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一，HashTable
哈希表，它相比于 hashMap 构造简略点，它没有波及红黑树，间接应用链表的形式解决哈希抵触。
咱们看它的字段，和 hashMap 差不多，应用 table 寄存元素
private transient Entry<?,?>[] table;
private transient int count;
private int threshold;
private float loadFactor;
private transient int modCount = 0;它没有常量字段，默认值是在构造方法外面间接体现的，咱们看一下无参结构：
public Hashtable() {this(11, 0.75f);
}1.get() 办法
依据 key 取得 value
public synchronized V get(Object key) {Entry<?,?> tab[] = table;
// 计算下标
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
// 遍历查找，e=e.next
for (Entry<?,?> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) {if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {return (V)e.value;
}
}
return null;
}2.put() 办法
与 get() 办法相似，也是遍历 table，而后调用 addEntry() 实现增加。
public synchronized V put(K key, V value) {if (value == null) {throw new NullPointerException();
}
Entry<?,?> tab[] = table;
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
@SuppressWarnings("unchecked")
Entry<K,V> entry = (Entry<K,V>)tab[index];
// 如果曾经存在，则笼罩，返回老的值
for(; entry != null ; entry = entry.next) {if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) {
V old = entry.value;
entry.value = value;
return old;
}
}
// 不存在，间接增加
addEntry(hash, key, value, index);
return null;
}addEntry()
private void addEntry(int hash, K key, V value, int index) {
modCount++;
Entry<?,?> tab[] = table;
if (count >= threshold) { // 大小超过阈值，要扩容
// Rehash the table if the threshold is exceeded
rehash();
tab = table;
hash = key.hashCode();
index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
}
// 增加
@SuppressWarnings("unchecked")
Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) tab[index];
tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e);
count++;
}留神这里的手法，间接将新来的节点，放到头部，这样就能够不论前面是否存在节点，都不会呈现问题
protected Entry(int hash, K key, V value, Entry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}二，HashMap
1. 常量字段介绍
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 2 的四次方，初始化默认的容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 最大的容量值
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 容量 负载因子，static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 链表转换为数的阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 树转坏为链表的阈值
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 桶中的数据采纳红黑树存储时，整个 table 的最小容量 字段：
transient Node<K,V>[] table; // 存储骨干，节点数组
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
transient int size; // 元素数量
transient int modCount; // 批改次数
//The next size value at which to resize (capacity * load factor).
int threshold; // 下一次扩容的大小，final float loadFactor; // 负载因子 2. 构造函数
2.1 罕用的无参结构：
默认构造方法，就间接给负载因子赋值，其余没有操作，其余字段都是默认的。
// 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; // all other fields defaulted}2.2 带初始化容器大小，和负载因子的构造方法：
首先要判断传入参数的正确性，而后赋值。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity:" +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor:" +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}2.3 带汇合的构造方法：
传入一个 Map 汇合，调用 put 办法进行初始化。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}从下面的代码中能够看到，在构造方法中并没有初始化 table，具体的 table 初始化是在 put 操作上进行的。
3. 增加
3.1 put()
是一个入口办法，理论调用的是 putVal() 办法，其中通过 hash() 办法计算了 key 对应的 值
public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 异或运算，保障存储地位尽量均匀分布。static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}具体的 putVal() 办法，内容很长
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // 变量初始化，n 示意 table 的长度
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // 容器初始化
n = (tab = resize()).length; // 通过 resize() 办法获取调配空间。if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 如果新的地位是空的，则间接放入，否者要解决抵触
tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 将 value 封装成新的 node
else { // 解决抵触
Node<K,V> e; K k;
// 留神 p 的赋值在 第二个 if 外面，它示意的是抵触地位所寄存的节点。如果新传入的节点和以后 node 的 hash 和 key 雷同，则上面再解决
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode) // 基于红黑树的插入
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { // 基于链表的插入
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 更新以后传入的值到以后 node 中。返回之前的 oldValue
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount; // 批改次数 +1，if (++size > threshold) // 空间大小，如果超过了阈值，要扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}其中波及的重点办法：resize() 办法，返回新调配的空间。
final Node<K,V>[] resize() {Node<K,V>[] oldTab = table;// 获取老的 table 空间
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 获取老的容量
int oldThr = threshold; // 获取老的阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
} // 扩容两倍
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，构造函数指定了阈值
newCap = oldThr;
else { // 第一次初始化 oldCap=0,oldThr=0
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 默认大小，16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); // 默认计算方法，16*0.75,12
}
if (newThr == 0) { // 初始化阈值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr; // 将新计算出来的值，赋值
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; // 重新分配空间。table = newTab; // 扩容后的空间赋值（此时，空间还是空的）if (oldTab != null) { // 如果老的空间，不是空的，那么须要元素转移
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { // 遍历进行转移
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) { // 将元数取出来
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 { // 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);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}4.Node 构造
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; // 节点的 hash 值
final K key; // 存入的 key 值
V value; // 寄存的值
Node<K,V> next; // 下一个节点
....
