ; return false ; } // 是否包含null值 private boolean containsNullValue() { Entry[] tab = table; for ( int i = 0 ; i < tab.length ; i++) for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) if (e.value == null ) return true ; return false ; } // 克隆一个HashMap,并返回Object对象 public Object clone() { HashMap<K,V> result = null ; try { result = (HashMap<K,V>) super .clone(); } catch (CloneNotSupportedException e) { // assert false; } result.table = new Entry[table.length]; result.entrySet = null ; result.modCount = 0 ; result.size = 0 ; result.init(); // 调用putAllForCreate()将全部元素添加到HashMap中 result.putAllForCreate( this ); return result; } // Entry是单向链表。 // 它是 “HashMap链式存储法”对应的链表。 // 它实现了Map.Entry 接口,即实现getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()这些函数 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; // 指向下一个节点 Entry<K,V> next; final int hash; // 构造函数。 // 输入参数包括"哈希值(h)", "键(k)", "值(v)", "下一节点(n)" Entry( int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } // 判断两个Entry是否相等 // 若两个Entry的“key”和“value”都相等,则返回true。 // 否则,返回false public final boolean equals(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return false ; Map.Entry e = (Map.Entry)o; Object k1 = getKey(); Object k2 = e.getKey(); if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) { Object v1 = getValue(); Object v2 = e.getValue(); if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2))) return true ; } return false ; } // 实现hashCode() public final int hashCode() { return (key== null ? 0 : key.hashCode()) ^ (value== null ? 0 : value.hashCode()); } public final String toString() { return getKey() + "=" + getValue(); } // 当向HashMap中添加元素时,绘调用recordAccess()。 // 这里不做任何处理 void recordAccess(HashMap<K,V> m) { } // 当从HashMap中删除元素时,绘调用recordRemoval()。 // 这里不做任何处理 void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { } } // 新增Entry。将“key-value”插入指定位置,bucketIndex是位置索引。 void addEntry( int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; // 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”, // 设置“e”为“新Entry的下一个节点” table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); // 若HashMap的实际大小 不小于 “阈值”,则调整HashMap的大小 if (size++ >= threshold) resize( 2 * table.length); } // 创建Entry。将“key-value”插入指定位置。 void createEntry( int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; // 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”, // 设置“e”为“新Entry的下一个节点” table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); size++; } // HashIterator是HashMap迭代器的抽象出来的父类,实现了公共了函数。 // 它包含“key迭代器(KeyIterator)”、“Value迭代器(ValueIterator)”和“Entry迭代器(EntryIterator)”3个子类。 private abstract class HashIterator<E> implements Iterator<E> { // 下一个元素 Entry<K,V> next; // expectedModCount用于实现fast-fail机制。 int expectedModCount; // 当前索引 int index; // 当前元素 Entry<K,V> current; HashIterator() { expectedModCount = modCount; if (size > 0 ) { // advance to first entry Entry[] t = table; // 将next指向table中第一个不为null的元素。 // 这里利用了index的初始值为0,从0开始依次向后遍历,直到找到不为null的元素就退出循环。 while (index < t.length && (next = t[index++]) == null ) ; } } public final boolean hasNext() { return next != null ; } // 获取下一个元素 final Entry<K,V> nextEntry() { if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); Entry<K,V> e = next; if (e == null ) throw new NoSuchElementException(); // 注意!!! // 一个Entry就是一个单向链表 // 若该Entry的下一个节点不为空,就将next指向下一个节点; // 否则,将next指向下一个链表(也是下一个Entry)的不为null的节点。 