HashMap源码

前面了解了jdk容器中的两种List,回忆一下怎么从list中取值(也就是做查询),是通过index索引位置对不对,由于存入list的元素时安装插入顺序存储的,所以index索引也就是插入的次序。

Map呢是这样一种容器,它可以存储两个元素键和值,根据键这个关键字可以明确且唯一的查出一个值,这个过程很像查字典,考虑一下使用什么样的数据结构才能实现这种效果呢?
 
1.自己实现一个Map
 
先来看一下jdk中map的定义:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
public interface Map<K,V> {
    int size();
    boolean isEmpty();
    boolean containsKey(Object key);
    boolean containsValue(Object value);
    V get(Object key);
    V put(K key, V value);
    V remove(Object key);
    void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m);
    void clear();
    Set<K> keySet();
    Collection<V> values();
    Set<Map.Entry<K, V>> entrySet();
    interface Entry<K,V> {
       V getValue();
       V setValue(V value);
        boolean equals(Object o);
        int hashCode();
    }
    boolean equals(Object o);
    int hashCode();
}
  可以看到Map并没有实现Collection接口,也没有实现List接口,因为它可以保存两个属性key-value,和List容器一样还是包含增删改查等基本操作,同时可以看到Map中还定义了一个用来表示键值K-V的接口Entry。
 
  在了解了map的概念和定义后,首先我们自己先来简单写一个Map的实现,看看会遇到什么样的问题。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
public class MyMap {
 
        private Entry[] data = new Entry[100];
        private int size;
 
        public Object put(Object key, Object value) {
               // 检查key是否存在,存在则覆盖
               for (int i = 0; i < size; i++) {
                      if (key.equals(data [i].key)) {
                           Object oldValue = data[i].value ;
                            data[i].value = value;
                            return oldValue;
                     }
              }
               
              Entry e = new Entry(key, value);
               data[size ] = e;
               size++;
               
               return null;
       }
 
        public Object get(Object key) {
               for (int i = 0; i < size; i++) {
                      if (key.equals(data [i].key)) {
                            return data [i].value;
                     }
              }
 
               return null;
       }
        
        public int size() {
               return size ;
       }
        
        private class Entry {
              Object key;
              Object value;
 
               public Entry(Object key, Object value) {
                      this.key = key;
                      this.value = value;
              }
 
       }
}
 
上面我们简单实现了一下map的put、get、size等方法,从代码可以看到底层是使用数组来存储数据的。
测试一下上面的方法:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
public class Test {
 
        public static void main(String[] args) {
              MyMap map = new MyMap();
              map.put( "tstd", "angelababy" );
              map.put( "张三" , "李四");
              map.put( "tstd", "高圆圆" );
               
              System. out.println(map.size());
              System. out.println(map.get("tstd" ));
              System. out.println(map.get("张三" ));
       }
}

看下结果:

高圆圆
李四

结果好像是没有问题的对不对。但是这么简单嘛?我们来看一下上面的代码存在一些什么样的问题。

观察代码可以看到,get方法中,通过key获取value的方式是通过遍历数组实现,这样显然是非常低效的,同样在put方法中由于要检查key是否已经存在也是通过遍历数组实现,想一下有没有更好的办法呢?能不能像数组那样直接通过下标就可以取得对应的元素呢?
 
接下来,我们看下HashMap是怎么样实现的。
 
2.HashMap的定义
在看HashMap定义前,我们首先需要了解hash是什么意思,hash通常被翻译成“散列”,简单解析下(不对的话还请指出^_^),hash就是通过散列算法,将一个任意长度关键字转换为一个固定长度的散列值,但是有一点要指出的是,不同的关键字可能会散列出相同的散列值。什么意思呢?也就是关键字和散列值不是一一对应的,散列值会出现冲突。但是为什么会出现这种情况呢,原因是hash是一种压缩映射,举个例子就是将一个8个字节(二进制64位)的long值转换为一个4个字节(二进制32位)的int值,也就是说需要砍掉4个字节(32位),坑位有限,人太多,所以只能两个人一个坑喽。
 
 ok、了解了hash的概念和特点后,来看下HashMap的定义:
1
2
3
public class HashMap<K,V>
    extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
  可以看出HashMap集成了AbstractMap抽象类,实现了Map,Cloneable,Serializable接口,AbstractMap抽象类继承了Map提供了一些基本的实现。
 
