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BAT面试必问HashMap源码分析

原创 数据架构 作者:JAVA架构 时间:2019-05-20 21:20:30 0 删除 编辑

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。

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 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为 8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。

底层数据结构分析

JDK1.8之前

JDK1.8 之前 HashMap 底层是  数组和链表  结合在一起使用也就是  链表散列 HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值,然后通过  (n - 1) & hash  判断当前元素存放的位置(这里的 n 指的是数组的长度),如果当前位置存在元素的话,就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同,如果相同的话,直接覆盖,不相同就通过拉链法解决冲突。

所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。

JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:

JDK 1.8 的 hash方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化,但是原理不变。

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static   final   int   hash( Object   key) {

   int   h;

   // key.hashCode():返回散列值也就是hashcode

   // ^ :按位异或

   // >>>:无符号右移,忽略符号位,空位都以0补齐

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

}

对比一下 JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源码.

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static   int hash(int h) {

     // This function ensures that hashCodes that differ only by

     // constant multiples at each bit position have a bounded

     // number of collisions (approximately 8 at default load factor).

 

     h ^= (h >>>  20 ) ^ (h >>>  12 );

     return   h ^ (h >>>  7 ) ^ (h >>>  4 );

}

相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ,JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点,因为毕竟扰动了 4 次。

所谓  “拉链法”  就是:将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。

JDK1.8之后

相比于之前的版本,jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。

类的属性:

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public   class   HashMap<K,V>  extends   AbstractMap<K,V>  implements   Map<K,V>, Cloneable, Serializable {

     // 序列号

     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

     static   final   float   DEFAULT_LOAD_FACTOR =  .75f;

     // 当桶(bucket)上的结点数大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的最小大小

     static   final   int   MIN_TREEIFY_CAPACITY =  64 ;

     // 存储元素的数组,总是2的幂次倍

     transient   Node<k,v>[] table;

     // 存放具体元素的集

     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;

}

  • loadFactor加载因子

loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度,loadFactor越趋近于1,那么 数组中存放的数据(entry)也就越多,也就越密,也就是会让链表的长度增加,load Factor越小,也就是趋近于0,

loadFactor太大导致查找元素效率低,太小导致数组的利用率低,存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。

  • threshold

threshold = capacity * loadFactor,当Size>=threshold的时候,那么就要考虑对数组的扩增了,也就是说,这个的意思就是 衡量数组是否需要扩增的一个标准。

Node节点类源码:

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// 继承自 Map.Entry<K,V>

static   class   Node<K,V>  implements   Map.Entry<K,V> {

        final   int   hash; // 哈希值,存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较

        final   K key; //键

        V value; //值

        // 指向下一个节点

        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;

         }

         public   final   K getKey()        {  return   key; }

         public   final   V getValue()      {  return   value; }

         public   final   String toString() {  return   key +  "="   + value; }

         // 重写hashCode()方法

         public   final   int   hashCode() {

             return   Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);

         }

 

         public   final   V setValue(V newValue) {

             V oldValue = value;

             value = newValue;

             return   oldValue;

         }

         // 重写 equals() 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 ;

         }

}

树节点类源码:

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static   final   class   TreeNode<K,V>  extends   LinkedHashMap.Entry<K,V> {

         TreeNode<K,V> parent;   // 父

         TreeNode<K,V> left;     // 左

         TreeNode<K,V> right;    // 右

         TreeNode<K,V> prev;     // needed to unlink next upon deletion

         boolean   red;            // 判断颜色

         TreeNode( int   hash, K key, V val, Node<K,V> next) {

             super (hash, key, val, next);

         }

         // 返回根节点

         final   TreeNode<K,V> root() {

             for   (TreeNode<K,V> r =  this , p;;) {

                 if   ((p = r.parent) ==  null )

                     return   r;

                 r = p;

        }

HashMap源码分析

构造方法

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// 默认构造函数。

public   More ...HashMap() {

     this .loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;  // all   other fields defaulted

  }

 

  // 包含另一个“Map”的构造函数

  public   More ...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

  }

 

  // 指定“容量大小”的构造函数

  public   More ...HashMap( int   initialCapacity) {

      this (initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);

  }

 

  // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数

  public   More ...HashMap( int   initialCapacity,  float   loadFactor) {

      if   (initialCapacity <  )

          throw   new   IllegalArgumentException( "Illegal initial capacity: "   + initialCapacity);

      if   (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)

          initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

      if   (loadFactor <=    || Float.isNaN(loadFactor))

          throw   new   IllegalArgumentException( "Illegal load factor: "   + loadFactor);

      this .loadFactor = loadFactor;

      this .threshold = tableSizeFor(initialCapacity);

  }

putMapEntries方法:

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final   void   putMapEntries(Map<?  extends   K, ?  extends   V> m,  boolean   evict) {

     int   s = m.size();

     if   (s >  ) {

         // 判断table是否已经初始化

         if   (table ==  null ) {  // pre-size

             // 未初始化,s为m的实际元素个数

             float   ft = (( float )s / loadFactor) +  1 .0F;

             int   t = ((ft < ( float )MAXIMUM_CAPACITY) ?