if ((next = e.next) == null ) { Entry[] t = table; while (index < t.length && (next = t[index++]) == null ) ; } current = e; return e; } // 删除当前元素 public void remove() { if (current == null ) throw new IllegalStateException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); Object k = current.key; current = null ; HashMap. this .removeEntryForKey(k); expectedModCount = modCount; } } // value的迭代器 private final class ValueIterator extends HashIterator<V> { public V next() { return nextEntry().value; } } // key的迭代器 private final class KeyIterator extends HashIterator<K> { public K next() { return nextEntry().getKey(); } } // Entry的迭代器 private final class EntryIterator extends HashIterator<Map.Entry<K,V>> { public Map.Entry<K,V> next() { return nextEntry(); } } // 返回一个“key迭代器” Iterator<K> newKeyIterator() { return new KeyIterator(); } // 返回一个“value迭代器” Iterator<V> newValueIterator() { return new ValueIterator(); } // 返回一个“entry迭代器” Iterator<Map.Entry<K,V>> newEntryIterator() { return new EntryIterator(); } // HashMap的Entry对应的集合 private transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet = null ; // 返回“key的集合”,实际上返回一个“KeySet对象” public Set<K> keySet() { Set<K> ks = keySet; return (ks != null ? ks : (keySet = new KeySet())); } // Key对应的集合 // KeySet继承于AbstractSet,说明该集合中没有重复的Key。 private final class KeySet extends AbstractSet<K> { public Iterator<K> iterator() { return newKeyIterator(); } public int size() { return size; } public boolean contains(Object o) { return containsKey(o); } public boolean remove(Object o) { return HashMap. this .removeEntryForKey(o) != null ; } public void clear() { HashMap. this .clear(); } } // 返回“value集合”,实际上返回的是一个Values对象 public Collection<V> values() { Collection<V> vs = values; return (vs != null ? vs : (values = new Values())); } // “value集合” // Values继承于AbstractCollection,不同于“KeySet继承于AbstractSet”, // Values中的元素能够重复。因为不同的key可以指向相同的value。 private final class Values extends AbstractCollection<V> { public Iterator<V> iterator() { return newValueIterator(); } public int size() { return size; } public boolean contains(Object o) { return containsValue(o); } public void clear() { HashMap. this .clear(); } } // 返回“HashMap的Entry集合” public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() { return entrySet0(); } // 返回“HashMap的Entry集合”,它实际是返回一个EntrySet对象 private Set<Map.Entry<K,V>> entrySet0() { Set<Map.Entry<K,V>> es = entrySet; return es != null ? es : (entrySet = new EntrySet()); } // EntrySet对应的集合 // EntrySet继承于AbstractSet,说明该集合中没有重复的EntrySet。 private final class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> { public Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() { return newEntryIterator(); } public boolean contains(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return false ; Map.Entry<K,V> e = (Map.Entry<K,V>) o; Entry<K,V> candidate = getEntry(e.getKey()); return candidate != null && candidate.equals(e); } public boolean remove(Object o) { return removeMapping(o) != null ; } public int size() { return size; } public void clear() { HashMap. this .clear(); } } // java.io.Serializable的写入函数 // 将HashMap的“总的容量,实际容量,所有的Entry”都写入到输出流中 private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws IOException { Iterator<Map.Entry<K,V>> i = (size > 0 ) ? entrySet0().iterator() : null ; // Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff s.defaultWriteObject(); // Write out number of buckets s.writeInt(table.length); // Write out size (number of Mappings) s.writeInt(size); // Write out keys and values (alternating) if (i != null ) { while (i.hasNext()) { Map.Entry<K,V> e = i.next(); s.writeObject(e.getKey()); s.writeObject(e.getValue()); } } } private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L; // java.io.Serializable的读取函数:根据写入方式读出 // 将HashMap的“总的容量,实际容量,所有的Entry”依次读出 private void readObject(java.io.ObjectInputStream s) throws IOException, ClassNotFoundException { // Read in the threshold, loadfactor, and any hidden stuff s.defaultReadObject(); // Read in number of buckets and allocate the bucket array; int numBuckets = s.readInt(); table = new Entry[numBuckets]; init(); // Give subclass a chance to do its thing. // Read in size (number of Mappings) int size = s.readInt(); // Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap for ( int i= 0 ; i<size; i++) { K key = (K) s.readObject(); V value = (V) s.readObject(); putForCreate(key, value); } } // 返回“HashMap总的容量” int capacity() { return table.length; } // 返回“HashMap的加载因子” float loadFactor() { return loadFactor; } } |
