前言
HashMap在日常開發(fā)中基本是天天見的,而且都知道什么時(shí)候需要用HashMap绍赛,根據(jù)Key存取Value暂筝,但是存和取的時(shí)候那些操作卻是很少去研究。同時(shí)在面試中也是面試官們必問的焕襟。以下是基于JDK1.8
正文
1. 先來認(rèn)識(shí)一下HashMap中定義的一些需要了解的成員變量
// hashMap數(shù)組的初始容量 16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 負(fù)載因子 0.75f;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 樹形化閾值 8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 解除樹形化閾值 6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 樹形化的另一條件 Map數(shù)組的長度閾值 64
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64
// 這個(gè)就是hashMap的內(nèi)部數(shù)組了鸵赖,而Node則是鏈表節(jié)點(diǎn)對(duì)象。
transient Node<K,V>[] table;
// 數(shù)組擴(kuò)容閾值砖瞧。
int threshold;
initialCapacity
數(shù)組的初始容量為16啃洋】卟可以在構(gòu)造方法中指定。必須是2的冪次方逗堵。(16 → 32 → 64 ...)
loadFactor
加載因子 0.75f秉氧。 所謂的加載因子就是HashMap的容量達(dá)到0.75時(shí)的時(shí)候會(huì)試試擴(kuò)容resize()
, (例:假設(shè)有一個(gè) HashMap 的初始容量為 16 ,那么擴(kuò)容的閥值就是 0.75 * 16 = 12 蜒秤。也就是說汁咏,在你打算存入第 13 個(gè)值的時(shí)候亚斋,HashMap 會(huì)先執(zhí)行擴(kuò)容)。加載因子也能通過構(gòu)造方法中指定攘滩,如果指定大于1帅刊,則數(shù)組不會(huì)擴(kuò)容,犧牲了性能不過提升了內(nèi)存漂问。
TREEIFY_THRESHOLD
樹形化閾值赖瞒。當(dāng)鏈表的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)大于等于這個(gè)值時(shí),會(huì)將鏈表轉(zhuǎn)化為紅黑樹蚤假。
UNTREEIFY_THRESHOLD
解除樹形化閾值栏饮。當(dāng)鏈表的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)小于等于這個(gè)值時(shí),會(huì)將紅黑樹轉(zhuǎn)換成普通的鏈表磷仰。
MIN_TREEIFY_CAPACITY
樹形化閾值的第二條件袍嬉。當(dāng)數(shù)組的長度小于這個(gè)值時(shí),就算樹形化閾達(dá)標(biāo)灶平,鏈表也不會(huì)轉(zhuǎn)化為紅黑樹伺通,而是優(yōu)先擴(kuò)容數(shù)組resize()
。
threshold
數(shù)組擴(kuò)容閾值逢享。即:HashMap數(shù)組總?cè)萘?* 加載因子罐监。當(dāng)前容量大于或等于該值時(shí)會(huì)執(zhí)行擴(kuò)容resize()
。擴(kuò)容的容量為當(dāng)前 HashMap 總?cè)萘康膬杀镀床浴1热缧ψ纾?dāng)前 HashMap 的總?cè)萘繛?16 ,那么擴(kuò)容之后為 32 疮鲫。
2. 繼承關(guān)系
// table 內(nèi)部數(shù)組是節(jié)點(diǎn)類型
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next; //下一個(gè)節(jié)點(diǎn)
//省略...
