ArrayList扩容机制

简介: /
  • 先来看Add方法
/**
*将指定的元素追加到此列表的末尾
*/
public boolean add(E e) {
  //添加元素之前,先调用ensureCapacityInternal方法
  ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!(增量modCount)
  //这里看到ArrayList添加元素的实质就相当于为数组赋值
  elementData[size++] = e;
  return true;
}
  • 再来看看ensureCapacityInternal()方法,可以看到add()方法首先调用了ensureCapacityInternal(size+1)
//得到最小扩容量
private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
    if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
        //获取默认的容量和传入参数的较大值(第一次的较大值是DEFAULT_CAPACITY=10,minCapacity=1)
        minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
    }
    ensureExplicitCapacity(minCapacity);
}

当要add进第一个元素时,minCapacity为1,在Math.max()方法比较后,minCapacity为10

  • ensureExplicitCapacity()方法
//判断是否需要扩容
private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
    modCount++;
    // overflow-conscious code
    if (minCapacity - elementData.length > 0)
        //调用grow()方法进行扩容,调用此方法代表已经开始扩容了
        grow(minCapacity);
}

我们来仔细分析一下

  1. 当我们要add进第一个元素到ArrayList时,elementData.length为0(因为还是一个空的list,里面还没有数据,所以没有进行扩容,默认扩容10),因为执行了ensureCapacityInternal()方法,所以minCapacity此时为10。此时,minCapacity - elemetData.length > 0(minCapacity=10,elemetData.length=0)成立,所以会进入==grow(minCapacity)==方法。
  2. 当add第2个元素时,minCapacity为2,此时elementData.length(容量)在添加第一个元素后扩容成10了。此时,minCapacity - elementData.length > 0不成立,所以不会进入(执行)==grow(minCapacity)==方法。
  3. 添加第3、4…到第10个元素时,依然不会执行==grow()==方法,数组容量都为10。
    知道添加第11个元素,minCapacity(为11)比elementData.length(为10)要大。进行grow方法进行扩容
  4. grow方法
private void grow(int minCapacity) {
    // oldCapacity为旧容量,newCapacity为新容量
    int oldCapacity = elementData.length;//(0,10,15)
    //将oldCapacity右移一位,其效果相当于oldCapacity/2;
    // 我们知道位运算的速度远远快于整除运算,整句运算式的结果就是将新容量更新为旧容量的1.5倍
    int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
    // 然后检查新容量是否大于最小需要容量,若还是小于最小需要容量,那么久把最小需要容量当作数组的新容量
    if (newCapacity - minCapacity < 0)
        newCapacity = minCapacity;
    //判断新容量是否大于集合的最大容量(一般大不了)
    if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
        newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
    // 给elementData从新赋值(10,15)
    elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}

int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1),所以 ArrayList 每次扩容之后容量都会变为原来的 1.5 倍!

“>>”(移位运算符):>>1 右移一位相当于除2,右移n位相当于除以 2 的 n 次方。这里 oldCapacity 明显右移了1位所以相当于oldCapacity /2。对于大数据的2进制运算,位移运算符比那些普通运算符的运算要快很多,因为程序仅仅移动一下而已,不去计算,这样提高了效率,节省了资源

通过例子探究一下grow()方法

  • 当add第一个元素时,oldCapacity为0,经比较后第一个if判断成立,newCapacity = minCapacity(为10)。但是第二个if判断不会成立,即newCapacity不比MAX_ARRAY_SIZE大,则不会进入hugeCapacity方法。数组容量为10,add方法中return true,size增为1。
  • 当add第11个元素进入grow方法时,newCapacity为15,比minCapacity(为11)大,第一个if判断不成立。新容量没有大于数组最大size,不会进入hugeCapacity方法。数组容量扩为15,add方法中rerurn,true,size增为11。
  • 以此类推…
    这里补充一点比较重要,但是容易被忽视掉的知识点:
  • java中的length属性是针对数组说的,比如说你声明了一个数组,想知道这个数组的长度则用到了length这个属性。
  • java中的length() 方法是针对字符串说的,如果想看这个字符串的长度则用到 length() 这个方法。
  • java中的size() 方法是针对泛型集合说的,如果想看这个泛型有多少元素,就调用此方法类查看!
相关文章
|
Java Linux Android开发
Android基础知识:解释什么是Android(安卓)操作系统?
Android基础知识:解释什么是Android(安卓)操作系统?
4493 0
|
编解码
A/D转换器的转换精度的介绍
A/D转换器的转换精度 一、引言 A/D转换器(Analog-to-Digital Converter)是一种将模拟信号转换为数字信号的设备,广泛应用于各个领域,如通信、仪器仪表、自动控制等。转换精度是评价A/D转换器性能的重要指标之一,它决定了转换器对输入信号的准确度和分辨率。本文将介绍A/D转换器的转换精度及其影响因素,并探讨提高转换精度的方法和技术。 二、转换精度的定义 A/D转换器的转换精度通常用位数(bits)来表示,表示转换器输出数字信号的二进制位数。例如,一个12位A/D转换器可以将模拟信号转换为12位的二进制数字信号。转换精度越高,表示能够更准确地将模拟信号转换为数字信号,
1572 0
|
存储 人工智能 移动开发
7zip 命令使用手册
本文中介绍的命令使用方式在所有安装了7zip的系统平台上使用方式一致。 在 Windows 系统上,你可以直接去观官网下载 7zip 安装包根据提示进行安装,但是若要使用7z命令,一定需要手动将 7zip 的安装目录添加到系统的Path环境变量。 在Linux上,请确包你使用的是 原版7zip 而非 p7zip,在Linux系统上的安装可以参考我的博文《如何在 Linux 系统中安装和使用 7zip》(实际上,本文节选自该博文)
2136 0
|
移动开发 JavaScript Oracle
Oracle根据汉字取拼音首字母的function
Oracle根据汉字取拼音首字母的function
9763 0
|
5月前
|
canal Java 关系型数据库
|
5月前
|
监控 Java 调度
XXLJob定时任务概述
定时任务是基于时间表达式调度执行的任务,适用于定时对账、超时取消等场景。单体架构可使用轮询、Timer、ScheduledExecutorService、Quartz或SpringTask;分布式环境下需解决重复执行、故障转移等问题,主流方案有XXL-JOB、Elastic-Job、Saturn和ScheduleX。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
大模型基础概念术语解释
大语言模型(LLM)基于Transformer架构,通过海量文本训练,实现强大语言理解与生成。其核心包括注意力机制、位置编码、嵌入层等,支持万亿级参数与涌现能力,能完成翻译、问答等多任务,展现卓越泛化与推理能力。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
|
5月前
|
关系型数据库 应用服务中间件 Nacos
Nacos配置中心
本章介绍Nacos配置中心的实现,涵盖配置管理、热更新、共享配置及优先级规则,并演示Nacos集群搭建与高可用部署,帮助掌握微服务环境下配置统一管理的核心技能。
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
TeleAI 开源星辰语义大模型-TeleChat2!
2024.9.20 中国电信人工智能研究院(TeleAI)开源TeleChat2-115B模型,该模型是首个完全国产算力训练并开源的千亿参数模型。