zoukankan      html  css  js  c++  java
  • HashMap 源码解读

    优秀HashMap 博客 :https://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3310835.html#b1

    HashMap简介

    HashMap 是一个散列表,它存储的内容是键值对(key-value)映射。
    HashMap 继承于AbstractMap,实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。
    HashMap 的实现不是同步的,这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外,HashMap中的映射不是有序的。

    HashMap 的实例有两个参数影响其性能:“初始容量” 和 “加载因子”。容量 是哈希表中桶的数量,初始容量 只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行 rehash 操作(即重建内部数据结构),从而哈希表将具有大约两倍的桶数。
    通常,默认加载因子是 0.75, 这是在时间和空间成本上寻求一种折衷(如何或得到0.75 是根据泊松分布进行统计的 Poisson distribution)。

    加载因子过高虽然减少了空间开销,但同时也增加了查询成本(在大多数 HashMap 类的操作中,包括 get 和 put 操作,都反映了这一点)。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子,以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子,则不会发生 rehash 操作。

    一、HashMap 被 new 时的代码

    1.空参构造

    public HashMap() {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
        }

    loadFactor 为HashMap的加载因子,DEFAULT_LOAD_FACTOR为默认的加载因子,将加载因子赋值为默认的加载因子 0.75

    final float loadFactor;
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    2.包含初始容量,实际是调用了初始化容量、加载因子的方法(使用默认的加载因子)。

      在设置初始化容量时,需要对初始化容量处理,因为HashMap 的容量大小必须是 2 的幂次方。当设置的初始化容量不为2的幂次方时,

      系统会将HashMap  的容量设置为 大于你设置容量的最小二次幂容量。HashMap最大容量为2的30次方。首先判断初始容量:如果小于0,抛出异常;如果大于最大容量,将容    量设置为最大容量;对于加载因子也有判断,如过小于0或者不合法,则抛出异常

    public HashMap(int initialCapacity) {
            this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        }
    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);
        }

    包含初始容量的构造调用初始容量与加载因子的构造,其中将加载因子为默认的加载因子。MAXIMUM_CAPACITY 为HashMap最大容量

     static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
     public static boolean isNaN(float v) {
            return (v != v);
        }
      最后一句:this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    int threshold;
    threshold 为int变量
     static final int tableSizeFor(int cap) {
            int n = cap - 1;
            n |= n >>> 1;
            n |= n >>> 2;
            n |= n >>> 4;
            n |= n >>> 8;
            n |= n >>> 16;
            return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
        }

    对传入的初始化容量处理(传入的容量大小,返回大于该容量的最小二次幂且小于最大容量);

    3.传入一个Map集合

        public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
            putMapEntries(m, false);
        }

    调用的另一个方法,对集合的大小进行判断。如果集合的大小小于等于0,则不进行处理。

    如果集合的size大于0,对table 判断。如果table不为空且传入集合的size大于容量,则进行resize()扩容;

        final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
            int s = m.size();
            if (s > 0) {
                if (table == null) { // pre-size
                    float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                    int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                             (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                    if (t > threshold)
                        threshold = tableSizeFor(t);
                }
                else if (s > threshold)
                    resize();
                for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
                    K key = e.getKey();
                    V value = e.getValue();
                    putVal(hash(key), key, value, false, evict);
                }
            }
        }
    transient Node<K,V>[] table;

    此外,当没有元素的时候,会进行如下处理:对容量进行计算,使用传入集合的大小除以加载因子,将获得即将分配的容量大小;

    如果大小大与hashmap的最大容量,则初始化为最大容量。

    获得预存容量的大小后,会和threshold 计较,若大于该容量,就对hashmap 扩容处理。

        static final int tableSizeFor(int cap) {
            int n = cap - 1;
            n |= n >>> 1;
            n |= n >>> 2;
            n |= n >>> 4;
            n |= n >>> 8;
            n |= n >>> 16;
            return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
        }

    二、HashMap key-value 的存储与获取

    1.存储

     public V put(K key, V value) {
            return putVal(hash(key), key, value, false, true);
        }


    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
    boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
    n = (tab = resize()).length;
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
    tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
    Node<K,V> e; K k;
    if (p.hash == hash &&
    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    e = p;
    else if (p instanceof TreeNode)
    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
    else {
    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
    if ((e = p.next) == null) {
    p.next = newNode(hash, key, value, null);
    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
    treeifyBin(tab, hash);
    break;
    }
    if (e.hash == hash &&
    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    break;
    p = e;
    }
    }
    if (e != null) { // existing mapping for key
    V oldValue = e.value;
    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
    e.value = value;
    afterNodeAccess(e);
    return oldValue;
    }
    }
    ++modCount;
    if (++size > threshold)
    resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
    }
     

    2.HashMap 扩容

    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) {
                if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                    threshold = Integer.MAX_VALUE;
                    return oldTab;
                }
                else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                         oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                    newThr = oldThr << 1; // double threshold
            }
            else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
                newCap = oldThr;
            else {               // zero initial threshold signifies using defaults
                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;
            @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
                Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
            table = newTab;
            if (oldTab != null) {
                for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                    Node<K,V> e;
                    if ((e = oldTab[j]) != null) {
                        oldTab[j] = null;
                        if (e.next == null)
                            newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                        else if (e instanceof TreeNode)
                            ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                        else { // preserve order
                            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;
                                newTab[j] = loHead;
                            }
                            if (hiTail != null) {
                                hiTail.next = null;
                                newTab[j + oldCap] = hiHead;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            return newTab;
        }

    3.HashMap 获取值

     public V get(Object key) {
            Node<K,V> e;
            return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
        }

    哈希函数
    static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

    通过获取的hash值与key查询
    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) {
    if (first.hash == hash && // always check first node
    ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    return first;
    if ((e = first.next) != null) {
    if (first instanceof TreeNode)
    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
    do {
    if (e.hash == hash &&
    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    return e;
    } while ((e = e.next) != null);
    }
    }
    return null;
    }




  • 相关阅读:
    Java集合和数组的区别
    二分法查找
    功能模块划分的原则及方法
    CentOS 6.5 开机启动指定服务
    CentOS 6.5配置mysql
    CentOS 6.5安装Tcpreplay
    CentOS6.5 常用命令
    CentOS6.5 安装ntopng-1.2.0
    【转】CentOS安装PF_RING(虚拟机)
    CentOS查询 杀死进程
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bytecodebuffer/p/10187055.html
Copyright © 2011-2022 走看看