}
拉鏈法的散列表是通過鏈表解決碰撞問題的吆你,所以HashMap的內(nèi)部數(shù)組是節(jié)點(diǎn)類型。 hash
值是經(jīng)過hash()
方法處理過的hashCode俊犯,也就是數(shù)組的索引 bucket
妇多,為了使hashCode分布更加隨機(jī)。
java.util.HashMap<K, V>.Node<K, V>
java.util.LinkedMap<K, V>.Entry<K, V>
java.util.HashMap<K, V>.TreeNOde<K, V>
TreeNode是Node是子類燕侠,繼承關(guān)系如下:Node是單向鏈表節(jié)點(diǎn)者祖,Entry是雙向鏈表節(jié)點(diǎn),TreeNode是紅黑樹節(jié)點(diǎn)绢彤。TreeNode的代碼400多行都是寫的紅黑樹七问。
3. 先對(duì)HashMap的簡單總結(jié)
HashMap是基于拉鏈法實(shí)現(xiàn)的一個(gè)散列表,內(nèi)部由數(shù)組和鏈表和紅黑樹實(shí)現(xiàn)茫舶。
- 數(shù)組的初始容量為16械巡,而容量是以2的次方擴(kuò)充的,一是為了提高性能使用足夠大的數(shù)組,二是為了能使用位運(yùn)算代替取模預(yù)算(據(jù)說提升了5~8倍)讥耗。
- 數(shù)組是否需要擴(kuò)充是通過負(fù)載因子判斷的有勾,如果當(dāng)前元素個(gè)數(shù)為數(shù)組容量的0.75時(shí),就會(huì)擴(kuò)充數(shù)組古程。這個(gè)0.75就是默認(rèn)的負(fù)載因子蔼卡,可由構(gòu)造傳入。我們也可以設(shè)置大于1的負(fù)載因子挣磨,這樣數(shù)組就不會(huì)擴(kuò)充雇逞,犧牲性能,節(jié)省內(nèi)存趋急。
- 為了解決碰撞喝峦,數(shù)組中的元素是單向鏈表類型势誊。當(dāng)鏈表長度到達(dá)一個(gè)閾值時(shí)(7或8)呜达,會(huì)將鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹提高性能。而當(dāng)鏈表長度縮小到另一個(gè)閾值時(shí)(6)粟耻,又會(huì)將紅黑樹轉(zhuǎn)換回單向鏈表提高性能查近,這里是一個(gè)平衡點(diǎn)。
- 對(duì)于第三點(diǎn)補(bǔ)充說明挤忙,檢查鏈表長度轉(zhuǎn)換成紅黑樹之前霜威,還會(huì)先檢測(cè)當(dāng)前數(shù)組數(shù)組是否到達(dá)一個(gè)閾值(64),如果沒有到達(dá)這個(gè)容量册烈,會(huì)放棄轉(zhuǎn)換戈泼,先去擴(kuò)充數(shù)組。所以上面也說了鏈表長度的閾值是7或8赏僧,因?yàn)闀?huì)有一次放棄轉(zhuǎn)換的操作大猛。
4. 深入了解源碼
4.1 構(gòu)造方法
// 默認(rèn)數(shù)組初始容量為16,負(fù)載因子為0.75f
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
// 指定數(shù)組的初始容量
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 指定數(shù)組的初始容量 和 負(fù)載因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// NaN:Not a Number淀零。例如給-1開方就會(huì)得到NaN挽绩。
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
// 這個(gè)方法可以將任意一個(gè)整數(shù)轉(zhuǎn)換成2的次方。
// 例如輸入10驾中,則會(huì)返回16唉堪。
// 另外,有人可能疑惑肩民,不是說threshold是 數(shù)組容量 * loadFactor得到的嗎唠亚?
