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HashMap解惑

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 HashMap中有一些我们容易忽视的点

1. 关于key的hash和equals

public V put(K key, V value) {
        if (table == EMPTY_TABLE) {
            inflateTable(threshold);
        }
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key);
        int i = indexFor(hash, table.length);
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }

        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

 由上述代码知道,hash值是用来确定bucketIndex,equals是用来和链表上的值比较,因此对于key是自定义的类,强烈建议重写hashCode和equals方法。此处也是容易引起内存泄露的点。

下面摘抄一段JDK里面的注释,

/**
     * Returns a hash code value for the object. This method is
     * supported for the benefit of hash tables such as those provided by
     * {@link java.util.HashMap}.
     * <p>
     * The general contract of {@code hashCode} is:
     * <ul>
     * <li>Whenever it is invoked on the same object more than once during
     *     an execution of a Java application, the {@code hashCode} method
     *     must consistently return the same integer, provided no information
     *     used in {@code equals} comparisons on the object is modified.
     *     This integer need not remain consistent from one execution of an
     *     application to another execution of the same application.
     * <li>If two objects are equal according to the {@code equals(Object)}
     *     method, then calling the {@code hashCode} method on each of
     *     the two objects must produce the same integer result.
     * <li>It is <em>not</em> required that if two objects are unequal
     *     according to the {@link java.lang.Object#equals(java.lang.Object)}
     *     method, then calling the {@code hashCode} method on each of the
     *     two objects must produce distinct integer results.  However, the
     *     programmer should be aware that producing distinct integer results
     *     for unequal objects may improve the performance of hash tables.
     * </ul>
     * <p>
     * As much as is reasonably practical, the hashCode method defined by
     * class {@code Object} does return distinct integers for distinct
     * objects. (This is typically implemented by converting the internal
     * address of the object into an integer, but this implementation
     * technique is not required by the
     * Java<font size="-2"><sup>TM</sup></font> programming language.)
     *
     * @return  a hash code value for this object.
     * @see     java.lang.Object#equals(java.lang.Object)
     * @see     java.lang.System#identityHashCode
     */
    public native int hashCode();

 

 

2. rehash的条件

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            resize(2 * table.length);
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }

        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    }

 if条件告诉我们rehash的条件要同时满足两个:map中元素个数不小于阀值即容量*负载因子,对应的bucketIndex处有元素。

 另外,如下代码作备忘,

static int indexFor(int h, int length) {
        // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
        return h & (length-1);
    }

 

3. 可以插入(null, null)吗

Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
        map.put(null, null);
        System.out.println(map.size()); // 1

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); // hash = 0, bucketIndex = 0
        return null;
    }

注意,Hashtable和ConcurrentHashMap进行put时若value为null,将抛出NullPointerException。 

 

4. table默认初始大小 - 16

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        // ...

        this.loadFactor = loadFactor; // 0.75
        threshold = initialCapacity; // 16
        init(); // nothing
    }

public V put(K key, V value) {
        if (table == EMPTY_TABLE) {
            inflateTable(threshold);
        }
        // ...
}

private void inflateTable(int toSize) {
        // Find a power of 2 >= toSize
        int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); // 16

        threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
        table = new Entry[capacity];
        initHashSeedAsNeeded(capacity);
    }

private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
        // assert number >= 0 : "number must be non-negative";
        return number >= MAXIMUM_CAPACITY
                ? MAXIMUM_CAPACITY
                : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
    }

 

5. 关于HashMap里的hash(Object key)方法

final int hash(Object k) {
        int h = hashSeed;
        if (0 != h && k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }

        h ^= k.hashCode();

        // This function ensures that hashCodes that differ only by
        // constant multiples at each bit position have a bounded
        // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

/**
     * Initialize the hashing mask value. We defer initialization until we
     * really need it.
     */
    final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) {
        boolean currentAltHashing = hashSeed != 0;
        boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
                (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
        boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing;
        if (switching) {
            hashSeed = useAltHashing
                ? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this)
                : 0;
        }
        return switching;
    }

 

 6.从hashmap的put方法的具体逻辑来看,里面充斥着线程不安全因素:

1)map为空时,同时初始化map

2)hash冲突时,同时操作链表

3)同时rehash时造成机器load高

 

 7.元素为什么放在链表的头部:因为单链表,放头部最快

 

 8.LinkedHashMap的实现:继承于HashMap,内部的Entry也继承于HashMap.Entry,增加了属性before,after,另外,重写了get,addEntry,createEntry方法,提供了iterator相关方法。

 

