Java集合-08HashMap源码解析及使用实例

• 2019 年 10 月 8 日
• 筆記

HashMap 简介

HahMap是基于hash表的Map接口实现。该实现提供所有可选的映射操作，且允许key和value为null。同时

它不是线程安全以及不能保证有序。初始容量(initial capacity)和加载因子(initial capacity)是影响

HashMap的两个因素。容量表示hash表中桶(buckets)的数量，初始容量就是表示hash表在创建时候容量大小。

加载因子就是hash表在其容量自动增加时候被允许填满程度的指标。当hash表中条目数超过当前hash表容量

与加载因子的乘积时候，hash表将进行rehash操作(重建内部数据结构)，从而hash表的桶数目大约增长两倍。

通常加载因子为0.75，这个值是时间和空间消耗的一个平衡值。过高的值降低了空间消耗但是却增加了查询成本。

在设置初始化容量时候需要考虑Map中的条目数和加载因子，以便减少rehash操作。如果初始容量的值大于最大条目数除以加载因子，

将不会发生rehash操作。

如果你要使用HashMap存储映射关系时候，有一个充足的容量是比让HashMap自动rehash来增加容量更加有效率。需要提醒的是

使用具有相同的hashCode()的键是会降低hash表的表现。为了避免hash碰撞，键如果是Comparable的话，对解开结有一定的帮助。

因为HashMap不是线程安全的，在多线程并发编程时候，如果有至少一个线程在对HashMap结构修改(结构修改指的是添加

或者减少映射关系，对于原来有的一个映射改变它的值不是结构上的修改)，必须保证同步化操作。通常来说使用某一对象加锁，

如果没有这么一个对象的话，该HashMap需要用Collections#synchronizedMap对其重新包裹

HashMap 构造函数

public HashMap()

定义一个初始容量为16，加载因子为0.75的HashMap

public HashMap(int initialCapacity)

定义一个指定初始容量，加载因子为0.75的HashMap

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)

定义一个指定初始容量和加载因子的HashMap

public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)

定义一个初始容量为不小于(m.size()/0.75+1)的2的最小指数，加载因子为0.75,包含了m中映射关系的HashMap

HashMap 结构图

• table

用于存储数据

• entrySet

entrySet()方法的缓存值

• size

map中映射个数

• modCount

fail-fast判断使用

• threshold

resize操作的阙值，大小为capacity * load facto

• loadFacto

加载因子

HashMap 源码分析

• Node
• hash表中每个节点存储对象

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V>{   final int hash;   final K key;   V value;   Node<K,V> next;   Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {   this.hash = hash;   this.key = key;   this.value = value;   this.next = next;   }   //省略set、get等方法  }

• 扩容方法

final Node<K,V>[] resize() {   Node<K,V>[] oldTab = table;//扩容前的hash表指向oldTab   int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;   int oldThr = threshold;   int newCap, newThr = 0;   if (oldCap > 0) {//超过最大值，后续不再扩容   if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {   threshold = Integer.MAX_VALUE;   return oldTab;   }//没有超过最大值，容量扩大一倍   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) {//设置扩容阙值   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;   if (oldTab != null) {//原来的数据移动到新的容器里面   for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {   Node<K,V> e;   if ((e = oldTab[j]) != null) {   oldTab[j] = null;   if (e.next == null)   newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;   else if (e instanceof TreeNode)   ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);   else { // preserve orde   Node<K,V> loHead = null, loTail = null;   Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;   Node<K,V> next;   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);   if (loTail != null) {   loTail.next = null;   newTab[j] = loHead;   }   if (hiTail != null) {   hiTail.next = null;   newTab[j + oldCap] = hiHead;   }   }   }   }   }   return newTab;  }

