网站规划与建设参考文献,网站开发 语言 架构 数据库,企业网站需要多少费用,优秀的定制网站建设制作商文章目录 HashMap 简介数据结构Hash构造方法get(key)方法步骤一#xff1a;通过key获取所在桶的第一个元素是否存在步骤二:该节点的hash和key是否与要查询的hash和key匹配步骤三:当对应桶中不止一个节点时#xff0c;根据不同节点类型查询 put(key,value)为什么树化#xff… 文章目录 HashMap 简介数据结构Hash构造方法get(key)方法步骤一通过key获取所在桶的第一个元素是否存在步骤二:该节点的hash和key是否与要查询的hash和key匹配步骤三:当对应桶中不止一个节点时根据不同节点类型查询 put(key,value)为什么树化 resize-扩容 HashMap 简介
HashMap 主要用来存放键值对它基于哈希表的 Map 接口实现是常用的 Java 集合之一是非线程安全的。
HashMap 可以存储 null 的 key 和 value但 null 作为键只能有一个null 作为值可以有多个JDK1.8 之前 HashMap 由 数组链表 组成的数组是 HashMap 的主体链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的“拉链法”解决冲突。 JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化当链表长度大于等于阈值默认为 8将链表转换成红黑树前会判断如果当前数组的长度小于 64那么会选择先进行数组扩容而不是转换为红黑树时将链表转化为红黑树以减少搜索时间。
HashMap 默认的初始化大小为 16。之后每次扩充容量变为原来的 2 倍。并且 HashMap 总是使用 2 的幂作为哈希表的大小。
数据结构
JDK 8版本的HashMap底层数据结构是数组链表/红黑树结构具体原因是 /*** The table, initialized on first use, and resized as* necessary. When allocated, length is always a power of two.* (We also tolerate length zero in some operations to allow* bootstrapping mechanics that are currently not needed.)*/transient NodeK,V[] table;这是 HashMap 类中的一个成员变量它是一个存储桶数组。table 数组用于存储键值对的实际数据。 /*** Basic hash bin node, used for most entries. (See below for* TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)*/static class NodeK,V implements Map.EntryK,V {final int hash;final K key;V value;NodeK,V next;Node(int hash, K key, V value, NodeK,V next) {this.hash hash;this.key key;this.value value;this.next next;}
}这是 HashMap 内部定义的静态嵌套类 Node它实现了 Map.Entry 接口。每个 Node 对象表示 HashMap 中的一个键值对它包含键、值以及指向下一个节点的引用。
/*** Entry for Tree bins. Extends LinkedHashMap.Entry (which in turn* extends Node) so can be used as extension of either regular or* linked node.*/
static final class TreeNodeK,V extends LinkedHashMap.EntryK,V {TreeNodeK,V parent; // red-black tree linksTreeNodeK,V left;TreeNodeK,V right;TreeNodeK,V prev; // needed to unlink next upon deletionboolean red;TreeNode(int hash, K key, V val, NodeK,V next) {super(hash, key, val, next);}/*** Returns root of tree containing this node.*/final TreeNodeK,V root() {for (TreeNodeK,V r this, p;;) {if ((p r.parent) null)return r;r p;}}}这是 HashMap 内部定义的静态嵌套类 TreeNode它是红黑树结构的节点。在 HashMap 中当链表中的元素数量超过一定阈值时会将链表转换为红黑树以提高查找性能。 因此transient NodeK,V[] table; 存储了实际的数据static class NodeK,V 表示链表结构的节点而 static final class TreeNodeK,V 表示红黑树结构的节点。这些组合在一起实现了 HashMap 数据结构的数组链表红黑树的形式。
Hash
如果说HashMap的数据结构是其实现功能的基础那么HashMap的Hash方法则是HashMap实现查找、插入的保障。 HashMap 并不是直接获取 key 的 hashCode 作为 hash 值的它会通过一个扰动函数所谓扰动函数指的是HashMap的hash方法进行一些列位运算和混合操作使得最终的哈希值更加均匀的分布在哈希表的桶中。使用hash方法就是为了减少hash碰撞的概率且提高HashMap的性能。
//扰动函数
static final int hash(Object key) {//用于存储key对应的hash码int h;return (key null) ? 0 : (h key.hashCode()) ^ (h 16);
}//等同于:
int h;
//当key是null时hash值默认是0即HashMap只能有一个为Null的key
if (key null) {h 0;
} else {h key.hashCode();
}
//进行异或操作并将结果赋值给 h
return h h ^ (h 16);
构造方法
HashMap的类属性和构造方法 private static final long serialVersionUID 362498820763181265L;// 默认的初始容量是16static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 1 4;// 最大容量static final int MAXIMUM_CAPACITY 1 30;// 默认的负载因子static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR 0.75f;// 当桶(bucket)上的结点数大于等于这个值时会转成红黑树static final int TREEIFY_THRESHOLD 8;// 当桶(bucket)上的结点数小于等于这个值时树转链表static final int UNTREEIFY_THRESHOLD 6;// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小容量static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY 64;// 存储元素的数组总是2的幂次倍transient Nodek,v[] table;// 存放具体元素的集transient Setmap.entryk,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;// 阈值(容量*负载因子) 当实际大小超过阈值实际最大容量时会进行扩容int threshold;// 负载因子final float loadFactor;// ①默认构造函数。public HashMap() {this.loadFactor DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted}// ②包含另一个“Map”的构造函数public HashMap(Map? extends K, ? extends V m) {this.loadFactor DEFAULT_LOAD_FACTOR;putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法}// ③指定“容量大小”的构造函数public HashMap(int initialCapacity) {this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}// ④ 指定“容量大小”和“负载因子”的构造函数public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {if (initialCapacity 0)throw new IllegalArgumentException(Illegal initial capacity: initialCapacity);if (initialCapacity MAXIMUM_CAPACITY)initialCapacity MAXIMUM_CAPACITY;if (loadFactor 0 || Float.isNaN(loadFactor))throw new IllegalArgumentException(Illegal load factor: loadFactor);this.loadFactor loadFactor;// 初始容量暂时存放到 threshold 在resize中再赋值给 newCap 进行table初始化this.threshold tableSizeFor(initialCapacity);}get(key)方法
步骤一通过key获取所在桶的第一个元素是否存在
public V get(Object key) {NodeK,V e;return (e getNode(hash(key), key)) null ? null : e.value;
}final NodeK,V getNode(int hash, Object key) {NodeK,V[] tab; NodeK,V first, e; int n; K k;if ((tab table) ! null (n tab.length) 0 (first tab[(n - 1) hash]) ! null) {// 数组元素相等if (first.hash hash // always check first node((k first.key) key || (key ! null key.equals(k))))return first;// 桶中不止一个节点if ((e first.next) ! null) {// 在树中getif (first instanceof TreeNode)return ((TreeNodeK,V)first).getTreeNode(hash, key);// 在链表中getdo {if (e.hash hash ((k e.key) key || (key ! null key.equals(k))))return e;} while ((e e.next) ! null);}}return null;
}先来明确一下各个变量的意义
key要查询的指定keytable当前HashMap哈希表实际数据存储用于存储节点的桶first要查询的指定key匹配到某个桶的第一个节点e临时节点用于遍历桶中的节点链表或树结构。在这段代码中e 用于遍历桶中的节点以查找匹配的键值对。n这是一个整数表示哈希表的长度即桶的数量。k这是一个键对象表示 first 节点的键即指定key计算后hash值对应桶的第一个节点的键。
单独说明(tab table) ! null (n tab.length) 0 (first tab[(n - 1) hash]) ! null) (tab table) ! null将table变量赋值给tab变量并检查table是否为nulltable用于存储实际的哈希表数据。 (n tab.length) 0将tab.length赋值给n变量并检查n是否大于0。n表示哈希表的长度即桶的数量。 (first tab[(n - 1) hash]) ! null计算出哈希值hash对应桶的索引位置并将该桶的第一个节点赋值给first变量。 (n - 1) hash 的操作是根据哈希值 hash 和哈希表长度 n 计算出桶的索引位置。
n-1是为了确保索引在0到n-1之间的有效索引位置。是位运算中的按位与操作用于将哈希值和n-1进行与运算得到有效的桶索引。判断第一个元素是否为null
通过key定位到该key所在桶获取该桶的第一个节点元素信息key , key.hash()。
步骤二:该节点的hash和key是否与要查询的hash和key匹配
当要查询的hash对应桶的第一个节点存在时进一步检查该节点是否匹配指定的key。 单独说明if (first.hash hash // always check first node ((k first.key) key || (key ! null key.equals(k)))) return first first.hash hash判断第一个元素key的hash值是否恒等于要查询key的哈希值 ((k first.key) key将第一个元素的key赋值给变量k避免后续的比较重多次访问节点的键值。 || (key ! null key.equals(k))))比较要查询的key不为空且与第一个节点的key是否引用同一块地址相等。 如果引用同一块内存地址则说明要查询的key的hash值和对应桶的第一个元素key的hash值一致即定位到了指定key的节点信息返回该节点数据。
步骤三:当对应桶中不止一个节点时根据不同节点类型查询
// 在树中get
if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNodeK,V)first).getTreeNode(hash, key);
// 在链表中get
do {if (e.hash hash ((k e.key) key || (key ! null key.equals(k))))return e;
} while ((e e.next) ! null);红黑树搜索
/** * Calls find for root node. */ final TreeNodeK,V getTreeNode(int h, Object k) { return ((parent ! null) ? root() : this).find(h, k, null); }
当第一个节点的数据类型是红黑树时则说明该桶已经树化需要根据红黑树的逻辑进行定位 当第一个节点的数据类型是链表时通过当前临时节点的hash与待查询key的hash对比循环遍历即可。
put(key,value)
HashMap只对外提供了put一个方法用于添加元素putVal是put方法的实现但是并没有对外开放。 /*** Associates the specified value with the specified key in this map.* If the map previously contained a mapping for the key, the old* value is replaced.** param key key with which the specified value is to be associated* param value value to be associated with the specified key* return the previous value associated with ttkey/tt, or* ttnull/tt if there was no mapping for ttkey/tt.* (A ttnull/tt return can also indicate that the map* previously associated ttnull/tt with ttkey/tt.)*/public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true);}/*** Implements Map.put and related methods.** param hash hash for key* param key the key* param value the value to put* param onlyIfAbsent if true, dont change existing value* param evict if false, the table is in creation mode.* return previous value, or null if none*/final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {NodeK,V[] tab; NodeK,V p; int n, i;// ①if ((tab table) null || (n tab.length) 0)n (tab resize()).length;// ②if ((p tab[i (n - 1) hash]) null)// ③tab[i] newNode(hash, key, value, null);else {NodeK,V e; K k;// ④if (p.hash hash ((k p.key) key || (key ! null key.equals(k))))e p;// ⑤else if (p instanceof TreeNode)e ((TreeNodeK,V)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {// ⑥for (int binCount 0; ; binCount) {if ((e p.next) null) {p.next newNode(hash, key, value, null);// ⑦if (binCount TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}if (e.hash hash ((k e.key) key || (key ! null key.equals(k))))break;p e;}}if (e ! null) { // existing mapping for keyV oldValue e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue null)e.value value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}modCount;if (size threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;}链表树化代码