3.底层存储
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
// 默认初始容量为16,必须为2的n次幂
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
 
    // 最大容量为2的30次方
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
 
    // 默认加载因子为0.75f
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
 
    // Entry数组,长度必须为2的n次幂
    transient Entry[] table;
 
    // 已存储元素的数量
    transient int size ;
 
    // 下次扩容的临界值,size>=threshold就会扩容,threshold等于capacity*load factor
    int threshold;
 
    // 加载因子
    final float loadFactor ;

  可以看出HashMap底层是用Entry数组存储数据,同时定义了初始容量,最大容量,加载因子等参数,至于为什么容量必须是2的幂,加载因子又是什么,下面再说,先来看一下Entry的定义。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key ;
        V value;
        Entry<K,V> next; // 指向下一个节点
        final int hash;
 
        Entry( int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }
 
        public final K getKey() {
            return key ;
        }
 
        public final V getValue() {
            return value ;
        }
 
        public final V setValue(V newValue) {
           V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }
 
        public final boolean equals(Object o) {
            if (!(o instanceof Map.Entry))
                return false;
            Map.Entry e = (Map.Entry)o;
            Object k1 = getKey();
            Object k2 = e.getKey();
            if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
                Object v1 = getValue();
                Object v2 = e.getValue();
                if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
                    return true;
            }
            return false;
        }
 
        public final int hashCode() {
            return (key ==null   ? 0 : key.hashCode()) ^
                   ( value==null ? 0 : value.hashCode());
        }
 
        public final String toString() {
            return getKey() + "=" + getValue();
        }
 
        // 当向HashMap中添加元素的时候调用这个方法,这里没有实现是供子类回调用
        void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
        }
 
        // 当从HashMap中删除元素的时候调动这个方法 ,这里没有实现是供子类回调用
        void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
        }
}

Entry是HashMap的内部类,它继承了Map中的Entry接口,它定义了键(key),值(value),和下一个节点的引用(next),以及hash值。很明确的可以看出Entry是什么结构,它是单线链表的一个节点。也就是说HashMap的底层结构是一个数组,而数组的元素是一个单向链表。

  为什么会有这样的设计?我们上面自己实现的map存在一个问题就是查询时需要遍历所有的key,为了解决这个问题HashMap采用hash算法将key散列为一个int值,这个int值对应到数组的下标,再做查询操作的时候,拿到key的散列值,根据数组下标就能直接找到存储在数组的元素。但是由于hash可能会出现相同的散列值,为了解决冲突,HashMap采用将相同的散列值存储到一个链表中,也就是说在一个链表中的元素他们的散列值绝对是相同的。找到数组下标取出链表,再遍历链表是不是比遍历整个数组效率好的多呢?
  我们来看一下HashMap的具体实现。
 
4.构造方法
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
/**
     * 构造一个指定初始容量和加载因子的HashMap
     */
    public HashMap( int initialCapacity, float loadFactor) {
        // 初始容量和加载因子合法校验
        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);
 
        // Find a power of 2 >= initialCapacity
        // 确保容量为2的n次幂,是capacity为大于initialCapacity的最小的2的n次幂
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;
 
        // 赋值加载因子
        this.loadFactor = loadFactor;
        // 赋值扩容临界值
        threshold = (int)(capacity * loadFactor);
        // 初始化hash表
        table = new Entry[capacity];
        init();
    }
 
    /**
     * 构造一个指定初始容量的HashMap
     */
    public HashMap( int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
 
