看了下JAVA里面有HashMap、Hashtable、HashSet三种hash集合的实现源码，这里总结下，理解错误的地方还望指正
HashMap和Hashtable的区别
- 两者最主要的区别在于Hashtable是线程安全，而HashMap则非线程安全
Hashtable的实现方法里面都添加了synchronized关键字来确保线程同步，因此相对而言HashMap性能会高一些，我们平时使用时若无特殊需求建议使用HashMap，在多线程环境下若使用HashMap需要使用Collections.synchronizedMap()方法来获取一个线程安全的集合（Collections.synchronizedMap()实现原理是Collections定义了一个SynchronizedMap的内部类，这个类实现了Map接口，在调用方法时使用synchronized来保证线程同步,当然了实际上操作的还是我们传入的HashMap实例，简单的说就是Collections.synchronizedMap()方法帮我们在操作HashMap时自动添加了synchronized来实现线程同步，类似的其它Collections.synchronizedXX方法也是类似原理） - HashMap可以使用null作为key，而Hashtable则不允许null作为key
虽说HashMap支持null值作为key，不过建议还是尽量避免这样使用，因为一旦不小心使用了，若因此引发一些问题，排查起来很是费事
HashMap以null作为key时，总是存储在table数组的第一个节点上 - HashMap是对Map接口的实现，HashTable实现了Map接口和Dictionary抽象类
- HashMap的初始容量为16，Hashtable初始容量为11，两者的填充因子默认都是0.75
HashMap扩容时是当前容量翻倍即:capacity*2，Hashtable扩容时是容量翻倍+1即:capacity*2+1 - 两者计算hash的方法不同
Hashtable计算hash是直接使用key的hashcode对table数组的长度直接进行取模
int hash = key.hashCode(); int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
HashMap计算hash对key的hashcode进行了二次hash，以获得更好的散列值，然后对table数组长度取摸
static int hash(int h) { // 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); } static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }
- HashMap和Hashtable的底层实现都是数组+链表结构实现
HashSet和HashMap、Hashtable的区别
除开HashMap和Hashtable外，还有一个hash集合HashSet，有所区别的是HashSet不是key value结构，仅仅是存储不重复的元素，相当于简化版的HashMap，只是包含HashMap中的key而已
通过查看源码也证实了这一点，HashSet内部就是使用HashMap实现，只不过HashSet里面的HashMap所有的value都是同一个Object而已，因此HashSet也是非线程安全的，至于HashSet和Hashtable的区别，HashSet就是个简化的HashMap的，所以你懂的
下面是HashSet几个主要方法的实现
private transient HashMap<E,Object> map;
private static final Object PRESENT = new Object(); public HashSet() { map = new HashMap<E,Object>(); } public boolean contains(Object o) { return map.containsKey(o); } public boolean add(E e) { return map.put(e, PRESENT)==null; } public boolean add(E e) { return map.put(e, PRESENT)==null; } public boolean remove(Object o) { return map.remove(o)==PRESENT; } public void clear() { map.clear(); }
HashMap和Hashtable的实现原理
HashMap和Hashtable的底层实现都是数组+链表结构实现的，这点上完全一致
添加、删除、获取元素时都是先计算hash，根据hash和table.length计算index也就是table数组的下标，然后进行相应操作，下面以HashMap为例说明下它的简单实现
/** * HashMap的默认初始容量 必须为2的n次幂 */ static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; /** * HashMap的最大容量，可以认为是int的最大值 */ static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; /** * 默认的加载因子 */ static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /** * HashMap用来存储数据的数组 */ transient Entry[] table;
- HashMap的创建
HashMap默认初始化时会创建一个默认容量为16的Entry数组，默认加载因子为0.75，同时设置临界值为16*0.75
/** * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity * (16) and the default load factor (0.75). */ public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR); table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY]; init(); }
- put方法
HashMap会对null值key进行特殊处理，总是放到table[0]位置
put过程是先计算hash然后通过hash与table.length取摸计算index值，然后将key放到table[index]位置，当table[index]已存在其它元素时，会在table[index]位置形成一个链表，将新添加的元素放在table[index]，原来的元素通过Entry的next进行链接，这样以链表形式解决hash冲突问题，当元素数量达到临界值(capactiy*factor)时，则进行扩容，是table数组长度变为table.length*2 -
public V put(K key, V value) { if (key == null) return putForNullKey(value); //处理null值 int hash = hash(key.hashCode());//计算hash int i = indexFor(hash, table.length);//计算在数组中的存储位置 //遍历table[i]位置的链表，查找相同的key，若找到则使用新的value替换掉原来的oldValue并返回oldValue 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; } } //若没有在table[i]位置找到相同的key，则添加key到table[i]位置，新的元素总是在table[i]位置的第一个元素，原来的元素后移 modCount++; addEntry(hash, key, value, i); return null; } void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //添加key到table[bucketIndex]位置，新的元素总是在table[bucketIndex]的第一个元素，原来的元素后移 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //判断元素个数是否达到了临界值，若已达到临界值则扩容，table长度翻倍 if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length); }
- get方法
同样当key为null时会进行特殊处理，在table[0]的链表上查找key为null的元素
get的过程是先计算hash然后通过hash与table.length取摸计算index值，然后遍历table[index]上的链表，直到找到key，然后返回
public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey();//处理null值 int hash = hash(key.hashCode());//计算hash //在table[index]遍历查找key，若找到则返回value，找不到返回null 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; }
- remove方法
remove方法和put get类似，计算hash，计算index，然后遍历查找，将找到的元素从table[index]链表移除
public V remove(Object key) { Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); return (e == null ? null : e.value); } 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; }
- resize方法
resize方法在hashmap中并没有公开，这个方法实现了非常重要的hashmap扩容，具体过程为：先创建一个容量为table.length*2的新table，修改临界值，然后把table里面元素计算hash值并使用hash与table.length*2重新计算index放入到新的table里面
这里需要注意下是用每个元素的hash全部重新计算index，而不是简单的把原table对应index位置元素简单的移动到新table对应位置
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); } 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;
//重新对每个元素计算index int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } while (e != null); } } } - clear()方法
clear方法非常简单，就是遍历table然后把每个位置置为null，同时修改元素个数为0
需要注意的是clear方法只会清楚里面的元素，并不会重置capactiy
public void clear() { modCount++; Entry[] tab = table; for (int i = 0; i < tab.length; i++) tab[i] = null; size = 0; }
