淺析HashMap

基于數(shù)組的ArrayList長于按索引獲取對應元素溉潭,而在中間位置插入和刪除元素,都涉及了對數(shù)組整體的移動少欺、復制等操作喳瓣,相比于鏈表的插入刪除來說代價比較大≡薇穑基于鏈表的LinkedList長于隨機插入刪除畏陕,Java的雙向鏈表(LinekdList)只能從頭到尾或者從尾到頭遍歷鏈表獲取元素,相較于ArrayList也是比較慢的仿滔。那么有沒有一種折中的解決方案惠毁,使得插入刪除和取元素都比較便捷呢?我認為HashMap可以算是這么一種折中的解決方案堤撵。

HashMap概述

HashMap是一個實現(xiàn)了Map接口的哈希表仁讨,允許使用null值和null鍵。除了非同步和允許使用null之外实昨,HashMap類與Hashtable大致相同洞豁。HashMap不保證映射的順序,不保證該順序恒久不變荒给。

HashMap不是線程安全的丈挟,如果想要使用線程安全的HashMap,可以通以下代碼來得到:

Map map = Collections.synchronizedMap(new HashMap());

源碼實現(xiàn)

HashMap在實現(xiàn)上采用了類似“鏈表的數(shù)組”這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)志电,也有將之稱為“拉鏈法”的曙咽,實現(xiàn)方式如圖。

拉鏈法

當HashMap根據(jù)key計算的hash值一樣時挑辆,就發(fā)生了碰撞例朱,這時就會根據(jù)如圖所示的結(jié)構(gòu)存儲存儲對應的對象孝情。而這種碰撞發(fā)生非常多的話,那么HashMap讀取對象的速度就會變慢洒嗤。在java 8之后箫荡,如果一個“桶”的記錄過大(TREEIFY_THRESHOLD = 8),HashMap會動態(tài)的使用一個專門的treemap實現(xiàn)來替換它渔隶。這樣可以降低頻繁發(fā)生碰撞時讀對象的時間復雜度羔挡,當然,這需要你插入的key實現(xiàn)了Comparable接口间唉,否則這樣的優(yōu)化是你享受不到的~

    // 單向鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        // 下個節(jié)點的引用
        Node<K,V> next;

        // 在構(gòu)造函數(shù)中初始化
        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        // 復寫equal方法
        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }

重要的屬性:

    /**
     * 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.)
     */
    // 存儲元素的實體數(shù)組
    transient Node<K,V>[] table;

  /** 
    * The number of key-value mappings contained in this map. 
    */
    // map的容量
    transient int size;

    /**
     * The next size value at which to resize (capacity * load factor).
     *
     * @serial
     */
    // (The javadoc description is true upon serialization.
    // Additionally, if the table array has not been allocated, this
    // field holds the initial array capacity, or zero signifying
    // DEFAULT_INITIAL_CAPACITY.)
    // 當實際大小超過此值時绞灼,會進行擴容 threshold = 容量 * 加載因子
    int threshold;

    /**
     * The load factor for the hash table.
     *
     * @serial
     */
    // 哈希表的加載因子,加載因子在這種實現(xiàn)方式中是數(shù)組被填充的程度呈野,哈希表
    // 填充的越滿低矮,發(fā)生沖突的機會越大。在Java的實現(xiàn)中默認的加載因子是0.75
    final float loadFactor;

接下來看一下HashMap默認的無參構(gòu)造函數(shù)际跪,看一下HashMap是如何初始化的:

    /**
     * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
     * (16) and the default load factor (0.75).
     */
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }

根據(jù)注釋來看說是用默認的初始化容量(16)和默認的加載因子(0.75)來構(gòu)造一個空的哈希Map商佛。雖然注釋是這么說的,但是并沒有看到其他的動作姆打,特別是上面提到的table這個數(shù)組良姆,在構(gòu)造函數(shù)中沒有初始化的動作,其實他是在插入元素的時候才真正的初始化這個數(shù)組幔戏。來看一下我們平時調(diào)用的map.put(key,value)是如何實現(xiàn)的:

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

具體的實現(xiàn)是putVal玛追,那么看下這個方法:

    /**
     * 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, don't 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) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        // 如果table為空
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            // 事實上調(diào)用了resize(),初始化的動作就是在resize方法中完成的
            n = (tab = resize()).length;
        // 這里根據(jù)哈希計算數(shù)組下標還是有點玄機的闲延,留待之后討論
        // 這里如果數(shù)組對應的索引下還沒有插入值痊剖,將值插入
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {// 如果已經(jīng)有值了,即發(fā)生了沖突
            Node<K,V> e; K k;
            // 如果鍵值相同
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // HashMap如果頻繁的發(fā)生碰撞垒玲,那么速度就會變慢陆馁,在java8 之后
            // 如果同一個索引頻繁的發(fā)生碰撞,那么就會將這個索引底下的鏈表
            // 轉(zhuǎn)換為紅黑樹合愈,提升搜索的速度叮贩。很好,很牛逼的改進佛析!
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                // 不想注釋了益老,自己看吧
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(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 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;
    }

以上簡單的看了下HashMap是如何插入一個值的,在計算索引上寸莫,HashMap并沒有采用我們平時的哈希值對數(shù)組長度取余捺萌。而是采用了效率比較高的 & 運算,h & (length - 1)膘茎,在注釋中也說了桃纯,哈希表的長度必須是2的次冪酷誓,這么做的好處是什么呢?首先是h & (length - 1)慈参,length是2的次冪呛牲,那么length - 1用二進制表示的話必定全是1,而采用&運算的話驮配,無論是0或1和1進行&運算,其結(jié)果既可能是0着茸,也可能是1壮锻,這樣就保證了運算后的均勻性。

在以上的注釋中也提到了對table的初始化是在resize方法中完成的涮阔,那么看看resize方法:

    /**
     * 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 Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        // 原數(shù)組不空
        if (oldCap > 0) {
            // 如果oldCap已經(jīng)為最大容量
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 每次擴容是之前的2倍猜绣,一直是2的次冪
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        // 重新創(chuàng)建table數(shù)組,原數(shù)組為空敬特,oldThr不為空
        // 擴展為oldThr大小
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        // 原數(shù)組為空掰邢,oldThr為空,全部使用默認值
        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;
                    // 桶中只有一個元素
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    // 如果第一個節(jié)點是TreeNode
                    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;
    }

接下來再看一下get方法是如何獲取到值得

    /**
     * Returns the value to which the specified key is mapped,
     * or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
     *
     * <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
     * {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null :
     * key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise
     * it returns {@code null}.  (There can be at most one such mapping.)
     *
     * <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i>
     * indicate that the map contains no mapping for the key; it's also
     * possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.
     * The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to
     * distinguish these two cases.
     *
     * @see #put(Object, Object)
     */
    public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

    /**
     * Implements Map.get and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @return the node, or null if none
     */
    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)得到紅黑樹的樹根或者是鏈表頭
        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) {
                if (first instanceof TreeNode)// 紅黑樹
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do { // 鏈表
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

淺析暫時就到這了伟阔。

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