HashMap 源码分析(二)

一、概述

在上一篇文章中,我们分析了HashMap中增删改查的流程,但这是远远不够的,所以在本文中,我们将根据一些常见问题并结合源码来进行更具体的分析。

二、常见问题

  1. HashMap的数组长度为什么必须是2的幂?
  2. HashMap的默认负载因子是多少,作用是什么?
  3. HashMap的默认负载因子为什么是0.75?
  4. HashMax数组最大长度是多少?
  5. 什么叫做Hash碰撞?
  6. HashMap何时扩容?
  7. Jdk 1.8为什么加入了红黑树?
  8. 什么时候由链表转为红黑树?

三、问题解析

  1. HashMap的数组长度为什么必须是2的幂?
    /**
     * The default initial capacity - MUST be a power of two.
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

通过上面的源码注释中,就已经写明了:必须是 2 的幂,这是为什么?源码也不是我们写的,我们也不知道,不过我们根据数组的长度的使用来进行分析,在HashMap的putVal方法中,有这样一段代码:

n = (tab = resize()).length;
p = tab[i = (n - 1) & hash]

这里的n为数组的长度,p为计算出来的下标,下标通过(16-1) & hash 进行计算的。就是15&hash,我们反向来思考问题,如果数组长度为15呢?我们来看下图:


01.png

可以看到,当数组长度为15时,通过&运算,最终计算出来的下标为:0,2,4,6,8,10,12,14,且均发生了哈希碰撞。那这时候数组的1 3 5 7 9 11 位置上不就存不上数据了嘛。

接下来我们再看当数组长度为2的幂次方时的结果:我们用2的3次方,长度为8举例


02.png

可以看到,当长度为2的幂时,最终算出的下标是均匀分布的,并没有发生哈希碰撞。
细心的人可以发现,当数组长度不为2的幂时,二进制的最后一位总是为0,这就导致不管hash为多少,最终算出来总是双数,进而导致了数组分布不均,有些位置永远用不到。

所以:数组长度为2的幂,是为了减少哈希碰撞,是数组分布更均匀。



  1. HashMap的默认负载因子是多少,作用是什么?
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
float ft = (float)newCap * loadFactor;

默认的加载因子为0.75,它与HashMap的扩容机制相关,当数组长度大于16*0.75=12时,数组就会扩容,并不是到达16时才会扩容。它决定了HashMap扩容的时机。

  1. HashMap的默认负载因子为什么是0.75?

上面提到了数组扩容是由 长度加载因子,得到一个阈值,当长度达到这个阈值时就会扩容,如果加载因子为1,那就是161,即数组长度达到16时才会扩容,但是这样会牺牲时间效率,如果加载因子0.5时,那么长度为8时就扩容了,此时就会导致数组中空间利用率降低,所以0.75是一个比较合适的值。

  1. HashMax数组最大长度是多少?
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

HashMap数组最大长度为:2的30次幂,1073741824

  1. 什么叫做Hash碰撞?

在HashMap中,Hash碰撞就是指计算出的hash值相同。

  1. HashMap何时扩容?
n = (tab = resize()).length; //629行

if (++size > threshold)
            resize();  //663行

在HashMap中,扩容由resize()方法完成,
在首次调用put时,会执行resize()方法初始化,put之后判断数量是否大于阈值,如果大于阈值则扩容,
后续调用会直接存入数据,然后再判断数量是否大于阈值,如果大于阈值则扩容,
当数组长度大于加载因子*数组长度时,则会扩容。

  1. Jdk 1.8为什么加入了红黑树?

再Jdk1.7中,HashMap是通过数组+链表实现的,Jdk1.8中加入了红黑树,只有当数组中链表的长度大于8时,才会转为红黑树,红黑树相比于链表在插入和删除的操作上,要比链表更快,如果说链表长度为100时,那么HashMap要循环99次才能找到最后一个节点,再执行插入操作,删除同理。

  1. 什么时候由链表转为红黑树?
 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);


if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)  64
            resize();

当链表的长度大于8时执行树化的方法,随后如果数组长度小于64时,则会扩容,反之转换为红黑树。
所以 当链表长度大于8时 且 数组长度小于64时才会将链表转为红黑树。

©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 214,922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 91,591评论 3 389
  • 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 160,546评论 0 350
  • 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 57,467评论 1 288
  • 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 66,553评论 6 386
  • 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 50,580评论 1 293
  • 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 39,588评论 3 414
  • 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 38,334评论 0 270
  • 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 44,780评论 1 307
  • 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 37,092评论 2 330
  • 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 39,270评论 1 344
  • 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 34,925评论 5 338
  • 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 40,573评论 3 322
  • 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 31,194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 32,437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 47,154评论 2 366
  • 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 44,127评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容