1.HashMap类的定义
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {如上述代码所示, HashMap继承了AbstractMap类, 实现了Map, Cloneable, Serializable接口.
2. HashMap中定义的常量
//默认容量大小为16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//最大容量为2^30
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认装载因子为0.75, 0.75在时间与空间开销之间提供了很好的平衡;
//如果值太高, 虽说会提高空间利用率, 但是加大查找的开销
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//主要用于resize()扩容过程中, 当对原来的红黑树根据hash值拆分成两条链表后,
//如果拆分后的链表长度 <=UNTREEIFY_THRESHOLD, 那么就采用链表形式管理hash值冲突;
//否则, 采用红黑树管理hash值冲突.
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;3. HashMap中定义的变量
//节点表
transient Node<K,V>[] table;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//映射对的数量
transient int size;
//修改的次数, 主要用于迭代的快速失败
transient int modCount;
//reHash的临界值, ( =capacity * loadFactor)
int threshold;
final float loadFactor;4. 构造方法
//构造器参数:
//initialCapacity: 初始化容量
//loadFactor: 加载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//调用tableSizeFor方法, 该方法的作用是将输入的initialCapacity修改为相近的2的幂次方数, 因为HashMap的容量必须为2的幂次方
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
//采用默认的装载因子
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
//所有参数采用默认参数
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}构造hash数组时, 必须保证数组的长度为2的幂次方, 如果传入的初始化长度不是2的幂次方, HashMap类内部会调用tableSizeFor函数自动将传入的初始化长度修剪成相近的2的幂次方数.
//将用户输入的hashMap容量cap进行修剪, 返回容量2^n >= cap
static final int tableSizeFor(int cap) {
//先减去1,然后将最高位1不断右移进行或操作, 最终得到最高位之后全都是1, 最后再加上1, 便得到新容量2^n.
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;
}为什么要设置hash数组长度必须为2的幂次方呢? 考虑如下情况:
当得到key对应的hash值时, hash &(cap-1) 得到该hash值对应的位置.
现在假设hash数组长度为15, 16, 现在有两个hash值分别为8, 9, 计算结果如下:
hash & ( table.length -1 ) hash & table.length-1 位置
8 & (15-1) 1000 1110 1000
9 & (15-1) 1001 1110 1000
8 & (16-1) 1000 1111 1000
9 & (16-1) 1001 1111 1001
由上述结果可见, 当hash数组长度为15时, hash值8和9发生了冲突, 均存放到了相同的数组位置8, 那么就需要将hash值为8, 9采用链表管理起来. 而hash数组长度为16时, hash值为9存放到9号位置, hash值为8存放到8号位置, 并没有产生冲突. 因此, 在需要查找hash值为8时, 长度为15的hash数组需要遍历链表, 比长度为16的数组查找效率要低下.
通过进一步的观察, 我们可以发现长度为15的hash数组 length-1 后, 最低位为0, 也就以为 hash & (table.length-1) 的低位永远为0, 也就是说序号最低位为1的位置会被浪费, 0001, 0011, 0101, 0111, 1001, 1011, 1101这些最低位为1不会被使用.
而当hash数组的长度为 2^n 时, table.length -1 后, 最低的 n-1 位全部为1, 说明hash值存放的位置由hash值的低 n-1 位决定. 而HashMap计算hash值时, 同时兼顾了hash值的高位与低位. HashMap计算hash值的源代码如下:
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); //兼顾高低位, 优化hash值位置冲突
}5. 键值对
HashMap采用内部静态类Node来保存键值对, Node类定义如下:
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; //保存Hash值
final K key; //保存键
V value; //保存值
Node<K,V> next; //指向下一个键值对
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;
}
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;
}
}6. 扩容
HashMap内部提供了reszie函数, 该函数主要用于初始化生成table数组; 或者是将原来的table数组进行扩容, 扩展为原来数组大小的两倍.
在扩容两倍之后, 原来数组中存放的Node要存放到新的数组中, 原来数组中Node的位置在新数组中可以保持不变, 或者一致加上大小为原数组长度的偏移量.