 9.TreeMap的实现,重点看put方法

public V put(K key, V value) {
        Entry<K,V> t = root;
        if (t == null) {
            compare(key, key); // type (and possibly null) check

            root = new Entry<>(key, value, null);
            size = 1;
            modCount++;
            return null;
        }
        int cmp;
        Entry<K,V> parent;
        // split comparator and comparable paths
        Comparator<? super K> cpr = comparator;
        if (cpr != null) {
            do {
                parent = t;
                cmp = cpr.compare(key, t.key);
                if (cmp < 0)
                    t = t.left;
                else if (cmp > 0)
                    t = t.right;
                else
                    return t.setValue(value);
            } while (t != null);
        }
        else {
            if (key == null)
                throw new NullPointerException();
            Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
            do {
                parent = t;
                cmp = k.compareTo(t.key);
                if (cmp < 0)
                    t = t.left;
                else if (cmp > 0)
                    t = t.right;
                else
                    return t.setValue(value);
            } while (t != null);
        }
        Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent);
        if (cmp < 0)
            parent.left = e;
        else
            parent.right = e;
        fixAfterInsertion(e);
        size++;
        modCount++;
        return null;
    }

 

  10. jdk7 ConcurrentHashMap的get,size,put方法

public V get(Object key) {
        Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
        HashEntry<K,V>[] tab;
        int h = hash(key);
        long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
            (tab = s.table) != null) {
            for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
                     (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
                 e != null; e = e.next) {
                K k;
                if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
                    return e.value;
            }
        }
        return null;
    }

 

public int size() {
        // Try a few times to get accurate count. On failure due to
        // continuous async changes in table, resort to locking.
        final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
        int size;
        boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
        long sum;         // sum of modCounts
        long last = 0L;   // previous sum
        int retries = -1; // first iteration isn't retry
        try {
            for (;;) {
                if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                    for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                        ensureSegment(j).lock(); // force creation
                }
                sum = 0L;
                size = 0;
                overflow = false;
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
                    Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
                    if (seg != null) {
                        sum += seg.modCount;
                        int c = seg.count;
                        if (c < 0 || (size += c) < 0)
                            overflow = true;
                    }
                }
                if (sum == last)
                    break;
                last = sum;
            }
        } finally {
            if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                    segmentAt(segments, j).unlock();
            }
        }
        return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
    }

  

public V put(K key, V value) {
        Segment<K,V> s;
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        int hash = hash(key);
        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
            s = ensureSegment(j);
        return s.put(key, hash, value, false);
    }

public V putIfAbsent(K key, V value) {
        Segment<K,V> s;
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        int hash = hash(key);
        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject
             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null)
            s = ensureSegment(j);
        return s.put(key, hash, value, true);
    }

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
            HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
                scanAndLockForPut(key, hash, value);
            V oldValue;
            try {
                HashEntry<K,V>[] tab = table;
                int index = (tab.length - 1) & hash;
                HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
                for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
                    if (e != null) {
                        K k;
                        if ((k = e.key) == key ||
                            (e.hash == hash && key.equals(k))) {
                            oldValue = e.value;
                            if (!onlyIfAbsent) {
                                e.value = value;
                                ++modCount;
                            }
                            break;
                        }
                        e = e.next;
                    }
                    else {
                        if (node != null)
                            node.setNext(first);
                        else
                            node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
                        int c = count + 1;
                        if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
                            rehash(node);
                        else
                            setEntryAt(tab, index, node);
                        ++modCount;
                        count = c;
                        oldValue = null;
                        break;
                    }
                }
            } finally {
                unlock();
            }
            return oldValue;
        }

/**
         * Scans for a node containing given key while trying to
         * acquire lock, creating and returning one if not found. Upon
         * return, guarantees that lock is held. UNlike in most
         * methods, calls to method equals are not screened: Since
         * traversal speed doesn't matter, we might as well help warm
         * up the associated code and accesses as well.
         *
         * @return a new node if key not found, else null
         */
        private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
            HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
            HashEntry<K,V> e = first;
            HashEntry<K,V> node = null;
            int retries = -1; // negative while locating node
            while (!tryLock()) {
                HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
                if (retries < 0) {
                    if (e == null) {
                        if (node == null) // speculatively create node
                            node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
                        retries = 0;
                    }
                    else if (key.equals(e.key))
                        retries = 0;
                    else
                        e = e.next;
                }
                else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
                    lock();
                    break;
                }
                else if ((retries & 1) == 0 &&
                         (f = entryForHash(this, hash)) != first) {
                    e = first = f; // re-traverse if entry changed
                    retries = -1;
                }
            }
            return node;
        }

