Java基础之（四）HashMap（jdk10）

JDK1.7以前的HashMap

jdk1.7中，当冲突时，在冲突的地址上生成一个链表，将冲突的元素的key，通过equals进行比较，相同即覆盖，不同则添加到链表上，此时如果链表过长，效率就会大大降低，查找和添加操作的时间复杂度都为O(n)；但是在jdk1.8中如果链表长度大于8，链表就会转化为 红黑树，时间复杂度也降为了O(logn)，性能得到了很大的优化。

当红黑数节点小于等于6会重新转换为链表。 

1.7中采用数组+链表，1.8采用的是数组+链表/红黑树，即在1.8中链表长度超过一定长度后就改成红黑树存储。  

1.7扩容时需要重新计算哈希值和索引位置，1.8并不重新计算哈希值，巧妙地采用和扩容后容量进行&操作来计算新的索引位置。  

1.7是采用表头插入法插入链表，1.8采用的是尾部插入法。  

在1.7中采用表头插入法，在扩容时会改变链表中元素原本的顺序，以至于在并发场景下导致链表成环的问题；在1.8中采用尾部插入法，在扩容时会保持链表元素原本的顺序，就不会出现链表成环的问题了。

 代码分析：

    /**
     *  默认初始容量为16，0000 0001 右移4位 0001 0000为16，主干数组的初始容量为16，而且这个数组
   *必须是2的倍数(后面说为什么是2的倍数)
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

    /**
     * 最大容量为2的30次方
       */
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    /**
     * 默认加载因子为0.75
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    /**
     * 阈值，如果主干数组上的链表的长度大于8，链表转化为红黑树
     */
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

    /**
     * hash表扩容后，如果发现某一个红黑树的长度小于6，则会重新退化为链表
     */
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

    /**
     * 当hashmap容量大于64时，链表才能转成红黑树
     */
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

   /**
     * 临界值=主干数组容量*负载因子 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY *DEFAULT_LOAD_FACTOR 
     */

    int threshold;

 HashMap构造方法：

//initialCapacity为初始容量，loadFactor为负载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
　　　　//初始容量小于0，抛出非法数据异常
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
　　　　//初始容量最大为MAXIMUM_CAPACITY
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
　　　　//校验 loadFactor 合法性
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
　　　　//将初始容量转成2次幂
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

 //tableSizeFor的作用就是，如果传入A，当A大于0，小于定义的最大容量时，
  //  如果A是2次幂则返回A，否则将A转化为一个比A大且差距最小的2次幂。  
    //例如传入7返回8，传入8返回8，传入9返回16
 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;
    }

  //默认构造方法，负载因子为0.75，初始容量为DEFAULT_INITIAL_CAPACITY=16，初始 容量在第一次put时才会初始化

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

put方法： 

 static final int hash(Object key) {

int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

  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;
//如果主干上的table为空，长度为0，调用resize方法，调整table的长度（
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

　　/* 这里调用resize，其实就是第一次put时，对数组进行初始化。*/

            n = (tab = resize()).length;

 　　 　　//存入的key 不存在 ,存入新增的key
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
　　　　　　　　//key存在
            if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
　　　　　　　　//判断p是否是 红黑树节点 
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {//p与新节点既不完全相同，p也不是treenode的实例
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
　　　　　　　　　　　　　　　　//如果链表长度大于等于8
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
　　　　　　　　　　　　　　　　　　//将链表转为红黑树
                            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

　　　　　　　　//如果添加的元素产生了hash冲突，那么调用//put方法时，会将他在链表中他的上一个元素的值返回

                V oldValue = e.value;

if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
　　　　//如果元素数量大于临界值，则进行扩容

if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

转化为红黑树：

  final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
        int n, index; Node<K,V> e;
      // 数组长度小于64则，再次扩容 不转换为红黑树
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize();
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
            do { //转化为红黑树
                TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
                if (tl == null)
                    hd = p;
                else {
                    p.prev = tl;
                    tl.next = p;
                }
                tl = p;
            } while ((e = e.next) != null);
            if ((tab[index] = hd) != null)
                hd.treeify(tab);
        }
    }    

resize的源码详解，扩容机制，单元素如何散列到新的数组中，链表中的元素如何散列到新的数组中，红黑树中的元素如何散列到新的数组中？

 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) {  //扩容执行分支
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {   //当容量超过最大值时，临界值设置为int最大值
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //扩容容量为2倍，临界值为2倍
                newThr = oldThr << 1;
        }
        else if (oldThr > 0) 
            newCap = oldThr;
        else {               
            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;    //将新的临界值赋值赋值给threshold 
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;   //新的数组赋值给table
 
        //扩容后，重新计算元素新的位置
        if (oldTab != null) {   //原数组
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {   //通过原容量遍历原数组
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {   //判断node是否为空，将j位置上的节点
                        oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)          //判断node上是否有链表
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //无链表，确定元素存放位置，
                    else if (e instanceof TreeNode) //是否是树型结构
                        ((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);//存放在链表末尾
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;   //尾节点的next设置为空
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;   //尾节点的next设置为空
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

//红黑树
final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
            TreeNode<K,V> b = this;
            // Relink into lo and hi lists, preserving order
            TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
            TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
            int lc = 0, hc = 0;
            for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
                next = (TreeNode<K,V>)e.next;
                e.next = null;
                if ((e.hash & bit) == 0) {
                    if ((e.prev = loTail) == null)
                        loHead = e;
                    else
                        loTail.next = e;
                    loTail = e;
                    ++lc;
                }
                else {
                    if ((e.prev = hiTail) == null)
                        hiHead = e;
                    else
                        hiTail.next = e;
                    hiTail = e;
                    ++hc;
                }
            }

            if (loHead != null) {
               //小于6 转化为 链表
                if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
                    tab[index] = loHead.untreeify(map);
                else {
                    tab[index] = loHead;
                    if (hiHead != null) // (else is already treeified)
                        loHead.treeify(tab);
                }
            }
            if (hiHead != null) {
                if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
                    tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
                else {
                    tab[index + bit] = hiHead;
                    if (loHead != null)
                        hiHead.treeify(tab);
                }
            }
        }