    /**
     * 构造一个使用默认初始容量(16)和默认加载因子(0.75)的HashMap
     */
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
        init();
    }
 
    /**
     * 构造一个指定map的HashMap,所创建HashMap使用默认加载因子(0.75)和足以容纳指定map的初始容量。
     */
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        // 确保最小初始容量为16,并保证可以容纳指定map
        this(Math.max(( int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
                      DEFAULT_INITIAL_CAPACITY ), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        putAllForCreate(m);
}

最后一个构造方法引入一下三个方法进行map元素添加,具体内容不多看了,逻辑和put一样但是少了数组扩容逻辑,直接跳过去看增加方法。

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
private void putAllForCreate(Map<? extends K, ? extends V> m) {
      for(Iterator<?extendsMap.Entry<?extendsK, ?extendsV>> i = m.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) {
            Map.Entry<? extends K, ? extends V> e = i.next();
            putForCreate(e.getKey(), e.getValue());
        }
    }
 
    /**
     * This method is used instead of put by constructors and
     * pseudoconstructors (clone, readObject).  It does not resize the table,
     * check for comodification, etc.  It calls createEntry rather than
     * addEntry.
     */
    private void putForCreate(K key, V value) {
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length );
 
        for (Entry<K,V> e = table [i]; e != null; e = e. next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e. key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                e. value = value;
                return;
            }
        }
 
        createEntry(hash, key, value, i);
    }
    
   void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
       Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
        size++;
}
 
看完构造方法有一个疑问一直存在,代码一直确认初始容量和数组长度必须为2的n次幂,而加载因子是为了计算扩容临界值,那么到底HashMap是怎么进行扩容的呢?
 
5.增加
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
public V put(K key, V value) {
        // 如果key为null,调用putForNullKey方法进行存储
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        // 使用key的hashCode计算key对应的hash值
        int hash = hash(key.hashCode());
        // 通过key的hash值查找在数组中的index位置
        int i = indexFor(hash, table.length );
        // 取出数组index位置的链表,遍历链表找查看是有已经存在相同的key
        for (Entry<K,V> e = table [i]; e != null; e = e. next) {
            Object k;
            // 通过对比hash值、key判断是否已经存在相同的key
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                // 如果存在,取出当前key对应的value,供返回
                V oldValue = e. value;
                // 用新value替换之旧的value
                e. value = value;
                e.recordAccess( this);
                // 返回旧value,退出方法
                return oldValue;
            }
        }
 
        // 如果不存在相同的key
        // 修改版本+1
        modCount++;
        // 在数组i位置处添加一个新的链表节点
        addEntry(hash, key, value, i);
        // 没有相同key的情况,返回null
        return null;
    }
 
    private V putForNullKey(V value) {
        // 取出数组第1个位置(下标等于0)的节点,如果存在则覆盖不存在则新增,和上面的put一样不多讲,
        for (Entry<K,V> e = table [0]; e != null; e = e. next) {
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e. value;
                e. value = value;
                e.recordAccess( this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        // 如果key等于null,则hash值等于0
        addEntry(0, null, value, 0);
        return null;
}
 

增加和我们上面分析的一样,通过将key做hash取得一个散列值,将散列值对应到数组下标,然后将k-v组成链表节点存进数组中。

上面有三个方法需要重点关注,计算hash值的hash方法,计算数组索引位置的indexFor方法,添加新链表节点的addEntry方法,下面我们逐一的看一下。

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
/**
     * Applies a supplemental hash function to a given hashCode, which
     * defends against poor quality hash functions.  This is critical
     * because HashMap uses power -of- two length hash tables, that
     * otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ
     * in lower bits. Note: Null keys always map to hash 0, thus index 0.
     */
    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);
    }
 
    /**
     * Returns index for hash code h.
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
}
上面这两个方法好难懂啊,又是位移又是异或又是与操作,如果让我们自己来写会怎么写呢,hash方法中直接使用hashCode就好了,indexFor直接取模(h % length)就好了,这两种有什么区别吗,哪个更好呢?来简单分析下(分析的不好请拍砖)。
 