// 是的,在第一次put操作持痰,擴(kuò)充數(shù)組時(shí)灶搜,會(huì)將這個(gè)threshold作為數(shù)組容量,然后再重新計(jì)算這個(gè)值。
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
在使用指定數(shù)組的初始容量時(shí)上面說過占调,數(shù)組容量必須是2的次方暂题。所以就需要通過算法將我們給定的數(shù)值轉(zhuǎn)換成2的次方。
// 這個(gè)方法可以將任意一個(gè)整數(shù)轉(zhuǎn)換成2的次方究珊。
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
相關(guān)的位運(yùn)算這里不做講解薪者。想了解的可以自己去查閱資料。
4.2 數(shù)組的索引 bucket
HashMap采用hash算法來決定集合中元素的存儲(chǔ)位置剿涮,每當(dāng)系統(tǒng)初始化HashMap時(shí)言津,會(huì)創(chuàng)建一個(gè)為capacity
的數(shù)組,這個(gè)數(shù)組里面可以存儲(chǔ)元素的位置被成為桶(bucket)
, 每個(gè)bucket
都有其指定索引取试⌒郏可以根據(jù)該索引快速訪問存儲(chǔ)的元素。
public V put(K key, V value) {
// 傳入的key經(jīng)過了 hash(key) 方法
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 特殊處理的hashCode
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
在Java中每個(gè)對(duì)象都會(huì)擁有一個(gè)hashCode()
方法瞬浓,這個(gè)就是散列函數(shù)初婆,通過這個(gè)方法會(huì)返回一個(gè)32位的整數(shù),使用這么大的值作為哈希值其實(shí)是為了盡量避免發(fā)生碰撞(相同)猿棉,例如兩個(gè)不同對(duì)象的hashCode一樣的話那就是發(fā)生了碰撞磅叛。但是如果用這么長的數(shù)字來當(dāng)做索引肯定是不行的,那需要數(shù)組有多大才行萨赁?所以我們需要把這個(gè)hashCode縮小到規(guī)定數(shù)組的長度范圍內(nèi)弊琴。
上面的代碼只是用hashCode的高16位與低16位進(jìn)行異或運(yùn)算。hash()
方法就是將hashCode進(jìn)一步的混淆杖爽,增加其“隨機(jī)度”敲董,試圖減少插入HashMap時(shí)的hash沖突
。
在putVal方法中慰安,有一行這樣的代碼
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
i = (n - 1) & hash
腋寨,n是數(shù)組長度,hash就是通過hash()方法進(jìn)行高低位異或運(yùn)算得出來的hash值泻帮。
這個(gè)表達(dá)式就是hash值的取模運(yùn)算精置,上面已經(jīng)說過當(dāng)除數(shù)為2的次方時(shí),可以用與運(yùn)算提高性能锣杂。
4.3 HashMap.put(k,v)
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// onlyIfAbsent:當(dāng)存入鍵值對(duì)時(shí)脂倦,如果該key已存在,是否覆蓋它的value元莫。false為覆蓋赖阻,true為不覆蓋 參考putIfAbsent()方法。
// evict:用于子類LinkedHashMap踱蠢。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
HashMap.Node<K,V>[] tab; // tab:內(nèi)部數(shù)組
HashMap.Node<K,V> p; // p:hash對(duì)應(yīng)的索引位中的首節(jié)點(diǎn)
int n, i; // n:內(nèi)部數(shù)組的長度 i:hash對(duì)應(yīng)的索引位
// 首次put時(shí)火欧,內(nèi)部數(shù)組為空棋电,擴(kuò)充數(shù)組。
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 計(jì)算數(shù)組索引苇侵,獲取該索引位置的首節(jié)點(diǎn)赶盔,如果為null,添加一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
HashMap.Node<K,V> e; K k;
// 如果首節(jié)點(diǎn)的key和要存入的key相同榆浓,那么直接覆蓋value的值于未。
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果首節(jié)點(diǎn)是紅黑樹的,將鍵值對(duì)插添加到紅黑樹
else if (p instanceof HashMap.TreeNode)
e = ((HashMap.TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 此時(shí)首節(jié)點(diǎn)為鏈表陡鹃,如果鏈表中存在該鍵值對(duì)烘浦,直接覆蓋value。
