HashMap深入理解

HashMap也是我们使用非常多的集合,它是基于哈希表的 Map 接口的实现,以key-value的形式存在。在HashMap中,key-value总是会当做一个整体来处理,系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置,学过的同学都知道key-value使用起来非常方便,但是对于他的底层原理不是特别清楚。下面就来分析HashMap的原理。

一、HashMap的数据结构

java编程语言中,最基本的数据结构就两种。一个是数组,另外一个是模拟指针(引用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的,hashmap也不例外。Hashmap实际上是一个数组和链表的结合体。IDK1.8里面对HaspMap做了一个更新,采用了数组+链表+红黑树,为什么要做更新呢?因为数组加链表,即使哈希函数取得再好,也很难达到元素百分百均匀分布,当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时,这个桶下有一条长长的链表,这个时候 HashMap 就相当于一个单链表,假如单链表有 n 个元素,遍历的时间复杂度就是 O(n),完全失去了它的优势。针对这种情况,JDK 1.8 中引入了红黑树(查找时间复杂度为 O(logn))来优化这个问题,当桶中的元素元素大于八个时就会转化为红黑树。图中的红色小圆点即代表一个key-value。

图片1.png

新增的红黑树代码如下
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;    // needed to unlink next upon deletion

boolean red;

}

红黑树这块,JDK1.8更新了一个重要的操作----桶的树形化treeifyBin()

看下代码

//将桶内所有的 链表节点 替换成 红黑树节点

1finalvoidtreeifyBin(Node[] tab, inthash) {

2intn, index; Node e;

3//如果当前哈希表为空,或者哈希表中元素的个数小于 进行树形化的阈值(默认为 64),就去新建/扩容

4if(tab == null|| (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)

5resize();

6elseif((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {

7//如果哈希表中的元素个数超过了 树形化阈值,进行树形化

8// e 是哈希表中指定位置桶里的链表节点,从第一个开始

9TreeNode hd = null, tl = null; //红黑树的头、尾节点

10do{

11//新建一个树形节点,内容和当前链表节点 e 一致

12TreeNode p = replacementTreeNode(e, null);

13if(tl == null) //确定树头节点

14hd = p;

15else{

 16p.prev = tl;

17tl.next = p;

18}

 19tl = p;

20} while((e = e.next) != null); 

21//让桶的第一个元素指向新建的红黑树头结点,以后这个桶里的元素就是红黑树而不是链表了

22if((tab[index] = hd) != null)

23hd.treeify(tab);

24}

25}

26TreeNode replacementTreeNode(Node p, Node next) {

27returnnewTreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next);

28}

上述操作做了这些事:

image

二、HashMap的put操作

get操作可以利用下图解释


hashMap put方法执行流程图.png

看下源码

 public V put(K key, V value) {
 return putVal(hash(key), key, value, false, true);
       }

/**
 * Implements Map.put and related methods
 *
 * @param hash hash for key
 * @param key the key
 * @param value the value to put
 * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
 * @param evict if false, the table is in creation mode.
 * @return previous value, or null if none
 */
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)  //判断table是否为空
        n = (tab = resize()).length;
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
       //如果节点key存在的话则直接替换值
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
       //判断该链是否为红黑树
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
          //该链为链表的情况
            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
                      //链表长度大于8转换为红黑树进行处理
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                  // key已经存在直接覆盖value
                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;
    //超过最大容量 就扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
    }

三、HashMap的get操作

直接上源码

    public V get(Object key) {
   Node<K,V> e;
   return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
 }
 final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// table不为空 && table长度大于0 && table索引位置(根据hash值计算出)不为空
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;   // first的key等于传入的key则返回first对象
    if ((e = first.next) != null) { // 向下遍历
        if (first instanceof TreeNode)  // 判断是否为TreeNode
            // 如果是红黑树节点,则调用红黑树的查找目标节点方法getTreeNode
            return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
        // 走到这代表节点为链表节点
        do { // 向下 hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return e;
        } while ((e = e.next) != null);
    }
}
return null;    // 找不到符合的返回空

}

四、HashMap的扩容

JDK1.8中的扩容有点难,讲讲JDK1.7中的扩容。HaspMap的默认容量是16个桶。他有一个负载因子,值为0.75,当桶中的键值的个数超过了负载因子和桶个数的乘积(大于等于阈值)就会进行扩容,也就是超过160.75=12时就会扩容。那么是怎么进行扩容的呢?通过JDK源码发现,桶的大小变为了原大小的一倍。扩容(resize)*就是重新计算容量,向HashMap对象里不停的添加元素,而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时,对象就需要扩大数组的长度,以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的,方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组,就像我们用一个小桶装水,如果想装更多的水,就得换大水桶。

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