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  • HashMap 原理解析

    HashMap是由数组加链表的结合体。如下图:

    图中可以看出HashMap底层就是一个数组结构,每个数组中又存储着链表(链表的引用)

    JDK1.6实现hashmap的方式是采用位桶(数组)+链表的方式,即散列链表方式。JDK1.8则是采用位桶+链表/红黑树的方式,即当某个位桶的链表长度达到某个阈值(8)的时候,这个链表就转化成红黑树,这样大大减少了查找时间。

    存储查找原理:

    • 存储:首先获取key的hashcode,然后取模数组的长度,这样可以快速定位到要存储到数组中的坐标,然后判断数组中是否存储元素,如果没有存储则,新构建Node节点,把Node节点存储到数组中,如果有元素,则迭代链表(红黑二叉树),如果存在此key,默认更新value,不存在则把新构建的Node存储到链表的尾部。
    • 查找:同上,获取key的hashcode,通过hashcode取模数组的长度,获取要定位元素的坐标,然后迭代链表,进行每一个元素的key的equals对比,如果相同则返回该元素。
    HashMap在相同元素个数时,数组的长度越大,则Hash的碰撞率越低,则读取的效率就越高,数组长度越小,则碰撞率高,读取速度就越慢。典型的空间换时间的例子。
    下面我们分析HashMap的源码:

    HashMap的结构属性:

        public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
                implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
            //存储数据的Node数组
            transient Node<K,V>[] table;
            //返回Map中所包含的Map.Entry<K,V>的Set视图。
            transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
            //当前存储元素的总个数
            transient int size;
            //HashMap内部结构发生变化的次数,主要用于迭代的快速失败(下面代码有分析此变量的作用)
            transient int modCount;
            //下次扩容的临界值,size>=threshold就会扩容,threshold等于capacity*load factor
            int threshold;
            //装载因子
            final float loadFactor;
    
            //默认装载因子
            static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
            //由链表转换成红黑树的阈值TREEIFY_THRESHOLD
            static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
            //由红黑树的阈值转换链表成UNTREEIFY_THRESHOLD
            static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
            //默认容量(16)
            static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
             //数组的最大容量 (1073741824)
            static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
            //当桶中的bin(链表中的元素)被树化时最小的hash表容量。(如果没有达到这个阈值,即hash表容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY,当桶中bin的数量太多时会执行resize扩容操作)这个MIN_TREEIFY_CAPACITY的值至少是TREEIFY_THRESHOLD的4倍。
            static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
            略...

    链表的结构

        static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
            //hash
            final int hash;
            final K key;
            V value;
            Node<K,V> next;
            略...

    红黑二叉树的结构

        static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
            TreeNode<K,V> parent;  // 父节点
            TreeNode<K,V> left;       //左节点
            TreeNode<K,V> right;     //右节点
            TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
            boolean red;

    HashMap.put(key, value)插入方法

        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) {
            //p:链表节点  n:数组长度   i:链表所在数组中的索引坐标
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
            //判断tab[]数组是否为空或长度等于0,进行初始化扩容
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                n = (tab = resize()).length;
            //判断tab指定索引位置是否有元素,没有则,直接newNode赋值给tab[i]
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            //如果该数组位置存在Node
            else {
                //首先先去查找与待插入键值对key相同的Node,存储在e中,k是那个节点的key
                Node<K,V> e; K k;
                //判断key是否已经存在(hash和key都相等)
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                //如果Node是红黑二叉树,则执行树的插入操作
                else if (p instanceof TreeNode)
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                //否则执行链表的插入操作(说明Hash值碰撞了,把Node加入到链表中)
                else {
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        //如果该节点是尾节点,则进行添加操作
                        if ((e = p.next) == null) {
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            //判断如果链表长度,如果链表长度大于8则调用treeifyBin方法,判断是扩容还是把链表转换成红黑二叉树
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        //如果键值存在,则退出循环
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            break;
                        //把p执行p的子节点,开始下一次循环(p = e = p.next)
                        p = e;
                    }
                }
                //在循环中判断e是否为null,如果为null则表示加了一个新节点,不是null则表示找到了hash、key都一致的Node。
                if (e != null) { // existing mapping for key
                    V oldValue = e.value;
                    //判断是否更新value值。(map提供putIfAbsent方法,如果key存在,不更新value,但是如果value==null任何情况下都更改此值)
                    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                        e.value = value;
                    //此方法是空方法,什么都没实现,用户可以根据需要进行覆盖
                    afterNodeAccess(e);
                    return oldValue;
                }
            }
            //只有插入了新节点才进行++modCount;
            ++modCount;
            //如果size>threshold则开始扩容(每次扩容原来的1倍)
            if (++size > threshold)
                resize();
            //此方法是空方法,什么都没实现,用户可以根据需要进行覆盖
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }

    1.判断键值对数组tab[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容;

    2.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向6,如果table[i]不为空,转向3;

    3.判断链表(或二叉树)的首个元素是否和key一样,不一样转向④,相同转向6;

    4.判断链表(或二叉树)的首节点 是否为treeNode,即是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,不是则执行5;

    5.遍历链表,判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树(还判断数组长度是否小于64,如果小于只是扩容,不进行转换二叉树),在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可;如果调用putIfAbsent方法插入,则不更新值(只更新值为null的元素)。

    6.插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。

        final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
            int n, index; Node<K,V> e;
            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 {
                    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);
            }
        }

    1、首先判断数组的长度是否小于64,如果小于64则进行扩容
    2、否则把链表结构转换成红黑二叉树结构

    modCount 变量的作用

        public final void forEach(Consumer<? super K> action) {
                Node<K,V>[] tab;
                if (action == null)
                    throw new NullPointerException();
                if (size > 0 && (tab = table) != null) {
                    int mc = modCount;
                    for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
                        for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next)
                            action.accept(e.key);
                    }
                    if (modCount != mc)
                        throw new ConcurrentModificationException();
                }
            }
    从forEach循环中可以发现 modCount 参数的作用。就是在迭代器迭代输出Map中的元素时,不能编辑(增加,删除,修改)Map中的元素。如果在迭代时修改,则抛出ConcurrentModificationException异常。

    疑问解答:

    1、hash取余数,为什么不用取模操作呢,而用tab[i = (n - 1) & hash]?

    它通过 (n - 1) & hash来得到该对象的保存位,而HashMap底层数组的长度总是2的n次方,这是HashMap在速度上的优化。当length总是2的n次方时, (n - 1) & hash运算等价于对length取模,也就是h%length,但是&比%具有更高的效率。

    2、为什么使用红黑二叉树呢?

    因为在好的算法,也避免不了hash的碰撞,避免不了链表过长的的情况,一旦出现链表过长,则严重影响到HashMap的性能。JDK8对HashMap做了优化,把链表长度超过8个的,则改成红黑二叉树,提高访问的速度。




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