// 如果不存在萍鲸,則在末端插入鍵值對(duì)闷叉。然后判斷鏈表是否大于等于7,嘗試轉(zhuǎn)換成紅黑樹脊阴。
// 注意此處使用“嘗試”握侧,因?yàn)樵趖reeifyBin方法中還會(huì)判斷當(dāng)前數(shù)組容量是否到達(dá)64,
// 否則會(huì)放棄次此轉(zhuǎn)換蹬叭,優(yōu)先擴(kuò)充數(shù)組容量藕咏。
else {
// 走到這里状知,hash碰撞了秽五。檢查鏈表中是否包含key,或?qū)㈡I值對(duì)添加到鏈表末尾
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// p.next == null饥悴,到達(dá)鏈表末尾坦喘,添加新節(jié)點(diǎn)贸诚,如果長度足夠痘儡,轉(zhuǎn)換成樹結(jié)構(gòu)聊品。
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 檢查鏈表中是否已經(jīng)包含key
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 覆蓋value的方法逊彭。
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount; // fail-fast機(jī)制
// 如果元素個(gè)數(shù)大于閾值盯漂,擴(kuò)充數(shù)組美澳。
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
細(xì)心看注釋部分容劳,總結(jié)來說就是以下幾個(gè)步驟:
1.檢查數(shù)組是否為空祟辟,執(zhí)行resize()擴(kuò)充禽绪;
2.通過hash值計(jì)算數(shù)組索引蓖救,獲取該索引位的首節(jié)點(diǎn)。
3.如果首節(jié)點(diǎn)為null(沒發(fā)生碰撞)
印屁,直接添加節(jié)點(diǎn)到該索引位(bucket)
循捺。
4.如果首節(jié)點(diǎn)不為null(發(fā)生碰撞)
,那么有3種情況
① key和首節(jié)點(diǎn)的key相同雄人,覆蓋old value(保證key的唯一性)
从橘;否則執(zhí)行②或③
② 如果首節(jié)點(diǎn)是紅黑樹節(jié)點(diǎn)(TreeNode),將鍵值對(duì)添加到紅黑樹。
③ 如果首節(jié)點(diǎn)是鏈表恰力,將鍵值對(duì)添加到鏈表叉谜。添加之后會(huì)判斷鏈表長度是否到達(dá)TREEIFY_THRESHOLD - 1這個(gè)閾值,“嘗試”將鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹踩萎。
5.最后判斷當(dāng)前元素個(gè)數(shù)是否大于threshold正罢,擴(kuò)充數(shù)組。
// 把鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑色
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 如果當(dāng)前數(shù)組容量太凶っ瘛(小于64)翻具,放棄轉(zhuǎn)換,擴(kuò)充數(shù)組回还。
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
} else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// 將鏈表轉(zhuǎn)成紅黑樹...
}
}
HashMap在jdk1.8之后引入了紅黑樹的概念裆泳,表示若桶中鏈表元素超過8時(shí),會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)化成紅黑樹柠硕;若桶中元素小于等于6時(shí)工禾,樹結(jié)構(gòu)還原成鏈表形式。
紅黑樹的平均查找長度是log(n)蝗柔,長度為8闻葵,查找長度為log(8)=3,鏈表的平均查找長度為n/2癣丧,當(dāng)長度為8時(shí)槽畔,平均查找長度為8/2=4,這才有轉(zhuǎn)換成樹的必要胁编;鏈表長度如果是小于等于6厢钧,6/2=3,雖然速度也很快的嬉橙,但是轉(zhuǎn)化為樹結(jié)構(gòu)和生成樹的時(shí)間并不會(huì)太短早直。
以6和8來作為平衡點(diǎn)是因?yàn)椋虚g有個(gè)差值7可以防止鏈表和樹之間頻繁的轉(zhuǎn)換市框。假設(shè)霞扬,如果設(shè)計(jì)成鏈表個(gè)數(shù)超過8則鏈表轉(zhuǎn)換成樹結(jié)構(gòu),鏈表個(gè)數(shù)小于8則樹結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換成鏈表枫振,如果一個(gè)HashMap不停的插入喻圃、刪除元素,鏈表個(gè)數(shù)在8左右徘徊蒋得,就會(huì)頻繁的發(fā)生樹轉(zhuǎn)鏈表级及、鏈表轉(zhuǎn)樹,效率會(huì)很低额衙。
概括起來就是:鏈表:如果元素小于8個(gè)饮焦,查詢成本高怕吴,新增成本低,紅黑樹:如果元素大于8個(gè)县踢,查詢成本低转绷,新增成本高。
