`

HashMap源码解读(一)

    博客分类:
  • JAVA
 
阅读更多
HashMap源码解读(一)


1、HashMap的存储结构
2、HashMap的初始化
3、元素Hash值获取及通过hash值找到talbe下标索引
4、元素添加方法addEntry
5、HashMap扩容
6、老table重新hash成新table
7、key为null,存到哪去了
8、查找元素get(Object key)
9、根据key删除元素


1、HashMap的存储结构

  在HashMap的Field中有:

transient Entry[] table;

  而Entry的定义如下:
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;
        final int hash;
 .........
}

简单说就是一个数组+链表,结构如下图:




2、HashMap的初始化
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
threshold=(int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY*DEFAULT_LOAD_FACTOR);
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}


    构造方法中出现的几个关键字段:loadFactor ,threshold,CAPACITY,table
其中table上面讲了,是HashMap的存储结构。CAPACITY这个是构建HashMap的时候的容量,这里使用了系统默认的初始容量,loadFactor 是加载因子,用处是和CAPACITY相乘获得threshold,这个文档的说明如下:The next size value at which to resize (capacity * load factor)。其实就是HashMap扩容的临界值,超过这个值,则重新扩容。
    这样就说明了loadFactor 的用处了。这里有人要问了。为什么要这个东西。这里就涉及到HashMap的原理了。HashMap中存储元素的时候,首先得先通过其自己的hash算法找到存储在talbe数组的索引值。但是这个hash算法并不能保证,每一个元素对应不同的talbe数组的索引值,当放入HashMap的元素过多的时候,就容易出现相同的索引值,在算法里叫冲突,这时候元素就会被加到该索引值下的链表当中,这样查找的效率就会大大降低,这显然违背了HashMap快速查找的初衷了。所有HashMap在设计的时候,就是用了这样一个加载因子,如果存储的元素个数占table长度的比例大于loadFactor 加载因子的时候,冲突加剧,这样我们就得扩容解决这样的问题。
    所以总结影响HashMap效率的两个因素:1.初始容量 2.加载因子。解决的本质无非就是减少hash冲突。

3、元素Hash值获取及通过hash值找到talbe下标索引
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
	return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

    这个不深究,结果是获得一个随机点的hash值
static int indexFor(int h, int length) {
	return h & (length-1);
}

    这个就是获得元素对应table下标索引的方法,h是通过上面的hash(int h)方法获得,length是table的长度

4、元素添加方法addEntry
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
	Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
	table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
	if (size++ >= threshold)
		resize(2 * table.length);
}
//Entry的构造方法
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
	value = v;
	next = n;
	key = k;
	hash = h;
}


    addEntry方法里出现的几个参数分别是:hash-->元素key的hash值,key,value不用说了,bucketIndex是计算出来的该元素对应的table下标索引。方法的前两句是,根据传入的参数生成一个Entry元素,他的next为现有table[bucketIndex]。
    说白了就是将新元素加到该元素对应table[bucketIndex]链表的表头。流程如下图:


5、HashMap扩容
void resize(int newCapacity) {
	Entry[] oldTable = table;
	int oldCapacity = oldTable.length;
	if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
		threshold = Integer.MAX_VALUE;
		return;
	}
	Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
	transfer(newTable);
	table = newTable;
	threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}


在元素添加方法addEntry中,添加完元素后,有下面两行代码:

if (size++ >= threshold)
	resize(2 * table.length);


    size表示的是HashMap中有多少个元素,当元素的个数超过临界值时,会自动调用扩容方法,可以看出HashMap的扩容是翻番的扩2 * table.length。我们在来看看resize扩容方法。
    前面几行是判断扩容后是否好过了最大的int值。后面几行是将原来的table中的元素,重新hash放到新的扩容后的table中。可能大家对transfer(newTable)这个方法很困惑。接下来,我们来解读这个方法的实现。

6、老table重新hash成新table
void transfer(Entry[] newTable) {
	Entry[] src = table;
	int newCapacity = newTable.length;
	for (int j = 0; j < src.length; j++) {
		Entry<K,V> e = src[j];
		if (e != null) {
			src[j] = null;
			do {
				Entry<K,V> next = e.next;
				int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
				e.next = newTable[i];
				newTable[i] = e;
				e = next;
			} while (e != null);
		}
	}
}