resize函数源代码如下:
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table; //oldTab变量指向原来的数组
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold; //oldThr变量保存原来数组的临界值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { //说明将要进行扩容操作
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //由于最大容量不能超过 MAXMUM_CAPACITY, 当原来数组的容量达到这个值后不能再进行扩容
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) // 进行两倍扩容
newThr = oldThr << 1;
}
else if (oldThr > 0) // oldCap=0, 说明原来的table数组为null
newCap = oldThr; // 新创建的容器容量为原来容器中设定的临界值
else { //oldCap=0, oldThr=0,所以一切参数采用默认值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor; //新容器的临界值
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]; //创建新容量的数组
table = newTab;
if (oldTab != null) { //如果原来的数组中存在值, 需要将原来数组中的值保存到新数组中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { //遍历原来的数组
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) { //如果原来数组位置中的值不为null, 则需要进行转移
oldTab[j] = null; //置为null, 方便进行GC
if (e.next == null) //说明原来数组中保存的hash值是没有冲突的, 也就是Node类型变量
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //将e的hash值和(newCap-1)进行与操作, 从而获取在新数组中的位置
else if (e instanceof TreeNode) // 说明原来数组中保存的hash值存在冲突, 是红黑树 TreeNode 类型变量, 采用红黑树管理冲突的键值对
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 这说明原来数组中保存的hash值存在冲突, 但是并没有采用红黑树对冲突的Hash值进行管理, 而是采用Node链表进行管理
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//因为需要根据冲突链表中的hash值存放到新数组中,而新数组的长度是原数组长度的2倍, newTable.length-1 比 oldTable.length-1 多oldCap, 因此 hash&(newTable.length-1) 等价于 hash&(oldTable.length-1) + (hash&oldCap ==0 ? 0 : oldCap)
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); //将链表复制到新数组中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab; //返回新数组的引用
}7. put放置方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}如上述代码所示, HashMap方法调用内部的putVal方法进行插入键值对, putVal方法如下:
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length; //当数组table为null时, 调用resize生成数组table, 并令tab指向数组table
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //如果新存放的hash值没有冲突
tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //则只需要生成新的Node节点并存放到table数组中即可
else { //否则就是产生了hash冲突
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p; //如果hash值相等且key值相等, 则令e指向冲突的头节点
else if (p instanceof TreeNode) //如果头节点的key值与新插入的key值不等, 并且头结点是TreeNode类型,说明该hash值冲突是采用红黑树进行处理.
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); //向红黑树中插入新的Node节点
else { //否则就是采用链表处理hash值冲突
for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //遍历冲突链表, binCount记录hash值冲突链表中节点个数
if ((e = p.next) == null) { //当遍历到冲突链表的尾部时
p.next = newNode(hash, key, value, null); //生成新节点添加到链表末尾
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //如果binCount即冲突节点的个数大于等于 (TREEIFY_THRESHOLD(=8) - 1),便将冲突链表改为红黑树结构, 对冲突进行管理, 否则不需要改为红黑树结构
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //如果在冲突链表中找到相同key值的节点, 则直接用新的value覆盖原来的value值即可
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // 说明原来已经存在相同key的键值对
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //onlyIfAbsent为true表示仅当<key,value>不存在时进行插入, 为false表示强制覆盖;
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount; //修改次数自增
if (++size > threshold) //当键值对数量size达到临界值threhold后, 需要进行扩容操作.
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}8. 将冲突链表改为红黑树
//该方法的主要作用是将冲突链表改为红黑树
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) //当数组的长度< MIN_TREEIFY_CAPACITY(64) 时,只是单纯将数组扩容, 而没有直接将链表改为红黑树. 因为hash数组长度还太小时导致多冲突的主要原因, 增大hash数组长度可以改善冲突情况
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}9. 获取get方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}如上述代码所示, get方法调用getNode方法获取对应的value值, getNode方法如下:
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) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { //first指向hash值对应数组位置中的Node节点
if (first.hash == hash && // 如果first节点对应的hash和key的hash相等(在数组相同位置,只是说明 hash&(n-1) 操作结果相等, 说明hash值的部分低位相等, 并不代表整个hash值相等), 并且first对应的key也相等的话, first节点就是要查找的
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) { //说明存在hash冲突
if (first instanceof TreeNode) //说明由红黑树对hash值冲突进行管理
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); //查找红黑树
do { //说明hash值冲突是由链表进行管理
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null); //对链表进行遍历
}
}
return null;
}10. remove方法
//删除key对应的键值对
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}由上述代码可见, remove方法调用了内部的removeNode方法, removeNode方法如下:
//参数hash为key的hash值;
//参数key为要删除的key键;
//参数value为key对应的value;
//参数matchValue为true表明只有key在HashMap中对应值为value时才删除; 为false表示强制删除;
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { //在table中查找对应hash值
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) { //说明hash值存在冲突
if (p instanceof TreeNode) //hash值冲突由红黑树进行管理
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); //查找红黑树并返回该节点
else { //hash值冲突由链表管理
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); //从红黑树中删除该节点
else if (node == p)
tab[index] = node.next; //直接修改
else
p.next = node.next; //修改冲突链表
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}