首先要明白&操作:把两个操作数分别转换为二进制,如果两个操作数的位都是1则为1,否则为0,举个例子:两个数8和9的二进制分别为1000和1001,1000 & 1001 = 1000。
 
先看下indexFor方法中的h & (length-1) ,这是什么鬼东西。。。
 
不懂原理只能反着推了。。。我们先来看下一个神奇的推论。。。
 
     2^n转换为二进制是什么样子呢:
     2^1 = 10
     2^2 = 100
     2^3 = 1000
     2^n = 1(n个0)
 
     再来看下2^n-1的二进制是什么样子的:
     2^1 – 1 = 01
     2^2 – 1 = 011
     2^3 – 1 = 0111
     2^n – 1 = 0(n个1)
 
我们发现一个吃惊的结果,就是当length=2的n次幂的时候,h & (length-1)的结果,就是0~(length-1)之间的数,而这个结果和h % length是一样的,但当length!=2^n的时候,这个就特点不成立了。解释下就是:2^n – 1转换成二进制就是0+n个1,比如16的二进制10000,15的二进制01111,按照&操作,都是1则为1,否则为0,所以在低位运算的时候(小于等于2^n – 1),值总是与hash相同,而进行高位运算时(大于2^n – 1),其值等于其低位值。
 
只要知道这个结果,就ok,如果还想更加深入,有个大神写了一篇文章可以参考下http://yananay.iteye.com/blog/910460
但是为什么不直接取模呢,当然是因为&操作要比除法操作效率高了。
 
 知道了 h & (length-1)的结果等同于h % length后,再来看看上面的hash()方法是怎么回事呢?如果hashCode的低位相同(尤其是等于length位数的部分),那么经过散列后冲突的概率比较大,于是jdk给hash的各位加入了一些随机性。
 
上面那两个还没懂的话,只要明白含义,然后忘掉他来看增加节点的方法。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
/**
     * 增加一个k-v,hash组成的节点在数组内,同时可能会进行数组扩容。
     */
    void addEntry( int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        // 下面两行行代码的逻辑是,创建一个新节点放到单向链表的头部,旧节点向后移
        // 取出索引bucketIndex位置处的链表节点,如果节点不存在那就是null,也就是说当数组该位置处还不曾存放过节点的时候,这个地方就是null,
       Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
       // 创建一个节点,并放置在数组的bucketIndex索引位置处,并让新的节点的next指向原来的节点
        table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
       // 如果当前HashMap中的元素已经到达了临界值,则将容量扩大2倍,并将size计数+1
        if (size ++ >= threshold)
            resize(2 * table.length );
}
 
这里面有一个需要注意的地方,将新节点指向原来的节点,这里虽然是next,但是却是往回指向的,而不是像上面图中画的由数组第1个节点往后指向,就是说第1个节点指向null,第2个节点指向第1个,第3个节点指向第2个。也就是新节点一直插入在最前端,新节点始终是单向列表的头节点。
 
再看下扩容的方法:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
/**
     * Rehashes the contents of this map into a new array with a
     * larger capacity.  This method is called automatically when the
     * number of keys in this map reaches its threshold.
     *
     * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
     * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
     * This has the effect of preventing future calls.
     *
     * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
     *        must be greater than current capacity unless current
     *        capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
     *        is irrelevant).
     */
    void resize( int newCapacity) {
        // 当前数组
        Entry[] oldTable = table;
        // 当前数组容量
        int oldCapacity = oldTable.length ;
        // 如果当前数组已经是默认最大容量MAXIMUM_CAPACITY ,则将临界值改为Integer.MAX_VALUE 返回
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
 
        // 使用新的容量创建一个新的链表数组
        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        // 将当前数组中的元素都移动到新数组中
        transfer(newTable);
        // 将当前数组指向新创建的数组
        table = newTable;
        // 重新计算临界值
        threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
    }
 