4.4 resize() 數(shù)組擴(kuò)容
final HashMap.Node<K,V>[] resize() {
HashMap.Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 如果數(shù)組已經(jīng)是最大長度硼啤,不進(jìn)行擴(kuò)充议经。
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 否則數(shù)組容量擴(kuò)充一倍。(2的N次方)
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 如果數(shù)組還沒創(chuàng)建谴返,但是已經(jīng)指定了threshold(這種情況是帶參構(gòu)造創(chuàng)建的對(duì)象)煞肾,threshold的值為數(shù)組長度
// 在 "構(gòu)造函數(shù)" 那塊內(nèi)容進(jìn)行過說明。
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 這種情況是通過無參構(gòu)造創(chuàng)建的對(duì)象
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 可能是上面newThr = oldThr << 1時(shí)嗓袱,最高位被移除了籍救,變?yōu)?。
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 到了這里渠抹,新的數(shù)組長度已經(jīng)被計(jì)算出來蝙昙,創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)組。
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
HashMap.Node<K,V>[] newTab = (HashMap.Node<K,V>[])new HashMap.Node[newCap];
table = newTab;
// 下面代碼是將原來數(shù)組的元素轉(zhuǎn)移到新數(shù)組中梧却。問題在于奇颠,數(shù)組長度發(fā)生變化。
// 那么通過hash%數(shù)組長度計(jì)算的索引也將和原來的不同放航。
// jdk 1.7中是通過重新計(jì)算每個(gè)元素的索引烈拒,重新存入新的數(shù)組,稱為rehash操作三椿。
// 這也是hashMap無序性的原因之一缺菌。而現(xiàn)在jdk 1.8對(duì)此做了優(yōu)化,非常的巧妙搜锰。
if (oldTab != null) {
// 遍歷原數(shù)組
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
// 取出首節(jié)點(diǎn)
HashMap.Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果鏈表只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)耿战,那么直接重新計(jì)算索引存入新數(shù)組。
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果該節(jié)點(diǎn)是紅黑樹狈涮,執(zhí)行split方法,和鏈表類似的處理鸭栖。
else if (e instanceof HashMap.TreeNode)
((HashMap.TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 此時(shí)節(jié)點(diǎn)是鏈表
else { // preserve order
// loHead,loTail為原鏈表的節(jié)點(diǎn)晕鹊,索引不變暴浦。
HashMap.Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// hiHeadm, hiTail為新鏈表節(jié)點(diǎn),原索引 + 原數(shù)組長度晓锻。
HashMap.Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
HashMap.Node<K,V> next;
// 遍歷鏈表
do {
next = e.next;
// 新增bit為0的節(jié)點(diǎn)歌焦,存入原鏈表砚哆。
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 新增bit為1的節(jié)點(diǎn),存入新鏈表纷铣。
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原鏈表存回原索引位
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 新鏈表存到:原索引位 + 原數(shù)組長度
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
擴(kuò)充數(shù)組不單單只是讓數(shù)組長度翻倍战转,將原數(shù)組中的元素直接存入新數(shù)組中這么簡單。