几点总结
1、首先要清楚HashMap的存储结构,如下图所示:
图中,紫色部分即代表哈希表,也称为哈希数组,数组的每个元素都是一个单链表的头节点,链表是用来解决冲突的,如果不同的key映射到了数组的同一位置处,就将其放入单链表中。
2、首先看链表中节点的数据结构:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
|
// Entry是单向链表。 // 它是 “HashMap链式存储法”对应的链表。 // 它实现了Map.Entry 接口,即实现getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()这些函数 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; // 指向下一个节点 Entry<K,V> next; final int hash; // 构造函数。 // 输入参数包括"哈希值(h)", "键(k)", "值(v)", "下一节点(n)" Entry( int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } // 判断两个Entry是否相等 // 若两个Entry的“key”和“value”都相等,则返回true。 // 否则,返回false public final boolean equals(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return false ; Map.Entry e = (Map.Entry)o; Object k1 = getKey(); Object k2 = e.getKey(); if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) { Object v1 = getValue(); Object v2 = e.getValue(); if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2))) return true ; } return false ; } // 实现hashCode() public final int hashCode() { return (key== null ? 0 : key.hashCode()) ^ (value== null ? 0 : value.hashCode()); } public final String toString() { return getKey() + "=" + getValue(); } // 当向HashMap中添加元素时,绘调用recordAccess()。 // 这里不做任何处理 void recordAccess(HashMap<K,V> m) { } // 当从HashMap中删除元素时,绘调用recordRemoval()。 // 这里不做任何处理 void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { } } |
它的结构元素除了key、value、hash外,还有next,next指向下一个节点。另外,这里覆写了equals和hashCode方法来保证键值对的独一无二。
3、HashMap共有四个构造方法。构造方法中提到了两个很重要的参数:初始容量和加载因子。这两个参数是影响HashMap性能的重要参数,其中容量表示哈希表中槽的数量(即哈希数组的长度),初始容量是创建哈希表时的容量(从构造函数中可以看出,如果不指明,则默认为16),加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度,当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行 resize 操作(即扩容)。
下面说下加载因子,如果加载因子越大,对空间的利用更充分,但是查找效率会降低(链表长度会越来越长);如果加载因子太小,那么表中的数据将过于稀疏(很多空间还没用,就开始扩容了),对空间造成严重浪费。如果我们在构造方法中不指定,则系统默认加载因子为0.75,这是一个比较理想的值,一般情况下我们是无需修改的。
另外,无论我们指定的容量为多少,构造方法都会将实际容量设为不小于指定容量的2的次方的一个数,且最大值不能超过2的30次方
4、HashMap中key和value都允许为null。
5、要重点分析下HashMap中用的最多的两个方法put和get。先从比较简单的get方法着手,源码如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
|
// 获取key对应的value public V get(Object key) { if (key == null ) return getForNullKey(); // 获取key的hash值 int hash = hash(key.hashCode()); // 在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素 for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null ; e = e.next) { Object k; //判断key是否相同 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) return e.value; } //没找到则返回null return null ; } // 获取“key为null”的元素的值 // HashMap将“key为null”的元素存储在table[0]位置,但不一定是该链表的第一个位置! private V getForNullKey() { for (Entry<K,V> e = table[ 0 ]; e != null ; e = e.next) { if (e.key == null ) return e.value; } return null ; } |
首先,如果key为null,则直接从哈希表的第一个位置table[0]对应的链表上查找。记住,key为null的键值对永远都放在以table[0]为头结点的链表中,当然不一定是存放在头结点table[0]中。
如果key不为null,则先求的key的hash值,根据hash值找到在table中的索引,在该索引对应的单链表中查找是否有键值对的key与目标key相等,有就返回对应的value,没有则返回null。
put方法稍微复杂些,代码如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
|