    /**
     * Transfers all entries from current table to newTable.
     */
    void transfer(Entry[] newTable) {
        // 当前数组
        Entry[] src = table;
        // 新数组长度
        int newCapacity = newTable.length ;
        // 遍历当前数组的元素,重新计算每个元素所在数组位置
        for (int j = 0; j < src. length; j++) {
            // 取出数组中的链表第一个节点
            Entry<K,V> e = src[j];
            if (e != null) {
                // 将旧链表位置置空
                src[j] = null;
                // 循环链表,挨个将每个节点插入到新的数组位置中
                do {
                    // 取出链表中的当前节点的下一个节点
                    Entry<K,V> next = e. next;
                    // 重新计算该链表在数组中的索引位置
                    int i = indexFor(e. hash, newCapacity);
                    // 将下一个节点指向newTable[i]
                    e. next = newTable[i];
                    // 将当前节点放置在newTable[i]位置
                    newTable[i] = e;
                    // 下一次循环
                    e = next;
                } while (e != null);
            }
        }
}
 
transfer方法中,由于数组的容量已经变大,也就导致hash算法indexFor已经发生变化,原先在一个链表中的元素,在新的hash下可能会产生不同的散列值,so所有元素都要重新计算后安顿一番。注意在do while循环的过程中,每次循环都是将下个节点指向newTable[i] ,是因为如果有相同的散列值i,上个节点已经放置在newTable[i]位置,这里还是下一个节点的next指向上一个节点(不知道这里是否能理解,画个图理解下吧)。
 
Map中的元素越多,hash冲突的几率也就越大,数组长度是固定的,所以导致链表越来越长,那么查询的效率当然也就越低下了。还记不记得同时数组容器的ArrayList怎么做的,扩容!而HashMap的扩容resize,需要将所有的元素重新计算后,一个个重新排列到新的数组中去,这是非常低效的,和ArrayList一样,在可以预知容量大小的情况下,提前预设容量会减少HashMap的扩容,提高性能。
 
再来看看加载因子的作用,如果加载因子越大,数组填充的越满,这样可以有效的利用空间,但是有一个弊端就是可能会导致冲突的加大,链表过长,反过来却又会造成内存空间的浪费。所以只能需要在空间和时间中找一个平衡点,那就是设置有效的加载因子。我们知道,很多时候为了提高查询效率的做法都是牺牲空间换取时间,到底该怎么取舍,那就要具体分析了。
 
6.删除
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
/**
     * 根据key删除元素
     */
    public V remove(Object key) {
        Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
        return (e == null ? null : e. value);
    }
 
    /**
     * 根据key删除链表节点
     */
    final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
        // 计算key的hash值
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
        // 根据hash值计算key在数组的索引位置
        int i = indexFor(hash, table.length );
        // 找到该索引出的第一个节点
        Entry<K,V> prev = table[i];
        Entry<K,V> e = prev;
 
        // 遍历链表(从链表第一个节点开始next),找出相同的key,
        while (e != null) {
            Entry<K,V> next = e. next;
            Object k;
            // 如果hash值和key都相等,则认为相等
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e. key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                // 修改版本+1
                modCount++;
                // 计数器减1
                size--;
                // 如果第一个就是要删除的节点(第一个节点没有上一个节点,所以要分开判断)
                if (prev == e)
                    // 则将下一个节点放到table[i]位置(要删除的节点被覆盖)
                    table[i] = next;
                else
                 // 否则将上一个节点的next指向当要删除节点下一个(要删除节点被忽略,没有指向了)
                    prev. next = next;
                e.recordRemoval( this);
                // 返回删除的节点内容
                return e;
            }
            // 保存当前节点为下次循环的上一个节点
            prev = e;
            // 下次循环
            e = next;
        }
 
