HashMap for Java8
总结
- 无序 （相应的可以看一下LinkedHashMap、TreeMap，不同的有序规则）
- 非线程安全（ConcurrentHashMap 线程安全的)
- 实现结构：数组 + 链表 + 红黑树
- 链表查找的时间复杂度O(n)
|-链表长度超过8时，转为红黑树
- 红黑树查找、添加、删除的时间复杂度O(logn),红黑树较难
了解equals()、hashCode()方法
- modCount：这个是记录操作次数的，如果在类似遍历的过程中，出现了不同，直接抛异常
- 懒加载：无参构造时，数组还未初始化，当进行put操作时，才会进行默认大小（16）初始化
- 扩容：每次扩容2倍，保证重新写入桶时，高低位的放置（二进制）
负载因子：0.75
- key可以为null，总是放在桶(capacity)的第一个元素
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
内部类
Node<K,V>:Map.Entry<K,V> {hash,key,value,next}
TreeNode<K,V>:LinkedHashMap.Entry<K,V>{parent,left,right,prev,red}
put核心方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 如果当前HashMap的存储容器Node<K,V>[] table为null或者长度为0，那么进行第一次容器的扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果数组中对应下标没有值，那么直接赋值
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//否则
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果刚刚好这个要put的key与这个下标所对应的key相同，那么直接替换
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果这个下标所对应的Node是红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 如果这个下标所对应的Node是链表
else {
// 遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 如果找到了链尾，直接将目标值插入到链尾
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//判断是否达到转红黑树的条件
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果没到链尾 就找到了相同的key，那么直接替换
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;
//插入后，在扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
get核心方法
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//确定桶不是空的，并确定桶中的位置first
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果first的key与入参相同，那么直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//如果first有下一个节点，那么说明此处已经形成了链表或红黑树
if ((e = first.next) != null) {
//如果是红黑树，那么按红黑树方式查找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//如果是链表，那么循环，直到找到key相同的
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
扩容核心方法
final Node<K,V>[] resize() {
//计算扩容后，数组的长度（初始化是16，正常扩容是翻倍(为了链表的高低位拆分)）
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
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;
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;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//容器不为空时，重新计算hash值并将Node<K,V>重新放置到容器中
if (oldTab != null) {
//遍历数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//下一节点为空时，重新计算hash值并在相应下标处存储
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//下一节点为红黑树时的处理
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//下一节点为链表时
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
//循环遍历这个链表，按照高低位拆分为两个链表
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);
//如果低位链表不为空，那么存储在Node<K,V>[j]的位置（也就是下标不变）
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//如果高位链表不为空，那么存储在Node<K,V>[j+oldCap]的位置（也就是原下标+原数组长度）
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
初始化槽大小的核心方法
// 初始化HashMap数组长度，大于等于cap的最小2次幂，一个很有意思的思路
// 个人理解：
// 一个int类型的数字的二进制的有效位一定是以1开头
// 那么当右位移一位时，也就是上一步的1右移一位，进行或运算，那么就保证了最高两位全部为1
// 然后，在此基础上右位移2位，也就是第3、4位为1，或运算后，保证了最高四位全部为1
// 依次下去，右位移四位，八位，十六位
// Integer.MAX_VALUE = 2^32-1，所以不需要再往下运算了
// 1010110101
// 01xxxxxxxx 或运算后 11xxxxxxxx (不必介意xxx到底是什么)
// 0011xxxxxx 或运算后 1111xxxxxx
// 00001111xx 或运算后 11111111xx
// 0000000011 或运算后 1111111111
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;
}
// get方法比较简单 hash 是key的hash码
