HashMap

HashMap

//装载因子
final float loadFactor;

//默认桶16个
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

//默认桶最多有2^30个
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

//默认负载因子是0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

//能容纳最多key_value对的个数
 int threshold;

//一共key_value对个数
int size;

JDK1.8中如果链表长度到达阀值(默认是8),就会将链表转换成红黑二叉树。

threshold=负载因子 * length,也就是说数组长度固定以后, 如果负载因子越大,所能容纳的元素个数越多,如果超过这个值就会进行扩容(默认是扩容为原来的2倍),0.75这个值是权衡过空间和时间得出的,建议大家不要随意修改,如果在一些特殊情况下,比如空间比较多,但要求速度比较快,这时候就可以把扩容因子调小以较少hash冲突的概率。相反就增大扩容因子(这个值可以大于1)。

size就是HashMap中键值对的总个数。还有一个字段是modCount,记录是发生内部结构变化的次数,如果put值,但是put的值是覆盖原有的值,这样是不算内部结构变化的。

因为HashMap扩容每次都是扩容为原来的2倍,所以length总是2的次方,这是非常规的设置,常规设置是把桶的大小设置为素数,因为素数发生hash冲突的概率要小于合数,比如HashTable的默认值设置为11,就是桶的大小为素数的应用(HashTable扩容后不能保证是素数)。HashMap采用这种设置是为了在取模和扩容的时候做出优化。

hashMap是通过key的hashCode的高16位和低16位异或后和桶的数量取模得到索引位置,即key.hashcode()(hashcode>>>16)%length,当length是2n时,h&(length-1)运算等价于h%length,而&操作比%效率更高。而采用高16位和低16位进行异或,也可以让所有的位数都参与越算,使得在length比较小的时候也可以做到尽量的散列。

在扩容的时候,如果length每次是2^n,那么重新计算出来的索引只有两种情况,一种是 old索引+16,另一种是索引不变,所以就不需要每次都重新计算索引。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 215,634评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,951评论 3 391
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 161,427评论 0 351
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,770评论 1 290
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,835评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,799评论 1 294
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,768评论 3 416
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,544评论 0 271
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,979评论 1 308
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,271评论 2 331
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,427评论 1 345
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,121评论 5 340
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,756评论 3 324
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,375评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,579评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,410评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,315评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容