                     ( int )ft : MAXIMUM_CAPACITY);

             // 计算得到的t大于阈值,则初始化阈值

             if   (t > threshold)

                 threshold = tableSizeFor(t);

         }

         // 已初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理

         else   if   (s > threshold)

             resize();

         // 将m中的所有元素添加至HashMap中

         for   (Map.Entry<?  extends   K, ?  extends   V> e : m.entrySet()) {

             K key = e.getKey();

             V value = e.getValue();

             putVal(hash(key), key, value,  false , evict);

         }

     }

}

put方法

HashMap只提供了put用于添加元素,putVal方法只是给put方法调用的一个方法,并没有提供给用户使用。

对putVal方法添加元素的分析如下:

  • ①如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
  • ②如果定位到的数组位置有元素就和要插入的 key 比较,如果key相同就直接覆盖,如果 key 不相同,就判断 p 是否是一个树节点,如果是就调用  e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)  将元素添加进入。如果不是就遍历链表插入。

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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;

     // table未初始化或者长度为0,进行扩容

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

         n = (tab = resize()).length;

     // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中,桶为空,新生成结点放入桶中(此时,这个结点是放在数组中)

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

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

     // 桶中已经存在元素

     else   {

         Node<K,V> e; K k;

         // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等,key相等

         if   (p.hash == hash &&

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

                 // 将第一个元素赋值给e,用e来记录

                 e = p;

         // hash值不相等,即key不相等;为红黑树结点

         else   if   (p  instanceof   TreeNode)

             // 放入树中

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

         // 为链表结点

         else   {

             // 在链表最末插入结点

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

                 // 到达链表的尾部

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

                     // 在尾部插入新结点

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

                     // 结点数量达到阈值,转化为红黑树

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

                         treeifyBin(tab, hash);

                     // 跳出循环

                     break ;

                 }

                 // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等

                 if   (e.hash == hash &&

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

                     // 相等,跳出循环

                     break ;

                 // 用于遍历桶中的链表,与前面的e = p.next组合,可以遍历链表

                 p = e;

             }

         }

         // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点

         if   (e !=  null ) {

             // 记录e的value

             V oldValue = e.value;

             // onlyIfAbsent为false或者旧值为null

             if   (!onlyIfAbsent || oldValue ==  null )

                 //用新值替换旧值

                 e.value = value;

             // 访问后回调

             afterNodeAccess(e);

             // 返回旧值

             return   oldValue;

         }

     }

     // 结构性修改

     ++modCount;

     // 实际大小大于阈值则扩容

     if   (++size > threshold)

         resize();

     // 插入后回调

     afterNodeInsertion(evict);

     return   null ;

}

我们再来对比一下 JDK1.7 put方法的代码

对于put方法的分析如下:

  • ①如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
  • ②如果定位到的数组位置有元素,遍历以这个元素为头结点的链表,依次和插入的key比较,如果key相同就直接覆盖,不同就采用头插法插入元素。

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public   V put(K key, V value)

     if   (table == EMPTY_TABLE) {

     inflateTable(threshold);

     if   (key ==  null )

         return   putForNullKey(value);

     int   hash = hash(key);

     int   i = indexFor(hash, table.length);

     for   (Entry<K,V> e = table[i]; e !=  null ; e = e.next) {  // 先遍历

         Object k;

         if   (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {

             V oldValue = e.value;

             e.value = value;

             e.recordAccess( this );

             return   oldValue;

         }

     }

 

     modCount++;

     addEntry(hash, key, value, i);   // 再插入

     return   null ;

}

get方法

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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;

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

         (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get

             if   (first  instanceof   TreeNode)

                 return   ((TreeNode<K,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 );

         }

     }

     return   null ;

}

resize方法

进行扩容,会伴随着一次重新hash分配,并且会遍历hash表中所有的元素,是非常耗时的。在编写程序中,要尽量避免resize。

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final   Node<K,V>[] resize() {

