学习HashMap源码

HashMap简介 ? HashMap是一种存储K-V类型的容器,HashMap底层数据结构为数组+链表+红黑树(jdk 1.8新增),它根据键的HashCode值存储数据,获取元素的时间复杂度为O(1)。HashMap非线程安全,即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap,可能会导致数据的不一致,在多线程环境下请使用ConcurrentHashMap。
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成员变量

public class HashMap extends AbstractMap implements Map, Cloneable, Serializable { // 默认初始化容量大小为16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 // 最大容量 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 默认的负载因子为0.75 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 当链表长度达到8时转换成红黑树 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 链表长度变为6时红黑树转为链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // Node类型的table数组 transient Node[] table; // 红黑树时数组最小长度为64 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 负载因子 final float loadFactor; }

Get方法
  1. 计算 key 的 hash 值,根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1)
  2. 判断数组该位置处的元素是否刚好就是我们要找的,如果不是,走第三步
  3. 判断该元素类型是否是 TreeNode,如果是,用红黑树的方法取数据,如果不是,走第四步
  4. 遍历链表,直到找到相等(==或equals)的 key
public V get(Object key) { Node e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; }/** * Implements Map.get and related methods. * * @param hash hash for key * @param key the key * @return the node, or null if none */ final Node getNode(int hash, Object key) { Node[] tab; Node first, e; int n; K k; // 如果数组不为null if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 与数组第一个元素进行比较,相等则直接返回 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; if ((e = first.next) != null) { // 判断是否为红黑树 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key); // 遍历链表 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }

Put方法 学习HashMap源码
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图片来源:https://tech.meituan.com/2016/06/24/java-hashmap.html
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[] tab; Node p; int n, i; // 判断数组是否为空 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // 进行扩容操作 n = (tab = resize()).length; // 找到数组下标,如果该位置没有值,则初始化一个Node节点并把插入的键值放置在该位置 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 数组中该位置有数据 else { Node e; K k; // 判断该位置的第一个数据和我们要插入的数据,key 是不是相等,如果是,取出这个节点 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 如果该位置的节点是红黑树 else if (p instanceof TreeNode) // 调用红黑树的插入方法 e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 插入到链表的最后面 if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); // 插入元素后链表长度达到转化成红黑树的阈值 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st // 链表转化成红黑树 treeifyBin(tab, hash); break; } // 在链表中找到了相等的key if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // e为链表中与插入值key相等的节点 break; p = e; } } // e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key相等 if (e != null) { // existing mapping for key // 覆盖原来的值 V oldValue = https://www.it610.com/article/e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); // 返回旧值 return oldValue; } } ++modCount; // 如果 HashMap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阈值,需要进行扩容 if (++size> threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }

扩容 【学习HashMap源码】?
final Node[] resize() { Node[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) // 总是两倍扩容 newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 已经设置了容量 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; // 否则设置为默认容量 else {// zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) // 用新的数组大小初始化新的数组 Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { // 开始遍历数组,进行数据迁移 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; // 该位置只有一个元素 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; // 如果是红黑树的情况 else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order // 需要将此链表拆成两个链表,放到新的数组中,并且保留原来的先后顺序 Node loHead = null, loTail = null; Node hiHead = null, hiTail = null; Node next; do { next = e.next; 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); // 第一条链表 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; // 第二条链表的新的位置是 j + oldCap newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }

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