- containsKey和containsValue
containsKey方法是先计算hash然后使用hash和table.length取摸得到index值，遍历table[index]元素查找是否包含key相同的值
public boolean containsKey(Object key) { return getEntry(key) != null; } final Entry<K,V> getEntry(Object key) { int hash = (key == null) ? 0 : 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 != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }
containsValue方法就比较粗暴了，就是直接遍历所有元素直到找到value，由此可见HashMap的containsValue方法本质上和普通数组和list的contains方法没什么区别，你别指望它会像containsKey那么高效
public boolean containsValue(Object value) { if (value == null) return containsNullValue(); Entry[] tab = table; for (int i = 0; i < tab.length ; i++) for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) if (value.equals(e.value)) return true; return false; }
- hash和indexFor
indexFor中的h & (length-1)就相当于h%length，用于计算index也就是在table数组中的下标
hash方法是对hashcode进行二次散列，以获得更好的散列值
为了更好理解这里我们可以把这两个方法简化为 int index= key.hashCode()/table.length,以put中的方法为例可以这样替换int hash = hash(key.hashCode());//计算hash int i = indexFor(hash, table.length);//计算在数组中的存储位置 //上面这两行可以这样简化 int i = key.key.hashCode()%table.length;
-
static int hash(int h) { // 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); } static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }
HashMap的简化实现MyHashMap
为了加深理解，我个人实现了一个简化版本的HashMap，注意哦，仅仅是简化版的功能并不完善，仅供参考
package cn.lzrabbit.structure; /** * Created by rabbit on 14-5-4. */ public class MyHashMap { //默认初始化大小 16 private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; //默认负载因子 0.75 private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //临界值 private int threshold; //元素个数 private int size; //扩容次数 private int resize; private HashEntry[] table; public MyHashMap() { table = new HashEntry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY]; threshold = (int) (DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR); size = 0; } private int index(Object key) { //根据key的hashcode和table长度取模计算key在table中的位置 return key.hashCode() % table.length; } public void put(Object key, Object value) { //key为null时需要特殊处理，为简化实现忽略null值 if (key == null) return; int index = index(key); //遍历index位置的entry，若找到重复key则更新对应entry的值，然后返回 HashEntry entry = table[index]; while (entry != null) { if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) { entry.setValue(value); return; } entry = entry.getNext(); } //若index位置没有entry或者未找到重复的key，则将新key添加到table的index位置 add(index, key, value); } private void add(int index, Object key, Object value) { //将新的entry放到table的index位置第一个，若原来有值则以链表形式存放 HashEntry entry = new HashEntry(key, value, table[index]); table[index] = entry; //判断size是否达到临界值，若已达到则进行扩容，将table的capacicy翻倍 if (size++ >= threshold) { resize(table.length * 2); } } private void resize(int capacity) { if (capacity <= table.length) return; HashEntry[] newTable = new HashEntry[capacity]; //遍历原table，将每个entry都重新计算hash放入newTable中 for (int i = 0; i < table.length; i++) { HashEntry old = table[i]; while (old != null) { HashEntry next = old.getNext(); int index = index(old.getKey()); old.setNext(newTable[index]); newTable[index] = old; old = next; } } //用newTable替table table = newTable; //修改临界值 threshold = (int) (table.length * DEFAULT_LOAD_FACTOR); resize++; } public Object get(Object key) { //这里简化处理，忽略null值 if (key == null) return null; HashEntry entry = getEntry(key); return entry == null ? null : entry.getValue(); } public HashEntry getEntry(Object key) { HashEntry entry = table[index(key)]; while (entry != null) { if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) { return entry; } entry = entry.getNext(); } return null; } public void remove(Object key) { if (key == null) return; int index = index(key); HashEntry pre = null; HashEntry entry = table[index]; while (entry != null) { if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) { if (pre == null) table[index] = entry.getNext(); else pre.setNext(entry.getNext()); //如果成功找到并删除，修改size size--; return; } pre = entry; entry = entry.getNext(); } } public boolean containsKey(Object key) { if (key == null) return false; return getEntry(key) != null; } public int size() { return this.size; } public void clear() { for (int i = 0; i < table.length; i++) { table[i] = null; } this.size = 0; } @Override public String toString() { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append(String.format("size:%s capacity:%s resize:%s ", size, table.length, resize)); for (HashEntry entry : table) { while (entry != null) { sb.append(entry.getKey() + ":" + entry.getValue() + " "); entry = entry.getNext(); } } return sb.toString(); } } class HashEntry { private final Object key; private Object value; private HashEntry next; public HashEntry(Object key, Object value, HashEntry next) { this.key = key; this.value = value; this.next = next; } public Object getKey() { return key; } public Object getValue() { return value; } public void setValue(Object value) { this.value = value; } public HashEntry getNext() { return next; } public void setNext(HashEntry next) { this.next = next; } }