因?yàn)樵氐乃饕峭ㄟ^hash&(n - 1)得到的儒拂,那么數(shù)組的長度由n變?yōu)?n色鸳,重新計(jì)算的索引就可能和原來的不一樣了。
在jdk1.7中蒜哀,是通過遍歷每一個(gè)元素吏砂,每一個(gè)節(jié)點(diǎn),重新計(jì)算他們的索引值淀歇,存入新的數(shù)組中匈织,稱為rehash操作。
而java1.8對(duì)此進(jìn)行了一些優(yōu)化纳决,沒有了rehash操作乡小。因?yàn)楫?dāng)數(shù)組長度是通過2的次方擴(kuò)充的,那么會(huì)發(fā)現(xiàn)以下規(guī)律:
元素的位置要么是在原位置胜榔,要么是在原位置再移動(dòng)2次冪的位置。因此苗分,在擴(kuò)充HashMap的時(shí)候,不需要像JDK1.7的實(shí)現(xiàn)那樣重新計(jì)算hash奴饮,只需要看看原來的hash值新增的那個(gè)bit是1還是0就好了择浊,是0的話索引沒變,是1的話索引變成“原索引+oldCap”投剥。
先計(jì)算新數(shù)組的長度和新的閾值(threshold)担孔,然后將舊數(shù)組的內(nèi)容遷移到新數(shù)組中,和1.7相比不需要執(zhí)行rehash操作啄育。因?yàn)橐?次冪擴(kuò)展的數(shù)組可以簡單通過新增的bit判斷索引位拌消。
4.5 HashMap.get(k)
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
// 也會(huì)獲取節(jié)點(diǎn)時(shí)也調(diào)用了hash()方法
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
// tab:內(nèi)部數(shù)組 first: 索引位首節(jié)點(diǎn) n: 數(shù)組長度 k: 索引位首節(jié)點(diǎn)的key
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 數(shù)組不為null 數(shù)組長度大于0 索引位首節(jié)點(diǎn)不為null
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 如果索引位首節(jié)點(diǎn)的hash==key的hash 或者 key和索引位首節(jié)點(diǎn)的k相同
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 返回索引位首節(jié)點(diǎn)(值對(duì)象)
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 如果是紅黑色則到紅黑樹中查找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
// 發(fā)送碰撞 key.equals(k)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
總結(jié)起來就是以下步驟
1.檢查數(shù)組是否為null 和 索引位首節(jié)點(diǎn)(bucket的第一個(gè)節(jié)點(diǎn))
是否為null
2.如果索引節(jié)點(diǎn)的hash==key的hash 或者 key和索引節(jié)點(diǎn)的k相同則直接返回(bucket的第一個(gè)節(jié)點(diǎn))
3.如果是紅黑色則到紅黑樹查找
4.如果有沖突墩崩,則通過key.equals(k)查找
5.都沒找到就返回null
5. 總結(jié) (面試相關(guān))
你用過HashMap嗎?” “什么是HashMap铝阐?你為什么用到它盛龄?
呃..
我們能否讓HashMap同步?
Map m = Collections.synchronizeMap(hashMap);
你知道HashMap的工作原理嗎?
查看第序號(hào)3的總結(jié)锹淌。
你知道HashMap的put()方法和get()方法的工作原理嗎赂摆?钟些?
put() 查看序號(hào)4.3的總結(jié)绊谭。
get() 查看序號(hào)4.5的總結(jié)。
當(dāng)兩個(gè)對(duì)象的hashcode相同會(huì)發(fā)生什么篙耗?
兩個(gè)對(duì)象的hashCode相同所以它們的bucket位置相同宪赶,會(huì)發(fā)生hash碰撞。HashMap使用鏈表存儲(chǔ)對(duì)象蒙保,這個(gè)Entry會(huì)存儲(chǔ)在鏈表中欲主,存儲(chǔ)時(shí)會(huì)檢查鏈表中是否包含key (key != null && key.equals(k)
,或?qū)㈡I值對(duì)添加到鏈表尾部详恼。如果鏈表長度大于或等于8涤妒,鏈表轉(zhuǎn)換紅黑樹 ...
如果兩個(gè)鍵的hashcode相同,你如何獲取值對(duì)象硅堆?
兩個(gè)對(duì)象的hashCode相同所以它們的bucket位置相同贿讹,找到bucket位置之后,會(huì)調(diào)用keys.equals()方法去找到鏈表中正確的節(jié)點(diǎn) (key != null && key.equals(k)
茄菊。
怎么減少碰撞赊堪?
