概述
- HashMap实现了Map接口，即允许放入key为null的元素，也允许插入value为null的元素；
- 跟TreeMap不同，HashMap容器不保证元素顺序，根据需要该容器可能会对元素重新哈希，元素的顺序也会被重新打散，因此不同时间迭代同一个HashMap的顺序可能会不同。
- 根据对冲突的处理方式不同，哈希表有两种实现方式，一种开放地址方式(Open addressing)，另一种是冲突链表方式(Separate chaining with linked lists)。Java7 HashMap采用的是冲突链表方式。
- HashSet仅仅是对HashMap做了一层包装，也就是说HashSet里面有一个HashMap(适配器模式)。
我们这里将重点分析HashMap。
HashMap结构图
从上图容易看出
- 如果选择合适的哈希函数，put()和get()方法可以在常数时间内完成
- 对HashMap进行迭代时，需要遍历整个table以及后面跟的冲突链表。因此对于迭代比较频繁的场景，不宜将HashMap的初始大小设的过大。
有两个参数可以影响HashMap的性能: 初始容量(inital capacity)和负载系数(load factor)
初始容量指定了初始table的大小，负载系数用来指定自动扩容的临界值。当entry的数量超过capacity*load_factor时，容器将自动扩容并重新哈希。对于插入元素较多的场景，将初始容量设大可以减少重新哈希的次数。
将对象放入到HashMap或HashSet中时，有两个方法需要特别关心: hashCode()和equals()。
hashCode()方法决定了对象会被放到哪个bucket里，当多个对象的哈希值冲突时，equals()方法决定了这些对象是否是“同一个对象”。所以，如果要将自定义的对象放入到HashMap或HashSet中，需要重写hashCode()和equals()方法。
构造函数
/** * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial * capacity and load factor. * * @param initialCapacity the initial capacity * @param loadFactor the load factor * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative * or the load factor is nonpositive */ 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); } /** * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial * capacity and the default load factor (0.75). * * @param initialCapacity the initial capacity. * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative. */ public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity * (16) and the default load factor (0.75). */ public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted } /** * Constructs a new <tt>HashMap</tt> with the same mappings as the * specified <tt>Map</tt>. The <tt>HashMap</tt> is created with * default load factor (0.75) and an initial capacity sufficient to * hold the mappings in the specified <tt>Map</tt>. * * @param m the map whose mappings are to be placed in this map * @throws NullPointerException if the specified map is null */ public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, false); }
重点方法源码解读 （1.7）
put()
put(K key, V value)方法是将指定的key, value对添加到map里。
//定义一个空的Entry数组 transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE; public V put(K key, V value) { //如果数组为空则调用inflateTable（）方法 if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable(threshold); } //如果传入的key是null，调用putForNullKey（）方法，把值传入 if (key == null) return putForNullKey(value); //如果key不是null，调用hash（）得到哈希值 int hash = hash(key); //调用indexFor（）方法，传入哈希值，与数组的长度，得到该值在数组中的索引位置 int i = indexFor(hash, table.length); //对数组进行遍历，得到每一个entry for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; //如果entry的哈希值并且键或者值一致，则将原来的值取出来，把当前值赋值进去，调用recordAccess（）方法 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } //结构改变 modCount++; //调用addEntry () 添加一个entry 参数是哈希值，键，值，和索引 addEntry(hash, key, value, i); return null; } //空数组调用私有方法tosize private void inflateTable(int toSize) { // Find a power of 2 >= toSize //得到容量 int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); //数组临界值 在数组容量乘负载因子与最大容量+1相比取最小 threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); //初始化entry数组大小 table = new Entry[capacity]; //初始化容量大小 initHashSeedAsNeeded(capacity); } void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //如果size大于临界值并且添加entry计算出来的数组索引的值不为null if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { //调用扩容方法，参数是2*数组长度 resize(2 * table.length); //key不等于null ，计算出key的哈希值 hash = (null != key) ? hash(key) : 0; //得到在数组中位置 bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } //创建一个entry createEntry(hash, key, value, bucketIndex); } void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //在冲突链表头部插入新的entry ----- 头插法 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); size++; }
- 该方法首先会对map做一次查找，看是否包含该元组，如果已经包含则直接返回
- 如果没有找到，则会通过
addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)方法插入新的entry，插入方式为头插法
get()
get(Object key)方法根据指定的key值返回对应的value，该方法调用了getEntry(Object key)得到相应的entry，然后返回entry.getValue()。
因此getEntry()是算法的核心。 算法思想是首先通过hash()函数得到对应bucket的下标，然后依次遍历冲突链表，通过key.equals(k)方法来判断是否是要找的那个entry。
上图中hash(k)&(table.length-1)等价于hash(k)%table.length，原因是HashMap要求table.length必须是2的指数，因此table.length-1就是二进制低位全是1，跟hash(k)相与会将哈希值的高位全抹掉，剩下的就是余数了。
//getEntry()方法 final Entry<K,V> getEntry(Object key) { ...... int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); for (Entry<K,V> e = table[hash&(table.length-1)];//得到冲突链表 e != null; e = e.next) {//依次遍历冲突链表中的每个entry Object k; //依据equals()方法判断是否相等 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }
remove()
remove(Object key)的作用是删除key值对应的entry，该方法的具体逻辑是在removeEntryForKey(Object key)里实现的。removeEntryForKey()方法会首先找到key值对应的entry，然后删除该entry(修改链表的相应引用)。查找过程跟getEntry()过程类似。