     Node<K,V>[] oldTab = table;

     int   oldCap = (oldTab ==  null ) ?    : oldTab.length;

     int   oldThr = threshold;

     int   newCap, newThr =  ;

     if   (oldCap >  ) {

         // 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧

         if   (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {

             threshold = Integer.MAX_VALUE;

             return   oldTab;

         }

         // 没超过最大值,就扩充为原来的2倍

         else   if   ((newCap = oldCap <<  1 ) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

             newThr = oldThr <<  1 // double threshold

     }

     else   if   (oldThr >  // initial capacity was placed in threshold

         newCap = oldThr;

     else   {

         signifies using defaults

         newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;

         newThr = ( int )(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);

     }

     // 计算新的resize上限

     if   (newThr ==  ) {

         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 ) {

         // 把每个bucket都移动到新的buckets中

         for   ( int   j =  ; 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   {

                     Node<K,V> loHead =  null , loTail =  null ;

                     Node<K,V> hiHead =  null , hiTail =  null ;

                     Node<K,V> next;

                     do   {

                         next = e.next;

                         // 原索引

                         if   ((e.hash & oldCap) ==  ) {

                             if   (loTail ==  null )

                                 loHead = e;

                             else

                                 loTail.next = e;

                             loTail = e;

                         }

                         // 原索引+oldCap

                         else   {

                             if   (hiTail ==  null )

                                 hiHead = e;

                             else

                                 hiTail.next = e;

                             hiTail = e;

                         }

                     while   ((e = next) !=  null );

                     // 原索引放到bucket里

                     if   (loTail !=  null ) {

                         loTail.next =  null ;

                         newTab[j] = loHead;

                     }

                     // 原索引+oldCap放到bucket里

                     if   (hiTail !=  null ) {

                         hiTail.next =  null ;

                         newTab[j + oldCap] = hiHead;

                     }

                 }

             }

         }

     }

     return   newTab;

}

HashMap常用方法测试

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package   map;

 

import   java.util.Collection;

import   java.util.HashMap;

import   java.util.Set;

 

public   class   HashMapDemo {

 

     public   static   void   main(String[] args) {

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

         // 键不能重复,值可以重复

         map.put( "san" "张三" );

         map.put( "si" "李四" );

         map.put( "wu" "王五" );

         map.put( "wang" "老王" );

         map.put( "wang" "老王2" ); // 老王被覆盖

         map.put( "lao" "老王" );

         System.out.println( "-------直接输出hashmap:-------" );

         System.out.println(map);

         /**

          * 遍历HashMap

          */

         // 1.获取Map中的所有键

         System.out.println( "-------foreach获取Map中所有的键:------" );

         Set<String> keys = map.keySet();

         for   (String key : keys) {

             System.out.print(key+ "  " );

         }

         System.out.println(); //换行

         // 2.获取Map中所有值

         System.out.println( "-------foreach获取Map中所有的值:------" );

         Collection<String> values = map.values();

         for   (String value : values) {

             System.out.print(value+ "  " );

         }

         System.out.println(); //换行

         // 3.得到key的值的同时得到key所对应的值

         System.out.println( "-------得到key的值的同时得到key所对应的值:-------" );

         Set<String> keys2 = map.keySet();

         for   (String key : keys2) {

             System.out.print(key +  ":"   + map.get(key)+ "   " );

 

         }

         /**

          * 另外一种不常用的遍历方式

          */

         // 当我调用put(key,value)方法的时候,首先会把key和value封装到

         // Entry这个静态内部类对象中,把Entry对象再添加到数组中,所以我们想获取

         // map中的所有键值对,我们只要获取数组中的所有Entry对象,接下来

         // 调用Entry对象中的getKey()和getValue()方法就能获取键值对了

         Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();

         for   (java.util.Map.Entry<String, String> entry : entrys) {

             System.out.println(entry.getKey() +  "--"   + entry.getValue());

         }

 

         /**

          * HashMap其他常用方法

          */

         System.out.println( "after map.size():" +map.size());

         System.out.println( "after map.isEmpty():" +map.isEmpty());

         System.out.println(map.remove( "san" ));

         System.out.println( "after map.remove():" +map);

         System.out.println( "after map.get(si):" +map.get( "si" ));

         System.out.println( "after map.containsKey(si):" +map.containsKey( "si" ));

         System.out.println( "after containsValue(李四):" +map.containsValue( "李四" ));

         System.out.println(map.replace( "si" "李四2" ));

         System.out.println( "after map.replace(si, 李四2):" +map);

     }

 

}


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