1.簡介
HashMap 根據鍵的 hashCode 值存儲數據，大多數情況下可以直接定位到它的值，因而具有很快的訪問速度，但遍歷順序卻是不確定的。
HashMap 最多隻允許一條記錄的key爲 null，允許多條value的值爲 null。
HashMap 非線程安全，即任一時刻可以有多個線程同時寫 HashMap，可能會導致數據的不一致。（如果需要滿足線程安全，可以用 Collections 的 synchronizedMap 方法使HashMap 具有線程安全的能力，或者使用 ConcurrentHashMap。 ）
2.HashMap結構jdk1.7和jdk1.8區別
JDK1.8之前HashMap由數組+鏈表組成的，數組是HashMap的主體，鏈表則是主要爲了解決哈希衝突而存在的（“拉鍊法”解決衝突）。JDK1.8以後在解決哈希衝突時有了解較大的變化，當鏈表長度大於閾值（默認爲8）時，將鏈表轉化爲紅黑樹（桶結點個數少於6個重新轉換爲鏈表），以減少搜索時間。
HashMap 裏面是一個數組，然後數組中每個元素是一個單向鏈表。上圖中，每個綠色的實體是嵌套類 Entry 的實例， Entry 包含四個屬性： key, value, hash 值和用於單向鏈表的 next。
1）capacity：當前數組容量，始終保持 2^n，可以擴容，擴容後數組大小爲當前的 2 倍。
2）loadFactor：負載因子，默認爲 0.75。
3）threshold：擴容的閾值，等於 capacity * loadFactor
Java8 對 HashMap 進行了一些修改， 最大的不同就是利用了紅黑樹，所以其由 數組+鏈表+紅黑樹 組成。
根據 Java7 HashMap 的介紹，我們知道，查找的時候，根據 hash 值我們能夠快速定位到數組的具體下標，但是之後的話， 需要順着鏈表一個個比較下去才能找到我們需要的，時間複雜度取決於鏈表的長度，爲 O(n)。
爲了降低這部分的開銷，在 Java8 中， 當鏈表中的元素超過了 8 個以後，會將鏈表轉換爲紅黑樹，在這些位置進行查找的時候可以降低時間複雜度爲 O(logN)。
3.擾動函數hash方法
JDK1.8 之前 HashMap 底層是 數組和鏈表 結合在一起使用也就是 鏈表散列。HashMap 通過 key 的 hashCode 經過擾動函數處理過後得到 hash 值，然後通過 (n - 1) & hash 判斷當前元素存放的位置（這裏的 n 指的是數組的長度），如果當前位置存在元素的話，就判斷該元素與要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的話，直接覆蓋，不相同就通過拉鍊法解決衝突。
所謂擾動函數指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是擾動函數是爲了防止一些實現比較差的 hashCode() 方法 換句話說使用擾動函數之後可以減少碰撞。
JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源碼:
static final int hash(Object key) {
int h;
// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
// ^ ：按位異或
// >>>:無符號右移，忽略符號位，空位都以0補齊
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
JDK 1.8 的 hash方法 相比於 JDK 1.7 hash 方法更加簡化，但是原理不變。
JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源碼:
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);
}
相比於 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能會稍差一點點，因爲畢竟擾動了 4 次。
4.HashMap類屬性結構
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 序列號
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 默認的初始容量是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量：2^30，超過仍按2^30來算
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默認的填充因子（負載因子/加載因子）
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 當桶(bucket)上的結點數大於這個值時會轉成紅黑樹
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 當桶(bucket)上的結點數小於這個值時樹轉鏈表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中結構轉化爲紅黑樹對應的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存儲元素的數組，總是2的冪次倍
transient Node<k,v>[] table; // 下面會分析結構源碼
// 存放具體元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的個數，注意這個不等於數組的長度。
transient int size;
// 每次擴容和更改map結構的計數器
transient int modCount;
// 臨界值 當實際大小(容量*填充因子)超過臨界值時，會進行擴容
int threshold;
// 加載因子
final float loadFactor;
}
capacity：當前數組容量，始終保持 2^n，可以擴容，擴容後數組大小爲當前的 2 倍。
loadFactor：負載因子，默認爲 0.75
loadFactor加載因子是控制數組存放數據的疏密程度，loadFactor越趨近於1，那麼 數組中存放的數據(entry)也就越多，也就越密，也就是會讓鏈表的長度增加，loadFactor越小，也就是趨近於0，數組中存放的數據(entry)也就越少，也就越稀疏。
loadFactor太大導致查找元素效率低，太小導致數組的利用率低，存放的數據會很分散。loadFactor的默認值爲0.75f是官方給出的一個比較好的臨界值
給定的默認容量爲 16，負載因子爲 0.75。Map 在使用過程中不斷的往裏面存放數據，當數量達到了 16 * 0.75 = 12 就需要將當前 16 的容量進行擴容，而擴容這個過程涉及到 rehash、複製數據等操作，所以非常消耗性能。
threshold：擴容的閾值
threshold = capacity * loadFactor，當Size>=threshold的時候，那麼就要對數組擴增了。
5.數據存儲結構Node節點類源碼
// 繼承自 Map.Entry<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;// 哈希值，存放元素到hashmap中時用來與其他元素hash值比較
final K key;//鍵
V value;//值
// 指向下一個節點
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
// 重寫hashCode()方法
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// 重寫 equals() 方法
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
6.樹節點TreeNode源碼
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 父
TreeNode<K,V> left; // 左
TreeNode<K,V> right; // 右
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; // 判斷顏色
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
// 返回根節點
final TreeNode<K,V> root() {
for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
}
7.HashMap構造函數
// 默認構造函數。
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
// 包含另一個“Map”的構造函數
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);//下面會分析到這個方法
}
// 指定“容量大小”的構造函數
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 指定“容量大小”和“加載因子”的構造函數
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) // 最大容量2^30
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
8.插入數據
