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  • 达内:Java8 HashMap的属性和方法

    发布:厦门Java培训      来源:码农网      时间:2016-03-04


  •     厦门达内Java培训专家介绍一下Java8 HashMap实现原理,包括了HashMap的属性和方法。

    1:HashMap的一些属性

    public class HashMap<k,v> extends AbstractMap<k,v> implements Map<k,v>, Cloneable, Serializable {

        private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

        // 默认的初始容量是16
        static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

        // 最大容量
        static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

        // 默认的填充因子(以前的版本也有叫加载因子的)
        static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

        // 这是一个阈值,当桶(bucket)上的链表数大于这个值时会转成红黑树,put方法的代码里有用到
        static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

        // 也是阈值同上一个相反,当桶(bucket)上的链表数小于这个值时树转链表
        static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

        // 看源码注释里说是:树的最小的容量,至少是 4 x TREEIFY_THRESHOLD = 32 然后为了避免(resizing 和 treeification thresholds) 设置成64
        static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

        // 存储元素的数组,总是2的倍数
        transient Node<k,v>[] table;

        transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;

        // 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。
        transient int size;

        // 每次扩容和更改map结构的计数器
        transient int modCount;

        // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容
        int threshold;

        // 填充因子
        final float loadFactor;


    2:HashMap的构造方法


    // 指定初始容量和填充因子的构造方法
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        // 指定的初始容量非负
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException(Illegal initial capacity:  +
                                               initialCapacity);
        // 如果指定的初始容量大于最大容量,置为最大容量
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        // 填充比为正
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException(Illegal load factor:  +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
        // 指定容量后,tableSizeFor方法计算出临界值,put数据的时候如果超出该值就会扩容,该值肯定也是2的倍数
        // 指定的初始容量没有保存下来,只用来生成了一个临界值
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

    // 该方法保证总是返回大于cap并且是2的倍数的值,比如传入999 返回1024
    static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        // 向右做无符号位移
        n |= n >>> 1;
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        // 三目运算符的嵌套
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

    //构造函数2
    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    //构造函数3
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }


    3:get和put的时候确定元素在数组中的位置


    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }


        要确定位置

        第一步:首先是要计算key的hash码,是一个int类型数字。那后面的 h >>> 16 源码注释的说法是:为了避免hash碰撞(hash collisons)将高位分散到低位上了,这是综合考虑了速度,性能等各方面因素之后做出的。

        第二步: h是hash码,length是上面Node[]数组的长度,做与运算 h & (length-1)。由于length是2的倍数-1后它的二进制码都是1而1与上其他数的结果可能是0也可能是1,这样保证运算后的均匀性。也就是hash方法保证了结果的均匀性,这点非常重要,会极大的影响HashMap的put和get性能。

    4: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;
        // hash & (length-1)得到红黑树的树根位置或者是链表的表头
        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;
            if ((e = first.next) != null) {
                // 如果是树,遍历红黑树复杂度是O(log(n)),得到节点值
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<k,v>)first).getTreeNode(hash, key);
                // else是链表结构
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }


    5 :put方法

        put的时候根据 h & (length – 1) 定位到那个桶然后看是红黑树还是链表再putVal


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

       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tab为空或长度为0,则分配内存resize()
           if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
               n = (tab = resize()).length;
           // (n - 1) & hash找到put位置,如果为空,则直接put
           if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
               tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
           else {
               Node<k,v> e; K k;
               // 第一节节点hash值同,且key值与插入key相同
               if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                   e = p;
               else if (p instanceof TreeNode)
                   // 红黑树的put方法比较复杂,putVal之后还要遍历整个树,必要的时候修改值来保证红黑树的特点
                   e = ((TreeNode<k,v>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
               else {
                   // 链表
                   for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                       if ((e = p.next) == null) {
                           // e为空,表示已到表尾也没有找到key值相同节点,则新建节点
                           p.next = newNode(hash, key, value, null);
                           // 新增节点后如果节点个数到达阈值,则将链表转换为红黑树
                           if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                               treeifyBin(tab, hash);
                           break;
                       }
                       // 容许空key空value
                       if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                           break;
                       p = e;
                   }
               }
               // 更新hash值和key值均相同的节点Value值
               if (e != null) { // existing mapping for key
                   V oldValue = e.value;
                   if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                       e.value = value;
                   afterNodeAccess(e);
                   return oldValue;
               }
           }
           ++modCount;
           if (++size > threshold)
               resize();
           afterNodeInsertion(evict);
           return null;
       }


    6:resize方法


    final Node<K,V>[] resize() {
            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;
                }
                // 这一句比较重要,可以看出每次扩容是2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) {
                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) {
                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 order
                            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;
        }





    原文链接:http://www.codeceo.com/article/java8-hashmap-learn.html
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