简谈JAVA基础--HashMap

DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4

map的初始容量   默认为16

MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30

map的最大容量  2^30次幂

DDEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f

默认加载因子 0.75

loadFactor

加载因子

threshold

可容纳键值对数量

容量是哈希表中Entry数组的数量。HashMap底层就是通过Entry[]数组来存储一个个键值对。

加载因子决定了Entry数组具体能容纳多少键值对，这个数量通过 threshold = length * loadFactor 计算。

当你通过put操作使键值对达到了threshold时。会自动调用resize()方法来对数组进行扩容操作。

而由于频繁的进行扩容操作会导致效率降低，所以如果你在创建之前知道大概的数量，最好在实例化时进行指定。Entry数组的长度必须为2的N次幂。

当加载因子越大所能容纳的键值对越多。此举是为了键值对分布更加离散。防止多个键值对在一个索引上。

HashMap的数据结构是通过数组 + 链表的形式来进行存储。

而每个键值对所对应数组中的位置，是通过一个计算方法来确定的:

首先对key进行hash(key)操作：

(key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)

key的hashCode异或本身的高16位 (32位右移了16位)

然后确定索引位置：

(n - 1) & hash   //n为table.length

这里为什么采用&运算呢，因为在计算机中取模运算消耗是很大的，计算机都是通过二进制来进行运算，所以这里的&运算与模运算

是等值的。

图片来源于网络，未知出处，抱歉！

图片中是一个默认容量为16的数组，而通过put操作的key来计算索引位置。由于hashCode有可能发生重复所以，如果在相同索引处会通过链表形式来进行存储。

而在JDK1.8当中，如果链表的长度过长，超过8则采用将链表转换为红黑树的形式来进行处理。能够极大的提高效率。

如果数组的链表长度过长，超过8，则采用红黑树处理，将链表转换为红黑树，更好的进行快速操作。

resize() 数组扩容：

final Node<K,V>[] resize() {   // 这一部分主要是计算新扩容数组的长度以及容量   // 将原始数组赋给oldTab   Node<K,V>[] oldTab = table;   // 获得原始数组的长度   int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;   // 获得原始数组容纳的键值对   int oldThr = threshold;   // 定义新数组的长度和新数组容纳键值对数量   int newCap, newThr = 0;   // 如果原始数组长度大于0   if (oldCap > 0) {       // 大于等于数组可用的最大长度       if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {           // 将加载因子改为最大，返回oldTab           threshold = Integer.MAX_VALUE;           return oldTab;       }       // 将老数组的长度左移一位（扩大一倍) 赋给新数组长度       // 判断新长度是否小于最大长度，并且 原长度大于等于默认长度       // 满足条件，新键值对容量 为老键值对容量左移一位       else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&               oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)           newThr = oldThr << 1; // double threshold   }   // 老键值对是否大于0   else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold       // 新数组的长度 为老数组的键值对个数       newCap = oldThr;   else {               // zero initial threshold signifies using defaults       // 新数组长度为默认长度 16       newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;       // 新数组容纳键值对个数为默认 0.75 * 16       newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);   }   // 判断新数组的键值容量 为 0   if (newThr == 0) {       // 计算新的键值对容纳个数       float ft = (float)newCap * loadFactor;       // 如果新数组的长度小与最大值并且键值对容纳个数小于最大值，则将计算的个数赋给新数组       newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?               (int)ft : Integer.MAX_VALUE);   }   // 将当前对象的键值对可容纳数改变为新的。   threshold = newThr;   // 这一部分主要是将原数组的元素赋给新的数组。完成扩容操作   @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})   // 定义新的数组，长度为新计算的长度。   Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];   // 将原对象的引用改为新的数组   table = newTab;   // 如果新的数组不为空。   if (oldTab != null) {       // 循环次数为原数组长度,将原数组中的每一个链表移动到新数组对应链表中       for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {           Node<K,V> e;           // 判断原数组中的第J个元素(链表)不为空           if ((e = oldTab[j]) != null) {               // 将原数组中的第J个元素清空               oldTab[j] = null;               // 该链表如果为空               if (e.next == null)                   // 改变原链表在新的数组中的位置                   newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;                   // 不为空判断是否是一个红黑树               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;                       // 原索引                       if ((e.hash & oldCap) == 0) {                           if (loTail == null)                               loHead = e;                           else                               loTail.next = e;                           loTail = e;                       }                       // 原索引 + oldCap。                       else {                           if (hiTail == null)                               hiHead = e;                           else                               hiTail.next = e;                           hiTail = e;                       }                   } while ((e = next) != null);                    // 原索引链表存放新索引处，因为扩充二倍，所以原所有要么与原先一样，要么是原先 + oldCap                   if (loTail != null) {                       loTail.next = null;                       newTab[j] = loHead;                   }                   if (hiTail != null) {                       hiTail.next = null;                       newTab[j + oldCap] = hiHead;                   }               }           }       }   }   return newTab;}

键值对插入操作put()：

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,              boolean evict) {   Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;   // 如果当前table为空，或者长度为0   if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)       // 当前table扩容后的长度赋给n       n = (tab = resize()).length;   // 如果tab[i]为空，创建新的节点添加   if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)       tab[i] = newNode(hash, key, value, null);   else {       Node<K,V> e; K k;       // 判断如果当前节点存在，也就是key是相同的。直接进行覆盖操作。       if (p.hash == hash &&               ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))           e = p;           // 否则判断是否是一个红黑树       else if (p instanceof TreeNode)           // 如果是则将该节点插入到树中           e = ((HashMap.TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);           // 不是一个红黑树，代表为一个链表       else {           // 循环链表，如果为空，创建一个新的节点添加           for (int binCount = 0; ; ++binCount) {               if ((e = p.next) == null) {                   p.next = newNode(hash, key, value, null);                   // 如果该链表的长度大于或等于8 ，将该数组转化为一个红黑树                   if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st                       treeifyBin(tab, hash);                   break;               }               // 如果key存在，直接覆盖。               if (e.hash == hash &&                       ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                   break;               // 插入键值对               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;   // 判断长度+1 大于容量，进行扩容操作。   if (++size > threshold)       resize();   afterNodeInsertion(evict);   return null;}