 

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    谁喜欢谁下载,没啥商业价值,comsol也能做,不过我这产量更大

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    基于ssm的新媒体视域下的中国古诗词展演源代码(java+vue+mysql+说明文档+LW).zip

    该新媒体视域下的中国古诗词展演主要为管理员和用户两类用户角色提供需求,管理员在后台可以对系统进行全面管理,用户在前台可以进行查看系统信息,注册登录,查询校园失物,评论,下载校园失物等操作。 项目包含完整前后端源码和数据库文件 环境说明: 开发语言:Java 框架:ssm,mybatis JDK版本:JDK1.8 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/idea Maven包:Maven3.3 部署容器:tomcat7

    Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测(含完整的程序,GUI设计和代码详解)

    内容概要:本文介绍了使用MATLAB实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的多特征分类预测模型。通过PSO优化BiLSTM模型的超参数、引入注意力机制增强模型的特征提取能力,提升了多维度数据的分类精度。模型在金融风险预测、医疗健康预测、交通流量预测等多个领域具有广泛的应用前景。项目详细描述了模型架构、代码实现、训练与优化、模型评估与可视化、以及GUI界面设计等方面的内容。 适合人群:具备一定编程基础,工作1-3年的数据科学家和机器学习工程师。 使用场景及目标:① 金融、医疗、交通等领域的多特征分类预测任务;② 结合PSO优化BiLSTM超参数、引入注意力机制,提升模型预测准确度。 阅读建议:本文详细讲解了模型的理论背景、算法实现和应用案例,适合希望深入理解深度学习和优化算法的读者。建议结合代码和实际数据进行实验,以便更好地掌握模型的设计和优化过程。

    Java项目-基于SSM的物资管理系统项目源码.zip

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    基于ssm的家居商城系统的设计与实现+jsp源代码(完整前后端+mysql+说明文档+LW).zip

    系统实现: 用户功能模块:用户点击进入到系统操作界面,可以对主页、个人中心、我的收藏管理、订单管理等功能模块,我的收藏管理:通过列表可以获取用户ID、收藏ID、表名、收藏名称、收藏图片信息并进行修改操作 管理员功能模块:管理员通过用户名和密码填写完成后进行登录。管理员登录成功后进入到系统操作界面,可以对主页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、系统管理、订单管理等功能模块进行相对应操作。 项目包含完整前后端源码和数据库文件 环境说明: 开发语言:Java 框架:ssm,mybatis JDK版本:JDK1.8 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/idea Maven包:Maven3.3 服务器:tomcat7

    STM32F103单片机采集温湿度及SPI FLASH数据保存并通过BC260-NBIOT模块上传数据到华为云物联网平台代码

    1、嵌入式物联网单片机项目开发实战。例程经过精心编写,简单好用。 2、代码使用KEIL 标准库开发,当前在STM32F103运行,如果是STM32F103其他型号芯片,依然适用,请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 3、软件下载时,请注意keil选择项是jlink还是stlink。 4、有偿指导v:wulianjishu666; 5、如果接入其他传感器,请查看发布的其他资料。 6、单片机与模块的接线,在代码当中均有定义,请自行对照。 7、若硬件差异,请根据自身情况调整代码,程序仅供参考学习。 8、代码有注释说明,请耐心阅读。

    基于ssm的学习视频资源库的系统源代码(java+jsp+mysql+说明文档).zip

    项目包含完整前后端源码和数据库文件 环境说明: 开发语言:Java 框架:ssm,mybatis JDK版本:JDK1.8 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/idea Maven包:Maven3.3 部署容器:tomcat7

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    Oracle 19c 中的闪回技术详解及实战

    内容概要:本文详细介绍了 Oracle 19c 中的闪回技术,包括闪回查询、闪回事务查询、闪回丢弃、闪回表、闪回数据库和闪回归档。具体讲解了每种闪回技术的原理、配置方法、操作步骤和限制条件,并提供了具体的实例和 SQL 命令。目的是帮助数据库管理员和开发人员理解和掌握如何利用这些技术来提高数据恢复和错误修复的能力,减少数据库管理的复杂性和风险。 适合人群:Oracle 数据库管理员、数据库开发人员及维护人员。 使用场景及目标:① 使用闪回技术快速恢复因误操作或其他错误导致的数据丢失;② 配置闪回技术以实现高效的数据库恢复;③ 在日常运维中监控和管理闪回操作。 其他说明:本文不仅提供了理论上的解释,还包含了实际操作的示例,以便读者能够更好地理解和应用这些技术。

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