使用final修飾的對(duì)象、或不可變的對(duì)象作為鍵脊僚,使用(Integer遵绰、String)(是不可變增淹、final的,而且已經(jīng)重寫了equals和hashCode方法)這樣的wrapper類作為鍵是非常好的乌企,(我們可以使用自定義的對(duì)象作為鍵嗎加酵?答:當(dāng)然可以,只要它遵守了equals和hashCode方法定義規(guī)則虽画,并且當(dāng)對(duì)象插入到Map中之后將不會(huì)再改變码撰。)
如果HashMap的大小超過了負(fù)載因子(load factor)定義的容量,怎么辦脖岛?
會(huì)調(diào)用resize()
進(jìn)行數(shù)組擴(kuò)容柴梆。
你了解重新調(diào)整HashMap大小存在什么問題嗎?
當(dāng)多線程的情況下门扇,可能產(chǎn)生條件競爭偿渡。
因?yàn)槿绻麅蓚€(gè)線程都發(fā)現(xiàn)HashMap需要重新調(diào)整大小了,它們會(huì)同時(shí)試著調(diào)整大小吉拳。在調(diào)整大小的過程中适揉,存儲(chǔ)在鏈表中的元素的次序會(huì)反過來,因?yàn)橐苿?dòng)到新的bucket位置的時(shí)候炼邀,HashMap并不會(huì)將元素放在鏈表的尾部剪侮,而是放在頭部,這是為了避免尾部遍歷(tail traversing)红淡。如果條件競爭發(fā)生了降铸,那么就死循環(huán)了。這個(gè)時(shí)候桶蝎,你可以質(zhì)問面試官谅畅,為什么這么奇怪,要在多線程的環(huán)境下使用HashMap呢胜茧?:)
HashMap是非線程安全的仇味,那么原因是什么呢?(HashMap的死鎖)
由于HashMap的容量是有限的廊遍,如果HashMap中的數(shù)組的容量很小贩挣,假如只有2個(gè)王财,那么如果要放進(jìn)10個(gè)keys的話,碰撞就會(huì)非常頻繁搪搏,此時(shí)一個(gè)O(1)的查找算法疯溺,就變成了鏈表遍歷,性能變成了O(n)囱嫩,這是Hash表的缺陷墨闲。
為了解決這個(gè)問題,HashMap設(shè)計(jì)了一個(gè)閾值,其值為容量的0.75盾鳞,當(dāng)HashMap所用容量超過了閾值后,就會(huì)自動(dòng)擴(kuò)充其容量乒裆。
在多線程的情況下推励,當(dāng)重新調(diào)整HashMap大小的時(shí)候,就會(huì)存在條件競爭稿黄,因?yàn)槿绻麅蓚€(gè)線程都發(fā)現(xiàn)HashMap需要重新調(diào)整大小了跌造,它們會(huì)同時(shí)試著調(diào)整大小。在調(diào)整大小的過程中财著,存儲(chǔ)在鏈表中的元素的次序會(huì)反過來撑碴,因?yàn)橐苿?dòng)到新的bucket位置的時(shí)候醉拓,HashMap并不會(huì)將元素放在鏈表的尾部,而是放在頭部亿卤,這是為了避免尾部遍歷排吴。如果條件競爭發(fā)生了,那么就會(huì)產(chǎn)生死循環(huán)了屹堰。 (又繞回了上一個(gè)問題 :)
影響HashMap性能的因素街氢?
1、 負(fù)載因子荣刑;
2、哈希值董习;理想情況是均勻的散列到各個(gè)桶叶堆。 一般HashMap使用String類型作為key,而String類重寫了hashCode函數(shù)。
HashMap的key需要滿足什么條件忘渔?
必須重寫hashCode和equals方法
HashMap允許key/value為null, 但最多只有一個(gè), 為什么缰儿?
如果key為null會(huì)放在第一個(gè)bucket(即下標(biāo)0)位置, 而且是在鏈表最前面(即第一個(gè)位置)