    这个方法的主要作用就是,将老的table中的所有不为空的元素,重新hash放到新的table中去。估计在do之前的大家能很好理解。就是遍历table中不为空的元素。这时候找出来的e = src[j]是一个Entry链表。所以,如果不为空,还要遍历这个链表中的每一个元素,并将这些元素重新hash到新table中。下面我们对于代码讲解。
//将第一个元素e后的链表截取出来
Entry<K,V> next = e.next;
//找到e对应新table的下标索引
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
//将e插入到新table下标索引链表的表头
e.next = newTable[i];
//将该新table下标索引重新定位为e,这样就完成了一个元素的重新hash
newTable[i] = e;
//将截取的剩余的链表继续hash
e = next;
示意图如下:
1、Entry<K,V> next = e.next;

2、e.next = newTable[i];

    即这里的e就是Entry[j],也就是

3、newTable[i] = e;
    因为newTable[i]本身是一个指向浅蓝色Entry[i]的引用,这个时候,我们在将这个引用指向红色Entry[j],这样就完成了老table中一个元素的重新hash到新table中。


7、key为null,存到哪去了
    在put方法里头,其实第一行就处理了key=null的情况。
if (key == null)
	return putForNullKey(value);
//那就看看这个putForNullKey是怎么处理的吧。
private V putForNullKey(V value) {
	for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
		if (e.key == null) {
			V oldValue = e.value;
			e.value = value;
			e.recordAccess(this);
			return oldValue;
		}
	}
	modCount++;
	addEntry(0, null, value, 0);
	return null;
}

    可以看到,前面那个for循环,是在talbe[0]链表中查找key为null的元素,如果找到,则将value重新赋值给这个元素的value,并返回原来的value。
    如果上面for循环没找到。则将这个元素添加到talbe[0]链表的表头。

8、查找元素get(Object key)
public V get(Object key) {
	if (key == null)
    	return getForNullKey();
	int hash = hash(key.hashCode());
	for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];e != null;e = e.next) {
		Object k;
		if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
		return e.value;
	}
	return null;
}

    前面两行是找key为null的元素,前面说过,key为null的元素,是放在table[0]这个链表的。所以要找的话,直接到table[0]中查找就行了。
    如果没找到的话。则根据key的hash值找到元素所在table中下标索引,根据其在找到元素所在链表,在遍历链表,找到该元素并返回其value,否则返回null。

9、根据key删除元素
public V remove(Object key) {
	Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
	return (e == null ? null : e.value);
}
调用的还是下面的方法
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length);
        Entry<K,V> prev = table[i];
        Entry<K,V> e = prev;
        while (e != null) {
            Entry<K,V> next = e.next;
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                modCount++;
                size--;
                if (prev == e)
                    table[i] = next;
                else
                    prev.next = next;
                e.recordRemoval(this);
                return e;
            }
            prev = e;
            e = next;
        }
        return e;
    }


    这里while循环外面的很好看懂,我们讨论while循环里的。
Entry<K,V> next = e.next;把原有的链表截出表头元素,然后判断这个表头元素的key是否就是我们要找的key。如果找出的第一个元素就是的话,我们直接将这个链表的第一个元素删除就OK。
if (prev == e)
      table[i] = next;
    如果不是,则遍历这个链表,下图展示了这个过程:

步骤1、初始情况
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;

步骤2、没找到
Entry<K,V> next = e.next;
……..
prev = e;
e = next;
如果e这个元素不是要删除的话,则遍历下一个元素。

步骤3、找到
prev.next = next;
return e;
将prev的下一个元素指向e.next。这样就相当于删除了e
最后的结果如下:


未完待续。。。















  • 大小: 1.8 KB
  • 大小: 5.8 KB
  • 大小: 2.6 KB
  • 大小: 2.2 KB
  • 大小: 2.4 KB
  • 大小: 2.8 KB
  • 大小: 2.9 KB
  • 大小: 3 KB
  • 大小: 3.4 KB
  • 大小: 2.9 KB
分享到:
评论

相关推荐

    HashMap之resize()方法源码解读.docx

    HashMap之resize()方法源码解读 HashMap的resize()方法是HashMap中最核心的方法之一,该方法负责扩容HashMap的容量,以便存储更多的键值对。下面我们将对HashMap的resize()方法进行源码解读,了解其扩容机制和原理...

    HashMap、ConcurrenyHashMap源码解读

    hashmap源码解读,并且会对比JDK7和8实现的不同,已更新ConcurrentHashMap部分,且结合记录了多个视频的笔记。可以在https://blog.csdn.net/hancoder/article/details/105424922 获取最新笔记地址,下载过旧文件的...

    HashMap之put方法源码解读.docx

    HashMap 之 put 方法源码解读 HashMap 是 Java 中一种常用的数据结构,用于存储键值对。其中,put 方法是 HashMap 中最重要的方法之一,负责将键值对存储到HashMap 中。在本文中,我们将对 HashMap 的 put 方法的...