/*** Replaces all linked nodes in bin at index for given hash unless* table is too small, in which case resizes instead.*/final void treeifyBin(NodeK,V[] tab, int hash) {int n, index; NodeK,V e;// ⑧if (tab null || (n tab.length) MIN_TREEIFY_CAPACITY)resize();// ⑨ else if ((e tab[index (n - 1) hash]) ! null) {TreeNodeK,V hd null, tl null;do {TreeNodeK,V p replacementTreeNode(e, null);if (tl null)hd p;else {p.prev tl;tl.next p;}tl p;} while ((e e.next) ! null);if ((tab[index] hd) ! null)hd.treeify(tab);}}先来明确一下各个变量的意义
NodeK,V[] tabHashMap实际存储数据的单位NodeK,V pNode节点类型的变量表示当前要插入的节点int n表示当前HashMap中的节点数量int i临时变量用于辅助计算节点的插入位置
下面说明putVal的简要步骤
当前HashMap存储哈希表数据的table为空时首先对其进行扩容计算出要插入节点的哈希值在数据tab中的位置 i当要插入节点的位置为空时直接在该位置创建新的节点即可比较待插入节点与p的哈希值是否等于并且判断节点p的key与要插入节点的key是否相等如果满足这两个条件时说明发生了哈希碰撞即要插入的键已经存在于HashMap中随后用新的value覆盖原值判断该节点的类型该节点是TreeNode红黑树时红黑树直接插入键值对该节点是Node链表时开始准备遍历链表准备插入判断链表长度是否大于8当链表长度大于8时执行链表树化逻辑前提是当前桶(bucket)中的节点数量大于64如果小于64优先给链表扩容当链表不满足树化条件时链表中插入新的元素若key存在于当前列表则直接覆盖原来的值满足树化条件将链表转为红黑树插入新的键值对
以上简要步骤需要对应上文中代码的序号。 引用美团技术团队的HashMap图片以更清晰的理解put过程
为什么树化
处于性能和安全角度考虑选择树化在元素放置的过程中如果一个对象哈希冲突都会放置到同一个桶里形成一个链表链表查询是线性的时间复杂度是O(n)会严重影响读取性能数据量大的话会导致服务端资源大量占用。
resize-扩容
HashMap中的数组到达指定阈值长度后插入数据需要对HashMap进行扩容由于数组长度不可变的局限性因此在扩容时需要创建新的HashMap然后原HashMap的数据复制到新的HashMap中。就像我们用一个小桶装水如果想装更多的水就得换大水桶。
/*** Initializes or doubles table size. If null, allocates in* accord with initial capacity target held in field threshold.* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the* elements from each bin must either stay at same index, or move* with a power of two offset in the new table.** return the table*/
final NodeK,V[] resize() {NodeK,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 thresholdnewCap oldThr;else { // zero initial threshold signifies using defaultsnewCap 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})NodeK,V[] newTab (NodeK,V[])new Node[newCap];table newTab;if (oldTab ! null) {for (int j 0; j oldCap; j) {NodeK,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)((TreeNodeK,V)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { // preserve orderNodeK,V loHead null, loTail null;NodeK,V hiHead null, hiTail null;NodeK,V next;do {next e.next;if ((e.hash oldCap) 0) {if (loTail null)loHead e;elseloTail.next e;loTail e;}else {if (hiTail null)hiHead e;elsehiTail.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;
}先来明确下各个变量的含义
binbucket数组中存储Entry位置MAXIMUM_CAPACITY最大容量2的30次幂1073741824DEFAULT_LOAD_FACTOR负载因子默认0.75TREEIFY_THRESHOLD链表转红黑树阈值DEFAULT_INITIAL_CAPACITY默认初始容量2的4次幂16
所以HashMap不指定容量时最大容纳数据量是 16 * 0.75 12。
当 HashMap 中的元素数量超过负载因子load factor与当前容量的乘积时就会触发扩容操作。负载因子是一个表示 HashMap 充满程度的比例因子默认为 0.75。创建一个新的、两倍大小的数组作为扩容后的容器。遍历原来的数组将每个元素重新计算哈希值并放入新的数组中的对应位置。这涉及到重新计算元素在新数组中的索引位置以及处理可能的哈希碰撞。在重新计算元素索引的过程中如果发现某个位置上有多个元素发生了哈希碰撞则会使用链表或红黑树来存储这些元素以提高查找效率。当所有元素都重新放入新的数组后原来的数组会被丢弃成为垃圾数据等待被垃圾回收器回收。
