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Java 8之HashMap理解

 2017/9/18 15:33:34  gongzuozhanghao  程序员俱乐部  我要评论(0)
  • 摘要:简介HashMap在工作中使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。本文主要通过JDK1.8版本,深入探讨HashMap的结构实现和功能原理。功能实现JDK1.8版本中HashMap是数组+链表+红黑树实现的。由于HashMap就是使用哈希表来存储的,当两个hash值算出同一个index时,就出现了“hash冲突”——两个键值对要被插在同一个bucket里了。常见解法有两种:①开放式hashmap:用一个bucket数组作为骨干
  • 标签:has Map Hash Java 理解

简介

HashMap在工作中使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。本文主要通过JDK1.8版本,深入探讨HashMap的结构实现和功能原理。

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功能实现

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JDK1.8版本中HashMap是数组+链表+红黑树实现的。

由于HashMap就是使用哈希表来存储的,当两个hash值算出同一个index时,就出现了“hash冲突”——两个键值对要被插在同一个bucket里了。

常见解法有两种:

①开放式hash map:用一个bucket数组作为骨干,然后每个bucket上挂着一个链表来存放hash一样的键值对。有变种不用链表而用例如说二叉树的,反正只要是“开放”的、可以添加元素的数据结构就行;

②封闭式hash map:bucket数组就是主体了,冲突的话就线性向后在数组里找下一个空的bucket插入;查找操作亦然。java.util.HashMap用的是开放式设计。Hash冲突越多越影响访问效率,所以要尽量避免。

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下面具体来看看如何实现的

首先需要清楚HashMap数据底层具体存储的是什么?

根据源码,HashMap类中有一个字段, Node[] table字段,即哈希桶数组,明显它是一个Node的数组。

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Paste_Image.png

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我们来看Node是什么。

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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;

? ? ? ? }

从源码可以看出:Node是HashMap的一个内部类,实现了Map.Entry接口,本质是就是一个映射(键值对)。当我们通过hashMap.put(key,value);时,Node存储的就是我们put的k-v键值对。

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确定哈希桶数组索引位置

?

static final int hash(Object key) {

? ? ? ? int h;

? ? ? ? return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

? ? }

? ? ?// h = key.hashCode() : 取hashCode值

? ? ?// h ^ (h >>> 16) :高位参与运算

? ? //tab[i = (n - 1) & hash]: 取模运算【这段代码是在下面的put()方法里面】

put()方法

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当我们通过下面的代码添加值的时候

?

Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();

? ? ? ? map.put("key1", "value2");

? ? ? ? map.put("key2", "value2");

具体会由HashMap的put()方法进行处理,下面就是HashMap的put()方法源码

?

? public V put(K key, V value) {

?// 对key的hashCode()做hash

? ? ? ? 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;

?

? ? ? // ①:tab为空或者tab长度为0

? ? ? ? if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

?

? ? ? //执行resize()进行扩容

? ? ? ? ? ? n = (tab = resize()).length;

?

? ? ? // ②:根据键值key计算hash值得到插入的哈希数组索引i,并对null做处理?

? ? ? ? if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

?

? ? ? //null的话说明tab中index位置没有node,那么就可以直接创建node添加到数组中

? ? ? ? ? ? tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

? ? ? ? else {

? ? ? ? ? ? Node<K,V> e; K k;

?

? ? ? ? ? ? // ③:节点key存在,直接覆盖value

? ? ? ? ? ? if (p.hash == hash &&

? ? ? ? ? ? ? ? ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

?

? ? ? ? ? ? ? //覆盖value

? ? ? ? ? ? ? ? e = p;

?

? ? ? ? ?// ④:判断该链表为红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对

? ? ? ? ? ? else if (p instanceof TreeNode)

? ? ? ? ? ? ? ? e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

? ? ? ? ? ? else {

?

? ? ? // ⑤该链为链表则遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,

? ? ? ? ? //在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;

? ? ? ? //遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可

? ? ? ? ? ? ? ? for (int binCount = 0; ; ++binCount) {

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if ((e = p.next) == null) {

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? p.next = newNode(hash, key, value, null);

?

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //链表长度大于8转换为红黑树进行处理

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? treeifyBin(tab, hash);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? break;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? }

?

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if (e.hash == hash &&

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? break;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? p = e;

? ? ? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? ? ? if (e != null) { // existing mapping for key

? ? ? ? ? ? ? ? V oldValue = e.value;

? ? ? ? ? ? ? ? if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? e.value = value;

? ? ? ? ? ? ? ? afterNodeAccess(e);

? ? ? ? ? ? ? ? return oldValue;

? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? }

? ? ? ? ++modCount;

?

? ? ? // ⑥:超过最大容量 就扩容

? ? ? ? if (++size > threshold)

? ? ? ? ? ? resize();

? ? ? ? afterNodeInsertion(evict);

? ? ? ? return null;

? ? }

?

?static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

从上面的源码可以总结出HashMap的put()方法的执行流程:

①.判断哈希桶数组table[i]是否为空或length为0,否则执行resize()进行扩容;

?

②.根据键值key计算hash值得到插入的哈希数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果table[i]不为空,转向③;

?

③.判断table[i]的元素,也就是Node节点中的hash值是否与要添加的key的hash值相等,并且Node节点中的key与要添加的key是否相等,也就是是hashCode以及equals,如果相同直接覆盖value,如果仅仅是hash值一样,key不一样,那么转向④;

?

④.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向⑤;

?

⑤.遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可;

?

⑥.插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。

?

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;

?

? ? ? ? //①tab不为空并且tab.length不为0,tab[i]也不为空

? ? ? ? if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&

? ? ? ? ? ? (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {

?

? ? ? ? ? //如果hash和key都一样,直接从哈希数组桶中获取value值

? ? ? ? ? ? if (first.hash == hash && // always check first node

? ? ? ? ? ? ? ? ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

? ? ? ? ? ? ? ? return first;

?

? ? ? ? ? //②如果hash一样,但是key不一样,则从红黑树或者链表中查找

? ? ? ? ? ? if ((e = first.next) != null) {

? ? ? ? ? ? ? //如果是红黑树,则到红黑树中查找

? ? ? ? ? ? ? ? if (first instanceof TreeNode)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);

? ? ? ? ? ? ? ? do {

? ? ? ? ? ? ? ? ? //从链表中循环迭代查找

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if (e.hash == hash &&

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return e;

? ? ? ? ? ? ? ? } while ((e = e.next) != null);

? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? }

? ? ? ? return null;

? ? }

从上面的源码可以总结出HashMap的get()方法的执行流程:

①.判断哈希桶数组tab[i]是否为空或length为0,根据键值key计算hash值得到查找的哈希数组索引i,如果tab[i]==null,转向⑤;否则转向②

?

②.判断tab[i]的元素,也就是Node节点中的hash值是否与要查找的key的hash值相等,并且Node节点中的key与要查找的key是否相等,也就是hashCode以及equals,如果相同则return node<k,v>,如果仅仅是hash值一样,key不一样,那么转向③;

?

③.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中查找键值对,否则转向④;

?

④从链表中查找,首先遍历tab[i],根据hashCode以及equals查找到Node<k,v>;如果查不到转向⑤;

?

⑤.如果查不到return null。

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