    大厂HashMap面试源码解读,适合面试、初学者的人

    大厂HashMap面试源码解读,适合面试、初学者的人,HahsMap源码解读

    (003)HashMap中红黑树TreeNode的split方法源码解读.docx

    HashMap 中红黑树 TreeNode 的 split 方法源码解读 HashMap 中红黑树 TreeNode 的 split 方法是 Java 中HashMap 的核心组件之一,负责将红黑树从旧数组转移到新数组上,并进行树链表的重新组织和优化。在本文中,...

    (006)HashMap$TreeNode确保根节点为头节点的moveRootToFront方法源码解读.docx

    在Java的集合框架中,HashMap是一个非常重要的数据结构,它提供了高效的存储和查找元素的能力。在HashMap的实现中,为了优化性能,当链表长度达到一定阈值时,会将链表转换为红黑树(Red-Black Tree)。红黑树是一种...

    HashMap源码粗略解读(面试必问)

    这篇文章将对HashMap的一些核心知识点进行深入解读,特别关注于面试中常见的问题。 1. **HashMap的默认容量** HashMap的默认容量是16,这是通过构造函数中的`initialCapacity`参数指定的,如果未显式设置,则...

    java面试题_源码解读(3题)

    在Java面试中,源码解读是一项重要的能力,它考察了开发者对Java语言底层实现的理解以及问题解决的能力。这里我们将深入探讨三道常见的Java面试题,它们涵盖了基础、并发和集合框架等方面,帮助你提升对Java源码的...

    java源码解读-JavaSource:Java源码解读

    在Java编程语言的世界里,源码解读是提升技术深度、理解内部机制的关键步骤。"JavaSource:Java源码解读"项目旨在帮助开发者深入探索Java的内部工作原理,从而更好地运用和优化代码。在这个项目中,我们可以看到一...

    java源码解读-java-src:java源码解读

    Java源码解读是Java开发人员深入理解平台工作原理和编程模型的重要途径。在这个"java-src:java源码解读"项目中,我们可以探索Java的核心库,包括JVM(Java虚拟机)、集合框架、并发机制、I/O流、网络编程等多个关键...

    深入解读大厂java面试必考点之HashMap全套学习资料

    HashMap是Java编程语言中最常用的集合类之一,尤其在面试中,HashMap的相关知识是考察...这套学习资料应该包含了HashMap的实例分析、源码解读、常见面试题以及实战演练等内容,确保你全面掌握这一核心Java数据结构。

    java源码解读-JavaAPI:jdk源码解读分析

    本篇文章将对Java API的部分关键组件进行源码解读,帮助读者深入理解其工作原理。 1. **对象创建与内存管理**: - `Object`类:所有Java类的基类,包含了如`clone()`, `equals()`, `hashCode()`等方法。理解`...

    HashMap中红黑树插入节点的调整过程.doc

    总的来说,理解HashMap中红黑树插入节点的调整过程需要深入理解红黑树的性质和旋转操作,同时熟悉HashMap源码中的编码风格和变量命名规则。通过这些知识,我们可以更好地掌握HashMap在处理大数据量时如何保持高效...

    Java相关技术总结,包括redis,MySQL,RabbitMq,面试题总结,源码解读

    源码解读是提升技术水平的重要途径。例如,深入理解HashMap和ConcurrentHashMap的实现,可以让我们更好地利用这些数据结构,避免性能瓶颈;阅读ArrayList和LinkedList的源码,有助于我们选择合适的数据结构以优化...

    16 解析HashMap.txt

    HashMap、ConcurrentHashMap源码级解读,并且对比了JDK7和8实现的不同,进行了大量的解释,结合了多个学习视频

    java源码解读-ITG-JavaBook01:Java面试高频源码解读

    《Java源码解读-ITG-JavaBook01: Java面试高频源码解读》是一部针对Java程序员面试准备的深入学习资料。在这个项目中,我们将会探索Java语言的一些核心概念和常用库的源代码,帮助开发者更好地理解Java的内部机制,...

    Java底层知识点、源码解读,技术栈相关原理知识点、工具解读最佳实践、功能点实战,问题排查,开发技巧等

    Java作为一门广泛使用的编程语言,其底层知识点和源码解读对于深入理解并优化代码性能至关重要。本主题将探讨以下几个方面: 1. **Java虚拟机(JVM)**: JVM是Java程序运行的基础,它负责字节码的解释执行,内存...

    深入解读大厂java面试必考基本功-HashMap集合配套文档代码资料

    在本套课程中,将会非常深入、非常详细、非常全面的解读HashMap以及源码底层设计的思想。从底层的数据结构到底层源码分析以及怎样使用提高HashMap集合的效率问题等进行分析。如果掌握本套课程,那么再看其他javase的...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics