java面试 集合中知识点 HashMapJDK18源码+底层数据结构分析 整理.docx
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java面试集合中知识点HashMapJDK18源码+底层数据结构分析整理
•HashMap简介
•底层数据结构分析
–JDK1.8之前
–JDK1.8之后
•HashMap源码分析
–构造方法
–put方法
–get方法
–resize方法
•HashMap常用方法测试
感谢changfubai对本文的改进做出的贡献!
HashMap简介
HashMap主要用来存放键值对,它基于哈希表的Map接口实现,是常用的Java集合之一。
JDK1.8之前HashMap由数组+链表组成的,数组是HashMap的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的(“拉链法”解决冲突)。
JDK1.8之后HashMap的组成多了红黑树,在满足下面两个条件之后,会执行链表转红黑树操作,以此来加快搜索速度。
•链表长度大于阈值(默认为8)
•HashMap数组长度超过64
底层数据结构分析
JDK1.8之前
JDK1.8之前HashMap底层是数组和链表结合在一起使用也就是链表散列。
HashMap通过key的hashCode经过扰动函数处理过后得到hash值,然后通过(n-1)&hash判断当前元素存放的位置(这里的n指的是数组的长度),如果当前位置存在元素的话,就判断该元素与要存入的元素的hash值以及key是否相同,如果相同的话,直接覆盖,不相同就通过拉链法解决冲突。
所谓扰动函数指的就是HashMap的hash方法。
使用hash方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的hashCode()方法换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
JDK1.8HashMap的hash方法源码:
JDK1.8的hash方法相比于JDK1.7hash方法更加简化,但是原理不变。
staticfinalinthash(Objectkey){
inth;
//key.hashCode():
返回散列值也就是hashcode
//^:
按位异或
//>>>:
无符号右移,忽略符号位,空位都以0补齐
return(key==null)?
0:
(h=key.hashCode())^(h>>>16);
}
对比一下JDK1.7的HashMap的hash方法源码.
staticinthash(inth){
//ThisfunctionensuresthathashCodesthatdifferonlyby
//constantmultiplesateachbitpositionhaveabounded
//numberofcollisions(approximately8atdefaultloadfactor).
h^=(h>>>20)^(h>>>12);
returnh^(h>>>7)^(h>>>4);
}
相比于JDK1.8的hash方法,JDK1.7的hash方法的性能会稍差一点点,因为毕竟扰动了4次。
所谓“拉链法”就是:
将链表和数组相结合。
也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。
若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。
jdk1.8之前的内部结构
JDK1.8之后
相比于之前的版本,JDK1.8以后在解决哈希冲突时有了较大的变化。
类的属性:
publicclassHashMap
//序列号
privatestaticfinallongserialVersionUID=362498820763181265L;
//默认的初始容量是16
staticfinalintDEFAULT_INITIAL_CAPACITY=1<<4;
//最大容量
staticfinalintMAXIMUM_CAPACITY=1<<30;
//默认的填充因子
staticfinalfloatDEFAULT_LOAD_FACTOR=0.75f;
//当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
staticfinalintTREEIFY_THRESHOLD=8;
//当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
staticfinalintUNTREEIFY_THRESHOLD=6;
//桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
staticfinalintMIN_TREEIFY_CAPACITY=64;
//存储元素的数组,总是2的幂次倍
transientNode
//存放具体元素的集
transientSet
//存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。
transientintsize;
//每次扩容和更改map结构的计数器
transientintmodCount;
//临界值当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容
intthreshold;
//加载因子
finalfloatloadFactor;
}
•loadFactor加载因子
loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度,loadFactor越趋近于1,那么数组中存放的数据(entry)也就越多,也就越密,也就是会让链表的长度增加,loadFactor越小,也就是趋近于0,数组中存放的数据(entry)也就越少,也就越稀疏。
loadFactor太大导致查找元素效率低,太小导致数组的利用率低,存放的数据会很分散。
loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。
给定的默认容量为16,负载因子为0.75。
Map在使用过程中不断的往里面存放数据,当数量达到了16*0.75=12就需要将当前16的容量进行扩容,而扩容这个过程涉及到rehash、复制数据等操作,所以非常消耗性能。
•threshold
threshold=capacity*loadFactor,当Size>=threshold的时候,那么就要考虑对数组的扩增了,也就是说,这个的意思就是衡量数组是否需要扩增的一个标准。
Node节点类源码:
//继承自Map.Entry
staticclassNode
finalinthash;//哈希值,存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较
finalKkey;//键
Vvalue;//值
//指向下一个节点
Node
Node(inthash,Kkey,Vvalue,Node
this.hash=hash;
this.key=key;
this.value=value;
this.next=next;
}
publicfinalKgetKey(){returnkey;}
publicfinalVgetValue(){returnvalue;}
publicfinalStringtoString(){returnkey+"="+value;}
//重写hashCode()方法
publicfinalinthashCode(){
returnObjects.hashCode(key)^Objects.hashCode(value);
}
publicfinalVsetValue(VnewValue){
VoldValue=value;
value=newValue;
returnoldValue;
}
//重写equals()方法
publicfinalbooleanequals(Objecto){
if(o==this)
returntrue;
if(oinstanceofMap.Entry){
Map.Entry
?