- putMapEntries方法：傳入一個已有的Map
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判斷table是否已經初始化
if (table == null) { // pre-size
// 未初始化，計算所需空間（s爲m的實際元素個數）
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 計算得到的t大於閾值，則初始化閾值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化，並且m元素個數大於閾值，進行擴容處理
else if (s > threshold)
resize();
// 將m中的所有元素添加至HashMap中
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);
}
}
}
- put方法和putval方法★
HashMap只提供了put用於添加元素，putVal方法只是給put方法調用的一個方法，並沒有提供給用戶使用。
對putVal方法添加元素的過程分析如下：
① 先獲取key的二次哈希值並進行取與運算，得出存放的桶位置， (n - 1) & hash 判斷當前元素存放的位置（這裏的 n 指的是數組的長度）
② 判斷該存放位置上是否有元素，如果沒有直接存放
如果該存放位置上已有元素，則進行繼續判斷：
如果和當前元素直接相等，則覆蓋
如果不相等，則繼續判斷是否是一個樹節點，如果是就調用
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)將元素添加進入。如果不是就遍歷鏈表插入(插入的是鏈表尾部)。③ 將size更新，判斷是否超過了臨界值，如果超過了，則需要重新resize()進行2倍擴容，並打亂原來的順序，重新排列
④ 當一個桶中的鏈表的節點數>=8 && 桶的總個數（table的容量）>=64時，會將鏈表結構變成紅黑樹結構
put方法源碼：
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;
// table未初始化或者長度爲0，進行擴容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (n - 1) & hash 確定元素存放在哪個桶中，桶爲空，新生成結點放入桶中(此時，這個結點是放在數組中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已經存在元素
else {
Node<K,V> e; K k;
// 比較桶中第一個元素(數組中的結點)的hash值相等，key相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 將第一個元素賦值給e，用e來記錄
e = p;
// hash值不相等，即key不相等；爲紅黑樹結點
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入樹中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 爲鏈表結點
else {
// 在鏈表最末插入結點
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到達鏈表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新結點
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 結點數量達到閾值，轉化爲紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循環
break;
}
// 判斷鏈表中結點的key值與插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循環
break;
// 用於遍歷桶中的鏈表，與前面的e = p.next組合，可以遍歷鏈表
p = e;
}
}
// 表示在桶中找到key值、hash值與插入元素相等的結點
if (e != null) {
// 記錄e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent爲false或者舊值爲null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替換舊值
e.value = value;
// 訪問後回調
afterNodeAccess(e);
// 返回舊值
return oldValue;
}
}
// 結構性修改
++modCount;
// 實際大小大於閾值則擴容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入後回調
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
對比一下 JDK1.7 put方法的代碼
對於put方法的分析如下：
- ①如果定位到的數組位置沒有元素 就直接插入。
- ②如果定位到的數組位置有元素，遍歷以這個元素爲頭結點的鏈表，依次和插入的key比較，如果key相同就直接覆蓋，不同就採用頭插法插入元素。
public V put(K key, V value)
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍歷
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;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i); // 再插入
return null;
}
9.查詢數據
- get方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
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) {
// 數組元素相等
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 桶中不止一個節點
if ((e = first.next) != null) {
// 在樹中get
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 在鏈表中get
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
10.HashMap擴容源碼
- resize()方法
擴容會伴隨着一次重新hash分配，並且會遍歷hash表中所有的元素，是非常耗時的。在編寫程序中，要儘量避免resize。
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) {
// 超過最大值就不再擴充了，就只好隨你碰撞去吧
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 沒超過最大值，就擴充爲原來的2倍
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 {
// signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 計算新的resize上限
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) {
// 把每個bucket都移動到新的buckets中
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 {
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);
// 原索引放到bucket裏
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket裏
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
參考：https://snailclimb.top/JavaGuide/#/java/collection/HashMap
【注意】
1.HashMap 的長度爲什麼是2的冪次方
爲了能讓 HashMap 存取高效，儘量減少碰撞，把數據分配均勻。上面也講到了過了，Hash 值的範圍值-2147483648到2147483647，前後加起來大概40億的映射空間，只要哈希函數映射得比較均勻鬆散，一般應用是很難出現碰撞的。但問題是一個40億長度的數組，內存是放不下的。所以這個散列值是不能直接拿來用的。用之前還要先做對數組的長度取模運算，得到的餘數才能用來要存放的位置也就是對應的數組下標。這個數組下標的計算方法是“ (n - 1) & hash”。（n代表數組長度）
取餘(%)操作中如果除數是2的冪次則等價於與其除數減一的與(&)操作（也就是說 hash%length==hash&(length-1)的前提是：length 是2的 n 次方） ，且採用二進制位操作 &，相對於%能夠提高運算效率，這就解釋了 HashMap 的長度爲什麼是2的冪次方。
2.應用層面：
要求添加元素的key重寫hashCode和equals方法
轉載於:https://www.cnblogs.com/MWCloud/p/11332037.html