• 添加方法

public V put(K key, V value) {   return putVal(hash(key), key, value, false, true);  }  static final int hash(Object key) {//hash函数，用于索引定位   int h;   return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);  }  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)   n = (tab = resize()).length;//存储数据Node没有初始化，此时初始化   if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//(n-1)&hash用于定位，若为null，表明Node数组该位置没有Node对象，即没有碰撞   tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//对应位置添加Node对象   else {//表明对应位置是有Node对象的，hash碰撞了   Node<K,V> e; K k;   if (p.hash == hash &&   ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//碰撞了，且桶中第一个节点就匹配   e = p;//记录第一个节点   else if (p instanceof TreeNode)//碰撞了，第一个节点没有匹配上，且桶为红黑树结构，调用红黑树结构方法添加映射   e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);   else {//碰撞了 不为红黑树结构，那么是链表结构   for (int binCount = 0; ; ++binCount) {   if ((e = p.next) == null) {//如果到了链表尾端   p.next = newNode(hash, key, value, null);//链尾添加映射   if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st//链表长度大于TREEIFY_THRESHOLD值，转换为红黑树结构   treeifyBin(tab, hash);   break;   }   if (e.hash == hash &&   ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//如果找到重复的key，判断该节点和要插入的元素key是否相等，如果相等，出循环   break;   p = e;//为了遍历，和e = p.next结合来遍历   }   }   if (e != null) { // existing mapping for key//key映射的节点不为空   V oldValue = e.value;//取出节点值记录为老的节点值   if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)//如果onlyIfAbsent为false，或者老的节点值为null，赋予新的值   e.value = value;   afterNodeAccess(e);//访问后回调   return oldValue;   }   }   ++modCount;//结构性修改记录   if (++size > threshold)//判断是否需要扩容   resize();   afterNodeInsertion(evict);//插入后回调   return null;  }

• put流程

1.通过hash函数计算key的hash值，调用putVal方法

2.如果hash表为空，调用resize()方法创建一个hash表

3.根据hash值索引hash表对应桶位置，判断该位置是否有hash碰撞

3.1 没有碰撞，直接插入映射入hash表

3.2 有碰撞，遍历桶中节点

3.2.1 第一个节点匹配，记录该节点

3.2.2 第一个节点没有匹配，桶中结构为红黑树结构，按照红黑树结构添加数据，记录返回值

3.2.3 第一个节点没有匹配，桶中结构是链表结构。遍历链表，找到key映射节点，记录，退出循环。

没有则在链表尾部添加节点。插入后判断链表长度是否大于转换为红黑树要求，符合则转为红黑树结构

3.2.4 用于记录的值判断是否为null，不为则是需要插入的映射key在hash表中原来有，替换值，返回旧值putValue方法结束

4.结构性修改记录，判断是否需要扩容

• get方法

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;   if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&   (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {//hash表存在且长度大于0且对应的key定位的桶不为null   if (first.hash == hash && // always check first node   ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))   return first;//第一个节点符合 返回第一个   if ((e = first.next) != null) {//第一个不符合，如果链表还有下一个节点   if (first instanceof TreeNode)//为红黑树结构   return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);//按照红黑树结构查找   do {//遍历链表，查询hash 和equals相等的，有则返回，一直到链尾   if (e.hash == hash &&   ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))   return e;   } while ((e = e.next) != null);   }   }   return null;  }  

• 修改方法

public V replace(K key, V value) {   Node<K,V> e;   if ((e = getNode(hash(key), key)) != null) {//根据key查询 有则修改   V oldValue = e.value;   e.value = value;   afterNodeAccess(e);   return oldValue;   }   return null;  }

• remove方法

public V remove(Object key) {   Node<K,V> e;   return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?   null : e.value;  }  final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,   boolean matchValue, boolean movable) {   Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;   if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&   (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {//hash表存在且长度大于0且对应的key定位的桶不为null   Node<K,V> node = null, e; K k; V v;   if (p.hash == hash &&   ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))   node = p;//判断第一个节点，符合记录   else if ((e = p.next) != null) {//第一个节点不符合   if (p instanceof TreeNode)//判断是否为红黑树结构   node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);   else {//为链表结构，遍历   do {   if (e.hash == hash &&   ((k = e.key) == key ||   (key != null && key.equals(k)))) {   node = e;   break;   }   p = e;   } while ((e = e.next) != null);   }   }   if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||   (value != null && value.equals(v)))) {//判断是否符合有要移除的node   if (node instanceof TreeNode)//为红黑树结构   ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);   else if (node == p)//第一个节点就是符合的   tab[index] = node.next;//删除第一个节点(第一个节点指向null，或者指向原来第二个节点)   else   p.next = node.next;//链表结构，指向后面的一个节点   ++modCount;   --size;   afterNodeRemoval(node);   return node;   }   }   return null;  }

HashMap遍历

遍历HashMap键值对

根据map.entrySet()获得键值对Set集合，后续遍历

for (Map.Entry<Integer, String> entry : maps.entrySet()) {   System.out.println(entry.getKey()+":"+entry.getValue());  }

遍历HashMap的键视图

根据maps.keySet()获得HashMap的键的Set集合，后续遍历

for (Integer integer : maps.keySet()) {   System.out.println(integer);  }  

遍历HashMap的值视图

根据maps.values()获得HashMap的键的Collection集合，后续遍历

for (String value : maps.values()) {   System.out.println(value);  }

喜欢的给个支持，谢谢