>e=(Map.Entry
?
>)o;
if(Objects.equals(key,e.getKey())&&
Objects.equals(value,e.getValue()))
returntrue;
}
returnfalse;
}
}
树节点类源码:
staticfinalclassTreeNode
TreeNode
TreeNode
TreeNode
TreeNode
booleanred;//判断颜色
TreeNode(inthash,Kkey,Vval,Node
super(hash,key,val,next);
}
//返回根节点
finalTreeNode
for(TreeNode
if((p=r.parent)==null)
returnr;
r=p;
}
HashMap源码分析
构造方法
HashMap中有四个构造方法,它们分别如下:
//默认构造函数。
publicHashMap(){
this.loadFactor=DEFAULT_LOAD_FACTOR;//allotherfieldsdefaulted
}
//包含另一个“Map”的构造函数
publicHashMap(Map
extendsK,?
extendsV>m){
this.loadFactor=DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m,false);//下面会分析到这个方法
}
//指定“容量大小”的构造函数
publicHashMap(intinitialCapacity){
this(initialCapacity,DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
publicHashMap(intinitialCapacity,floatloadFactor){
if(initialCapacity<0)
thrownewIllegalArgumentException("Illegalinitialcapacity:
"+initialCapacity);
if(initialCapacity>MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity=MAXIMUM_CAPACITY;
if(loadFactor<=0||Float.isNaN(loadFactor))
thrownewIllegalArgumentException("Illegalloadfactor:
"+loadFactor);
this.loadFactor=loadFactor;
this.threshold=tableSizeFor(initialCapacity);
}
putMapEntries方法:
finalvoidputMapEntries(Map
extendsK,?
extendsV>m,booleanevict){
ints=m.size();
if(s>0){
//判断table是否已经初始化
if(table==null){//pre-size
//未初始化,s为m的实际元素个数
floatft=((float)s/loadFactor)+1.0F;
intt=((ft<(float)MAXIMUM_CAPACITY)?
(int)ft:
MAXIMUM_CAPACITY);
//计算得到的t大于阈值,则初始化阈值
if(t>threshold)
threshold=tableSizeFor(t);
}
//已初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理
elseif(s>threshold)
resize();
//将m中的所有元素添加至HashMap中
for(Map.Entry
extendsK,?
extendsV>e:
m.entrySet()){
Kkey=e.getKey();
Vvalue=e.getValue();
putVal(hash(key),key,value,false,evict);
}
}
}
put方法
HashMap只提供了put用于添加元素,putVal方法只是给put方法调用的一个方法,并没有提供给用户使用。
对putVal方法添加元素的分析如下:
1.如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。
2.如果定位到的数组位置有元素就和要插入的key比较,如果key相同就直接覆盖,如果key不相同,就判断p是否是一个树节点,如果是就调用e=((TreeNode
如果不是就遍历链表插入(插入的是链表尾部)。
说明:
上图有两个小问题:
•直接覆盖之后应该就会return,不会有后续操作。
参考JDK8HashMap.java658行(issue#608)。
•当链表长度大于阈值(默认为8)并且HashMap数组长度超过64的时候才会执行链表转红黑树的操作,否则就只是对数组扩容。
参考HashMap的treeifyBin()方法(issue#1087)。
publicVput(Kkey,Vvalue){
returnputVal(hash(key),key,value,false,true);
}
finalVputVal(inthash,Kkey,Vvalue,booleanonlyIfAbsent,
booleanevict){
Node
//table未初始化或者长度为0,进行扩容
if((tab=table)==null||(n=tab.length)==0)
n=(tab=resize()).length;
//(n-1)&hash确定元素存放在哪个桶中,桶为空,新生成结点放入桶中(此时,这个结点是放在数组中)
if((p=tab[i=(n-1)&hash])==null)
tab[i]=newNode(hash,key,value,null);
//桶中已经存在元素
else{
Node
//比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等,key相等
if(p.hash==hash&&
((k=p.key)==key||(key!