        return e;
}
 
 
7.修改
 
想一下Map中为什么没有修改方法,1,2,3想好了,对于Map,put相同的key,value会被覆盖掉,这是不是就相当于修改呀。
 
8.查找
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
public V get(Object key) {
        // 如果key等于null,则调通getForNullKey方法
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        // 计算key对应的hash值
        int hash = hash(key.hashCode());
        // 通过hash值找到key对应数组的索引位置,遍历该数组位置的链表
        for (Entry<K,V> e = table [indexFor (hash, table .length)];
             e != null;
             e = e. next) {
            Object k;
            // 如果hash值和key都相等,则认为相等
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
                // 返回value
                return e.value ;
        }
        return null;
    }
 
    private V getForNullKey() {
        // 遍历数组第一个位置处的链表
        for (Entry<K,V> e = table [0]; e != null; e = e. next) {
            if (e.key == null)
                return e.value ;
        }
        return null;
}
 
从删除和查找可以看出,在根据key查找元素的时候,还是需要通过遍历,但是由于已经通过hash对key散列,要遍历的只是发生冲突后生成的链表,这样遍历的结果就已经少很多了,比我们自己写的完全遍历效率提升了n被。
 
9.是否包含
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
/**
     * Returns <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the
     * specified key.
     *
     * @param   key   The key whose presence in this map is to be tested
     * @return <tt> true</tt> if this map contains a mapping for the specified
     * key.
     */
    public boolean containsKey(Object key) {
        return getEntry(key) != null;
    }
  
    /**
     * Returns the entry associated with the specified key in the
     * HashMap.  Returns null if the HashMap contains no mapping
     * for the key.
     */
    final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
        for (Entry<K,V> e = table [indexFor (hash, table .length)];
             e != null;
             e = e. next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e. key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return e;
        }
        return null;
}

containsKey的代码逻辑和get的代码逻辑90%是相同的啊,为什么没有封装下呢?

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
/**
     * Returns <tt>true</tt> if this map maps one or more keys to the
     * specified value.
     *
     * @param value value whose presence in this map is to be tested
     * @return <tt> true</tt> if this map maps one or more keys to the
     *         specified value
     */
    public boolean containsValue(Object value) {
        if (value == null)
            return containsNullValue();
 
       Entry[] tab = table;
       // 遍历整个table查询是否有相同的value值
        for (int i = 0; i < tab. length ; i++)
            // 遍历数组的每个链表
            for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
                if (value.equals(e.value ))
                    return true;
        return false;
    }
 
    /**
     * Special -case code for containsValue with null argument
     */
    private boolean containsNullValue() {
       Entry[] tab = table;
        for (int i = 0; i < tab. length ; i++)
            for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
                if (e.value == null)
                    return true;
        return false;
}

可以看到针对指定key的查找,由于HashMap在结构上的优化,查找相对是十分高效的,而对于指定value的查找,要遍历整个hash表,这样是非常低效费时的。。。

10.容量检查

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
/**
     * Returns the number of key -value mappings in this map.
     *
     * @return the number of key- value mappings in this map
     */
    public int size() {
        return size ;
    }
 
    /**
     * Returns <tt>true</tt> if this map contains no key -value mappings.
     *
     * @return <tt> true</tt> if this map contains no key -value mappings
     */
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
}
 
11.遍历
 
关于Map的遍历,需要到后面再分析,因为它牵扯到另外一个容器Set,Set见。
 
至此,HashMap也就分析的差不多了,我们应该已经明白HashMap能过做到快速查询时建立在其底层的存储结构只上的,学习HashMap也就是对前面的两种数据结构的综合运用,另外这里面有关hash的算法,扩容的方案也应该有所掌握,还是那句话学习应该是先观其大略,先从整体上了解他的实现,比如先了解它的存储结构,而不是一头扎进代码中,另外代码读不懂画画图唱唱歌吧,啦啦啦。
 
HashMap 完!
原文地址:https://www.cnblogs.com/vn2019/p/5167409.html