HashMap 源码解析(一)之使用、构造以及计算容量

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简介

HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的实现。 它的使用频率是非常的高。

集合和映射

作为集合框架中的一员,在深入之前, 让我们先来简单了解一下集合框架以及 HashMap 在集合框架中的位置。

《HashMap 源码解析(一)之使用、构造以及计算容量》

从图中可以看出

  1. 集合框架分为两种, 即集合(Collections)和映射(Map)
  2. HashMap 是 AbstractMap 的子类。而 AbstractMap 实现了 Map, 因此它有 Map 的特性。
  3. 通过Map接口, 可以生成集合(Collections)。

那集合(Collections)和映射(Map)是什么关系呢?
从图中我们可以看出, Map 和 Collection 是一种并行的关系。可以这么理解:

  1. 集合(Collectin)是一组单独的元素, 通常应用了某种规则。 List 是按特定顺序来存储元素, 而 Set 存储的是不重复的元素。
  2. 映射(Map)是一系列 “Key-Value” 的集合。
  3. 在 Map 中可以通过一定的方法产生 Collection。

HashMap 特点

很多时候, 我们都说, HashMap 具有如下的特点:

  1. 根据键的 HashCode 存储数据, 具有很快的访问速度;
  2. 此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变;
  3. 允许键为 null, 但最多一条记录;
  4. 允许多条记录的值为 null;
  5. 线程不安全。

也许你现在对这些特点的印象还不够深刻, 在后续的源码解析过程中, 可以一一的见识庐山真面目。

使用

HashMap 的使用应该算是很简单的。有以下的方法时使用频率相对来说最高的。

方法名作用
V put(K key, V value)将指定的值与此映射中的指定键关联
V get(Object key)返回指定键所映射的值;如果对于该键来说,此映射不包含任何映射关系,则返回 null。
int size()返回此映射中的键-值映射关系数。
V remove(Object key)从此映射中移除指定键的映射关系(如果存在)。
Set<Map.Entry<K,V>> entrySet()返回此映射所包含的映射关系的 Set 视图。
Set keySet()返回此映射中所包含的键的 Set 视图。

以下为一个示例


public void testHashMap() {
    HashMap<String, String> animals = new HashMap<String, String>();
    animals.put("Tom", "Cat");
    animals.put("Tedi", "Dog");
    animals.put("Jerry", "Mouse");
    animals.put("Don", "Duck");

    // 遍历方法1 键值视图
    System.out.println("====================KeySet======================");
    Set<String> names = animals.keySet();
    for (String name:
         names) {
        System.out.println("KeySet: "+name+" is a " + animals.get(name));
    }

    // 通过 Entry 进行遍历
    System.out.println("==================Entry========================");
    Set<Map.Entry<String, String>> entrys= animals.entrySet();
    for(Map.Entry<String, String> entry:entrys){
        System.out.println("Entry: "+entry.getKey()+" is a " + entry.getValue());
    }
    animals.remove("Don");
    // 通过 KeySet Iterator 进行遍历
    System.out.println("================== KeySet Iterator after remove()========================");
    Iterator<String > iter = animals.keySet().iterator();
    while (iter.hasNext()) {
        String name = iter.next();
        String pet = animals.get(name);
        System.out.println(" KeySet Iterator : "+name+" is a " + pet);
    }
    animals.clear();
    // 通过 Entry Iterator 进行遍历
    System.out.println("================== Entry Iterator after clear()========================");
    Iterator<Map.Entry<String, String>> entryIter = animals.entrySet().iterator();
    while (entryIter.hasNext()) {
        Map.Entry<String, String> animal = entryIter.next();
        System.out.println(" Entry Iterator : "+animal.getKey()+" is a " + animal.getValue());
    }
}

以上的例子对 HashMap 的常用的基本方法进行了使用。

构造

相关属性

/**
 * 最大容量, 当传入容量过大时将被这个值替换
 */
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
 *  HashMap的扩容阈值(=负载因子*table的容量),在HashMap中存储的Node键值对超过这个数量时,自动扩容容量为原来的二倍
 */
int threshold;
/**
 * 这就是经常提到的负载因子
 */
final float loadFactor;    