// 将“key-value”添加到HashMap中 public V put(K key, V value) { // 若“key为null”,则将该键值对添加到table[0]中。 if (key == null ) return putForNullKey(value); // 若“key不为null”,则计算该key的哈希值,然后将其添加到该哈希值对应的链表中。 int hash = hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null ; e = e.next) { Object k; // 若“该key”对应的键值对已经存在,则用新的value取代旧的value。然后退出! if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess( this ); return oldValue; } } // 若“该key”对应的键值对不存在,则将“key-value”添加到table中 modCount++; //将key-value添加到table[i]处 addEntry(hash, key, value, i); return null ; } |
如果key为null,则将其添加到table[0]对应的链表中,putForNullKey的源码如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
|
// putForNullKey()的作用是将“key为null”键值对添加到table[0]位置 private V putForNullKey(V 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; } } // 如果没有存在key为null的键值对,则直接题阿见到table[0]处! modCount++; addEntry( 0 , null , value, 0 ); return null ; } |
如果key不为null,则同样先求出key的hash值,根据hash值得出在table中的索引,而后遍历对应的单链表,如果单链表中存在与目标key相等的键值对,则将新的value覆盖旧的value,比将旧的value返回,如果找不到与目标key相等的键值对,或者该单链表为空,则将该键值对插入到改单链表的头结点位置(每次新插入的节点都是放在头结点的位置),该操作是有addEntry方法实现的,它的源码如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
// 新增Entry。将“key-value”插入指定位置,bucketIndex是位置索引。 void addEntry( int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; // 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”, // 设置“e”为“新Entry的下一个节点” table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); // 若HashMap的实际大小 不小于 “阈值”,则调整HashMap的大小 if (size++ >= threshold) resize( 2 * table.length); } |
注意这里倒数第三行的构造方法,将key-value键值对赋给table[bucketIndex],并将其next指向元素e,这便将key-value放到了头结点中,并将之前的头结点接在了它的后面。该方法也说明,每次put键值对的时候,总是将新的该键值对放在table[bucketIndex]处(即头结点处)。
两外注意最后两行代码,每次加入键值对时,都要判断当前已用的槽的数目是否大于等于阀值(容量*加载因子),如果大于等于,则进行扩容,将容量扩为原来容量的2倍。
6、关于扩容。上面我们看到了扩容的方法,resize方法,它的源码如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
|
// 重新调整HashMap的大小,newCapacity是调整后的单位 void resize( int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return ; } // 新建一个HashMap,将“旧HashMap”的全部元素添加到“新HashMap”中, // 然后,将“新HashMap”赋值给“旧HashMap”。 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; transfer(newTable); table = newTable; threshold = ( int )(newCapacity * loadFactor); } |
很明显,是新建了一个HashMap的底层数组,而后调用transfer方法,将就HashMap的全部元素添加到新的HashMap中(要重新计算元素在新的数组中的索引位置)。transfer方法的源码如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
// 将HashMap中的全部元素都添加到newTable中 void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; int newCapacity = newTable.length; for ( int j = 0 ; j < src.length; j++) { Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null ) { src[j] = null ; do { Entry<K,V> next = e.next; int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } while (e != null ); } } } |
很明显,扩容是一个相当耗时的操作,因为它需要重新计算这些元素在新的数组中的位置并进行复制处理。因此,我们在用HashMap的时,最好能提前预估下HashMap中元素的个数,这样有助于提高HashMap的性能。
7、注意containsKey方法和containsValue方法。前者直接可以通过key的哈希值将搜索范围定位到指定索引对应的链表,而后者要对哈希数组的每个链表进行搜索。
8、我们重点来分析下求hash值和索引值的方法,这两个方法便是HashMap设计的最为核心的部分,二者结合能保证哈希表中的元素尽可能均匀地散列。
计算哈希值的方法如下:
1
2
3
4
|
static int hash( int h) { h ^= (h >>> 20 ) ^ (h >>> 12 ); return h ^ (h >>> 7 ) ^ (h >>> 4 ); } |
它只是一个数学公式,IDK这样设计对hash值的计算,自然有它的好处,至于为什么这样设计,我们这里不去追究,只要明白一点,用的位的操作使hash值的计算效率很高。
由hash值找到对应索引的方法如下:
1
2
3
|
static int indexFor( int h, int length) { return h & (length- 1 ); } |
这个我们要重点说下,我们一般对哈希表的散列很自然地会想到用hash值对length取模(即除法散列法),Hashtable中也是这样实现的,这种方法基本能保证元素在哈希表中散列的比较均匀,但取模会用到除法运算,效率很低,HashMap中则通过h&(length-1)的方法来代替取模,同样实现了均匀的散列,但效率要高很多,这也是HashMap对Hashtable的一个改进。
接下来,我们分析下为什么哈希表的容量一定要是2的整数次幂。首先,length为2的整数次幂的话,h&(length-1)就相当于对length取模,这样便保证了散列的均匀,同时也提升了效率;其次,length为2的整数次幂的话,为偶数,这样length-1为奇数,奇数的最后一位是1,这样便保证了h&(length-1)的最后一位可能为0,也可能为1(这取决于h的值),即与后的结果可能为偶数,也可能为奇数,这样便可以保证散列的均匀性,而如果length为奇数的话,很明显length-1为偶数,它的最后一位是0,这样h&(length-1)的最后一位肯定为0,即只能为偶数,这样任何hash值都只会被散列到数组的偶数下标位置上,这便浪费了近一半的空间,因此,length取2的整数次幂,是为了使不同hash值发生碰撞的概率较小,这样就能使元素在哈希表中均匀地散列。