集合框架 -- HashMap
HashMap
描述一下java中HashMap的实现，HashMap是用来存储键值对的，实际存储的时候通过key算出hash值，内部有一个数组将数据都存储在这个数组上，如果同一个位置有多个数据需要存储的时候用链表进行存储，链表长度达到8会转为红黑树
部分源码
public class HashMap<k,v> extends AbstractMap<k,v> implements Map<k,v>, Cloneable, Serializable {
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//最大容量
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//填充比
//当add一个元素到某个位桶，其链表长度达到8时将链表转换为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
transient Node<k,v>[] table;//存储元素的数组
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
transient int size;//存放元素的个数
transient int modCount;//被修改的次数fast-fail机制
int threshold;//临界值 当实际大小(容量*填充比)超过临界值时，会进行扩容
final float loadFactor;//填充比（......后面略）
}
- ==数据存储在table数组中，这里是Node数组，也就是自定义的链表，那要是红核数的时候怎么处理呢==
- 有一个填充比默认为0.75，还有一个threshold临界值，这个临界值就是在初始化的时候通过数组长度和填充值计算出来的，如果数组存放的个数超过了这个临界值就会进行扩容
- 默认的数组长度为16，且长度只能是2的倍数，扩容的时候也是翻倍，这样可以维护数据均匀分布是数组中
构造函数
共有四种初始化的方式
不指定任何参数
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
这个时候数组长度为16，填充因子为0.75，也就是临界值为12，从源码可以看出，这个时候其实没有做任何初始化，仅仅是将填充因子进行了赋值
指定数组长度
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
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;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
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 >= 100) ? 100 : n + 1;
}
- 指定了长度，填充因子还是取默认，会对指定的长度进行判断不能小于0，大于最大值会被置为最大值，==这里的最大值设定为2的30次方，不知道为啥==
- 来看一下tableSizeFor方法，它的作用是取到比指定长度大的最小一个2的次方数（说过了数组的长度需要是2的次方），比如3就给出4，6给出8，当然如果给到的就是4那也返回4，看看是怎么实现的
指定长度且指定填充因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { }
这个没什么好说的，调用的构造函数上面说过了
通过一个Map类型数据初始化
==这个以后有机会再看吧==
存储数据
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<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] 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)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
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"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> 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);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
这个看起来就长了，如果这个table也就是数组还没有初始化，或者长度为0，这个时候需要先扩容，也就能解释为什么构造函数中没有进行初始化了，用的时候才进行的初始化
扩容
数据平衡分布在数组table上
(n - 1) & hash需要特别注意这个处理方式，参考这个帖子，这个就是需要存储的数据的key的hash映射到数组中位置的处理，hash是key的hash是一个数字，n是数组长度是2的倍数，n-1是偶数二进制中所有位都为1与hash进行与操作，得到一个小于数组长度的值且不同的hash值会均匀的分布（理论上）
通过这个方式为存入的数据找到它在table上的位置，如果这个位置上还没有数据，那就直接初始化一个node进行存储即可
如果已经有了数据，那要判断一下这个节点上的key是不是我们要存入的key，如果是那就标记然后将value进行更新
如果不是那就要判断一下当前的节点数据是通过链表存储的还是红黑树，然后分别遍历看能否找到key进行更新，如果没有找到那就要添加一个新的节点来存储key和value，且对于链表来说还要判断一下当前链表的长度如果新增数据后长度达到了8，那就要转变为红黑树
获取数据
public V get(Object key) {
Node<K,V> 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<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) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
get相对简单，同样通过hash映射找到table上的位置，当然没找到就返回null，找到之后先判断首节点上的数据是不是，不是的话再根据节点类型（链表或者红黑树）进行迭代查找