=null&&key.equals(k))))
//将第一个元素赋值给e,用e来记录
e=p;
//hash值不相等,即key不相等;为红黑树结点
elseif(pinstanceofTreeNode)
//放入树中
e=((TreeNode
//为链表结点
else{
//在链表最末插入结点
for(intbinCount=0;;++binCount){
//到达链表的尾部
if((e=p.next)==null){
//在尾部插入新结点
p.next=newNode(hash,key,value,null);
//结点数量达到阈值(默认为8),执行treeifyBin方法
//这个方法会根据HashMap数组来决定是否转换为红黑树。
//只有当数组长度大于或者等于64的情况下,才会执行转换红黑树操作,以减少搜索时间。
否则,就是只是对数组扩容。
if(binCount>=TREEIFY_THRESHOLD-1)//-1for1st
treeifyBin(tab,hash);
//跳出循环
break;
}
//判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if(e.hash==hash&&
((k=e.key)==key||(key!
=null&&key.equals(k))))
//相等,跳出循环
break;
//用于遍历桶中的链表,与前面的e=p.next组合,可以遍历链表
p=e;
}
}
//表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
if(e!
=null){
//记录e的value
VoldValue=e.value;
//onlyIfAbsent为false或者旧值为null
if(!
onlyIfAbsent||oldValue==null)
//用新值替换旧值
e.value=value;
//访问后回调
afterNodeAccess(e);
//返回旧值
returnoldValue;
}
}
//结构性修改
++modCount;
//实际大小大于阈值则扩容
if(++size>threshold)
resize();
//插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
returnnull;
}
我们再来对比一下JDK1.7put方法的代码
对于put方法的分析如下:
•①如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。
•②如果定位到的数组位置有元素,遍历以这个元素为头结点的链表,依次和插入的key比较,如果key相同就直接覆盖,不同就采用头插法插入元素。
publicVput(Kkey,Vvalue)
if(table==EMPTY_TABLE){
inflateTable(threshold);
}
if(key==null)
returnputForNullKey(value);
inthash=hash(key);
inti=indexFor(hash,table.length);
for(Entry
=null;e=e.next){//先遍历
Objectk;
if(e.hash==hash&&((k=e.key)==key||key.equals(k))){
VoldValue=e.value;
e.value=value;
e.recordAccess(this);
returnoldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash,key,value,i);//再插入
returnnull;
}
get方法
publicVget(Objectkey){
Node
return(e=getNode(hash(key),key))==null?
null:
e.value;
}
finalNode
Node
if((tab=table)!
=null&&(n=tab.length)>0&&
(first=tab[(n-1)&hash])!
=null){
//数组元素相等
if(first.hash==hash&&//alwayscheckfirstnode
((k=first.key)==key||(key!
=null&&key.equals(k))))
returnfirst;
//桶中不止一个节点
if((e=first.next)!
=null){
//在树中get
if(firstinstanceofTreeNode)
return((TreeNode
//在链表中get
do{
if(e.hash==hash&&
((k=e.key)==key||(key!
=null&&key.equals(k))))
returne;
}while((e=e.next)!
=null);
}
}
returnnull;
}
resize方法
进行扩容,会伴随着一次重新hash分配,并且会遍历hash表中所有的元素,是非常耗时的。
在编写程序中,要尽量避免resize。
finalNode
Node
intoldCap=(oldTab==null)?
0:
oldTab.length;
intoldThr=threshold;
intnewCap,newThr=0;
if(oldCap>0){
//超过最大值就不再扩充
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