构造方法

HashMap 的构造方法有四个函数, 第四个暂且先不讲。 前三个基本最后基本都是为了初始化 initialCapacity 和 loadFactor 的。

public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 
}

该方法是我们最常用的, 将 loadFactor 和 其余参数定义为默认的值。

public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

当我们需要明确指出我们的容量和负载因子时, 使用该函数。

public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

当我们需要明确指出我们的容量和负载因子时, 使用该函数。

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    // 初始化的容量不能小于0
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                           initialCapacity);
    // 初始化容量不大于最大容量
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    // 负载因子不能小于 0
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                           loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

我们观察以上的三个构造构造函数, 发现在其中并没有对存储的对象 table 的初始化, 源码中也没有代码块进行初始化或者其他的。其实是延迟到第一次使用时进行初始化, 在 resize() 中进行了初始化。

在构造函数中,最值得我们深究的就是 tableSizeFor 函数。在初始化时,将这个函数的返回值赋给了 threshold , 并不是说 threshold 就等于这个值了, 在后续会从新计算 threshold 的

tableSizeFor 函数

该函数是获取大于或等于传入容量 initialCapacity 的2的整数次幂。 试想, 如果我们自己来实现这个函数应该怎么实现呢?

一般的算法(效率低, 不值得借鉴)

我们要计算比一个数距离最近的二次幂, 大多数人的想法,应该是一次取2的 0 次幂到 31 逐个与当前的数字进行比较, 第一个大于或等于的值就是我们想要的了。函数大致如下:

public int getNearestPowerOfTwo(int cap){
    int num=0;
    for (int i = 0; i < 31; i++) {
        if ((num = (1 << i)) >= cap){
            break;
        }
    }
    return num;
}

这是我随手写的, 还有很大的改进空间, 在这里就不深究了。

tableSizeFor 函数算法

而 HashMap 中的定义如下:

static final int tableSizeFor(int cap) {
    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;
}

我们先不说这个算法的原理, 来看和我之前的函数相比效率。

效率比较

public void compare(){
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < (1 << 30); i++) {
        getNearestPowerOfTwo(i);
    }

    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println((end-start));

    long start2 = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < (1 << 30); i++) {
        tableSizeFor(i);
    }

    long end2 = System.currentTimeMillis();
    System.out.println((end2-start2));
}

结果如下:

8094

2453

也就是时间上相比是 3.3 倍左右。接下来让我们看看其实现原理。

tableSizeFor 函数原理

核心思想

将该数的低位二进制位全部变为1, 并加1返回。

举个例子:

《HashMap 源码解析(一)之使用、构造以及计算容量》

低位二进制全部变为1

int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;

其原理是:

首先, 我们忽略最高位之外的所有位数, 看图解说:
《HashMap 源码解析(一)之使用、构造以及计算容量》

Step 1. 右移 1 位,并与之前的数做或运算。 则紧邻的后 1 位变成了 1. 而此时已经确定了 2 个 1, 因此下一次可以右移2位。

Step 2. 右移 2 位,并与之前的数做或运算, 则紧邻的后 2 也变成了 1. 而此时已经确定了 4 个 1, 因此下一次可以右移 4 位。

Step 3. 右移 4 位,并与之前的数做或运算, 则紧邻的后 4 位也变成了1. 而此时已经确定了8 个 1, 因此下一次可以右移 8 位。

依次类推, 最后右移了 31 位。

1 + 2 + 4 + 8 + 16 = 31;

由于 int 类型去掉符号位之后就只剩下 31 位了,因此, 右移了 31 位之后可以保证最高位后面的数字都为 1。

第一步为什么要 n = cap – 1?

如果不做该操作, 则如传入的 cap 是 2 的整数幂, 则返回值是预想的 2 倍。

    原文作者:阿进的写字台
    原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_37139197/article/details/82156261
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