//removeEntryForKey() final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { ...... int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); int i = indexFor(hash, table.length);//hash&(table.length-1) Entry<K,V> prev = table[i];//得到冲突链表 Entry<K,V> e = prev; while (e != null) {//遍历冲突链表 Entry<K,V> next = e.next; Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {//找到要删除的entry modCount++; size--; if (prev == e) table[i] = next;//删除的是冲突链表的第一个entry else prev.next = next; return e; } prev = e; e = next; } return e; }
1.8版本 HashMap
Java8 对 HashMap 进行了一些修改，最大的不同就是利用了红黑树，所以其由 数组+链表+红黑树 组成。
根据 Java7 HashMap 的介绍，我们知道，查找的时候，根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标，但是之后的话，需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的，时间复杂度取决于链表的长度，为 O(n)。
为了降低这部分的开销，在 Java8 中，当链表中的元素达到了 8 个时，会将链表转换为红黑树，在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。
注意，上图是示意图，主要是描述结构，不会达到这个状态的，因为这么多数据的时候早就扩容了。
Java7 中使用 Entry 来代表每个 HashMap 中的数据节点，Java8 中使用 Node，基本没有区别，都是 key，value，hash 和 next 这四个属性，不过，Node 只能用于链表的情况，红黑树的情况需要使用 TreeNode。
我们根据数组元素中，第一个节点数据类型是 Node 还是 TreeNode 来判断该位置下是链表还是红黑树的。
put
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } // 第四个参数 onlyIfAbsent 如果是 true，那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作 // 第五个参数 evict 我们这里不关心 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // 第一次 put 值的时候，会触发下面的 resize()，类似 java7 的第一次 put 也要初始化数组长度 // 第一次 resize 和后续的扩容有些不一样，因为这次是数组从 null 初始化到默认的 16 或自定义的初始容量 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 找到具体的数组下标，如果此位置没有值，那么直接初始化一下 Node 并放置在这个位置就可以了 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else {// 数组该位置有数据 Node<K,V> e; K k; // 首先，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; // 如果该节点是代表红黑树的节点，调用红黑树的插值方法，本文不展开说红黑树 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { // 到这里，说明数组该位置上是一个链表 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 插入到链表的最后面(Java7 是插入到链表的最前面) if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); // TREEIFY_THRESHOLD 为 8，所以，如果新插入的值是链表中的第 8 个 // 会触发下面的 treeifyBin，也就是将链表转换为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // 如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals) if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 此时 break，那么 e 为链表中[与要插入的新值的 key "相等"]的 node break; p = e; } } // e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key"相等" // 对于我们分析的put操作，下面这个 if 其实就是进行 "值覆盖"，然后返回旧值 if (e != null) { V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); 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; }
和 Java7 稍微有点不一样的地方就是，Java7 是先扩容后插入新值的，Java8 先插值再扩容
resize() 扩容
resize() 方法用于初始化数组或数组扩容，每次扩容后，容量为原来的 2 倍，并进行数据迁移。
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) { // 对应数组扩容 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 将数组大小扩大一倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) // 将阈值扩大一倍 newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // 对应使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化后，第一次 put 的时候 newCap = oldThr; else {// 对应使用 new HashMap() 初始化后，第一次 put 的时候 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; // 用新的数组大小初始化新的数组 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; // 如果是初始化数组，到这里就结束了，返回 newTab 即可 if (oldTab != null) { // 开始遍历原数组，进行数据迁移。 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; // 如果该数组位置上只有单个元素，那就简单了，简单迁移这个元素就可以了 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; // 如果是红黑树，具体我们就不展开了 else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // 这块是处理链表的情况， // 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 // loHead、loTail 对应一条链表，hiHead、hiTail 对应另一条链表，代码还是比较简单的 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; // 第一条链表 newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; // 第二条链表的新的位置是 j + oldCap，这个很好理解 newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
get
- 计算 key 的 hash 值，根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1)
- 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
- 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
- 遍历链表，直到找到相等(==或equals)的 key
public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } 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) { // 判断第一个节点是不是就是需要的 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; if ((e = first.next) != null) { // 判断是否是红黑树 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 链表遍历 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
HashSet
HashSet是对HashMap的简单包装，对HashSet的函数调用都会转换成合适的HashMap方法，因此HashSet的实现非常简单
//HashSet是对HashMap的简单包装 public class HashSet<E> { ...... private transient HashMap<E,Object> map;//HashSet里面有一个HashMap // Dummy value to associate with an Object in the backing Map private static final Object PRESENT = new Object(); public HashSet() { map = new HashMap<>(); } ...... public boolean add(E e) {//简单的方法转换 return map.put(e, PRESENT)==null; } ...... }
