HashMap继承自AbstractMap,AbstractMap是Map接口的骨干实现,AbstractMap中实现了Map中最重要最常用和方法,这样HashMap继承AbstractMap就不需要实现Map的所有方法,让HashMap减少了大量的工作。 而在这里仍然实现Map结构,没有什么作用,应该是为了让map的层次结构更加清晰
int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16:默认的初始容量为16 int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30:最大的容量为 2 ^ 30 float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f:默认的加载因子为 0.75f Entry< K,V>[] table:Entry类型的数组,HashMap用这个来维护内部的数据结构,它的长度由容量决定 int size:HashMap的大小 int threshold:HashMap的极限容量,扩容临界点(容量和加载因子的乘积)
谨记这些成员变量,在HashMap内部经常看到
public HashMap():构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap public HashMap(int initialCapacity):构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap public HashMap(Map< ? extends K, ? extends V> m):构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap
这里有两个很重要的参数:initialCapacity(初始容量)、loadFactor(加载因子),看看JDK中的解释: HashMap 的实例有两个参数影响其性能:初始容量 和加载因子。 容量 :是哈希表中桶的数量,初始容量只是哈希表在创建时的容量,实际上就是Entry< K,V>[] table的容量 加载因子 :是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。它衡量的是一个散列表的空间的使用程度,负载因子越大表示散列表的装填程度越高,反之愈小。对于使用链表法的散列表来说,查找一个元素的平均时间是O(1+a),因此如果负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果负载因子太小,那么散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75,一般情况下我们是无需修改的。 当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行 rehash 操作(即重建内部数据结构),从而哈希表将具有大约两倍的桶数。
我们知道在java中最常用的两种结构是数组和模拟指针(引用),几乎所有的数据结构都可以利用这两种来组合实现,HashMap也是如此。实际上HashMap是一个“链表散列”,如下是它数据结构:
从上图我们可以看出HashMap底层实现还是数组,只是数组的每一项都是一条链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。下面为HashMap构造函数的源码:
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { //容量不能小于0 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); //容量不能超出最大容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //加载因子不能<=0 或者 为非数字 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); //计算出大于初始容量的最小 2的n次方作为哈希表table的长度,下面会说明为什么要这样 int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1; this.loadFactor = loadFactor; //设置HashMap的容量极限,当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作 threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); //创建Entry数组 table = new Entry[capacity]; useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() && (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD); init(); }可以看到,这个构造函数主要做的事情就是: 1. 对传入的 容量 和 加载因子进行判断处理 2. 设置HashMap的容量极限 3. 计算出大于初始容量的最小 2的n次方作为哈希表table的长度,然后用该长度创建Entry数组(table),这个是最核心的
可以发现,一个HashMap对应一个Entry数组,来看看Entry这个元素的内部结构:
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; int hash; /** * Creates new entry. */ Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; }Entry是HashMap的一个内部类,它也是维护着一个key-value映射关系,除了key和value,还有next引用(该引用指向当前table位置的链表),hash值(用来确定每一个Entry链表在table中位置)
从上面的过程中,我们起码可以发现两点: 1. 如果为null,则调用putForNullKey:这就是为什么HashMap可以用null作为键的原因 2. 如果链中存在该key,则用传入的value覆盖掉旧的value,同时把旧的value返回:这就是为什么HashMap不能有两个相同的key的原因
对于hash操作,最重要也是最困难的就是如何通过确定hash的位置,我们来看看HashMap的做法: 首先求得key的hash值:hash(key)
final int hash(Object k) { int h = 0; if (useAltHashing) { if (k instanceof String) { return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); } h = hashSeed; } h ^= k.hashCode(); h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }这是一个数学计算,可以不用深入,关键是下面这里: 计算该hash值在table中的下标
static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }对于HashMap的table而言,数据分布需要均匀(最好每项都只有一个元素,这样就可以直接找到),不能太紧也不能太松,太紧会导致查询速度慢,太松则浪费空间。计算hash值后,怎么才能保证table元素分布均与呢?我们会想到取模,但是由于取模的消耗较大,而HashMap是通过&运算符(异或操作)来实现的:h & (length-1)
在构造函数中存在:capacity <<= 1,这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时,h&(length - 1)就相当于对length取模,而且速度比直接取模快得多,这是HashMap在速度上的一个优化。至于为什么是2的n次方下面解释。 我们回到indexFor方法,该方法仅有一条语句:h&(length - 1),这句话除了上面的取模运算外还有一个非常重要的责任:均匀分布table数据和充分利用空间。 这里我们假设length为16(2^n)和15,h为5、6、7。 当length-1 = 14时,6和7的结果一样,这样表示他们在table存储的位置是相同的,也就是产生了碰撞,6、7就会在一个位置形成链表,这样就会导致查询速度降低详细地看看当length-1 = 14 时的情况:
可以看到,这样发生发生的碰撞是非常多的,1,3,5,7,9,11,13都没有存放数据,空间减少,进一步增加碰撞几率,这样就会导致查询速度慢, 分析一下:当length-1 = 14时,二进制的最后一位是0,在&操作时,一个为0,无论另一个为1还是0,最终&操作结果都是0,这就造成了结果的二进制的最后一位都是0,这就导致了所有数据都存储在2的倍数位上,所以说,所以说当length = 2^n时,不同的hash值发生碰撞的概率比较小,这样就会使得数据在table数组中分布较均匀,查询速度也较快。 然后我们来看看计算了hash值,并用该hash值来求得哈希表中的索引值之后,如何把该key-value插入到该索引的链表中: 调用 addEntry(hash, key, value, i) 方法:
首先取得bucketIndex位置的Entry头结点,并创建新节点,把该新节点插入到链表中的头部,该新节点的next指针指向原来的头结点 这里有两点需要注意: 一、链的产生 这是一个非常优雅的设计。系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象,那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象,形成一条Entry链,但是若bucketIndex处没有Entry对象,也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null,也就不会产生Entry链了。 二、扩容问题 随着HashMap中元素的数量越来越多,发生碰撞的概率就越来越大,所产生的链表长度就会越来越长,这样势必会影响HashMap的速度,为了保证HashMap的效率,系统必须要在某个临界点(threshold)进行扩容处理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。但是扩容是一个非常耗时的过程,因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数,那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能,Java开发者已经设定了最佳的threshold,默认的容量和加载因子
1. 传入key和value,判断key是否为null,如果为null,则调用putForNullKey,以null作为key存储到哈希表中; 2. 然后计算key的hash值,根据hash值搜索在哈希表table中的索引位置,若当前索引位置不为null,则对该位置的Entry链表进行遍历,如果链中存在该key,则用传入的value覆盖掉旧的value,同时把旧的value返回,结束; 3. 否则调用addEntry,用key-value创建一个新的节点,并把该节点插入到该索引对应的链表的头部
读取的步骤比较简单,调用hash(key)求得key的hash值,然后调用indexFor(hash)求得hash值对应的table的索引位置,然后遍历索引位置的链表,如果存在key,则把key对应的Entry返回,否则返回null
参考博客: HashMap
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