}留神 hashMap 和 LinkedList 的区别，后者是双向的，而 hashMap 中的 Node 是单向的。
5.get() 操作
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; // 代码内容在这里
}调用 getNode() 办法，计算 hash(key) 值，通过 Hash 来取得 node
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) {
// 第一个 检测数组中的 hash 定位取得第一个 Node
if (first.hash == hash &&((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 第一个不是，那么就是后续节点中，可能是链表模式，可能是红黑树
if ((e = first.next) != null) {if (first instanceof TreeNode) // 如果是红黑树，通过 getTreeNode() 办法取得
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 链表模式，间接循环遍历取得。do {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}链表模式的获取比较简单，红黑树的取得，咱们放在上面红黑树独自进行介绍。
三，TreeMap
TreeMap 和之前的两个 map 就不同了，它没有应用哈希表，而是间接应用红黑树解决，它的字段只保留了根节点
private final Comparator<? super K> comparator; // 排序比拟器
private transient Entry<K,V> root; // 根节点
private transient int size = 0;
private transient int modCount = 0;1.get()
public V get(Object key) {Entry<K,V> p = getEntry(key);
return (p==null ? null : p.value);
}getEntry()
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
// Offload comparator-based version for sake of performance
if (comparator != null)
return getEntryUsingComparator(key);
if (key == null)
throw new NullPointerException();
@SuppressWarnings("unchecked")
Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
Entry<K,V> p = root;
while (p != null) {int cmp = k.compareTo(p.key);
// 左右分流
if (cmp < 0)
p = p.left;
else if (cmp > 0)
p = p.right;
else
return p;
}
return null;
}2.put() 波及红黑树的操作，所以代码比拟长
public V put(K key, V value) {
Entry<K,V> t = root;
if (t == null) {compare(key, key); // type (and possibly null) check
root = new Entry<>(key, value, null);
size = 1;
modCount++;
return null;
}
int cmp;
Entry<K,V> parent;
// split comparator and comparable paths
Comparator<? super K> cpr = comparator;
if (cpr != null) {
do {
parent = t;
cmp = cpr.compare(key, t.key);
if (cmp < 0)
t = t.left;
else if (cmp > 0)
t = t.right;
else
return t.setValue(value);
} while (t != null);
}
else {if (key == null)
throw new NullPointerException();
@SuppressWarnings("unchecked")
Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
do {
parent = t;
cmp = k.compareTo(t.key);
if (cmp < 0)
t = t.left;
else if (cmp > 0)
t = t.right;
else
return t.setValue(value);
} while (t != null);
}
Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent);
if (cmp < 0)
parent.left = e;
else
parent.right = e;
fixAfterInsertion(e);
size++;
modCount++;
return null;
}3.remove()
public V remove(Object key) {Entry<K,V> p = getEntry(key);
if (p == null)
return null;
V oldValue = p.value;
deleteEntry(p); // 理论办法
return oldValue;
}总结：
HashMap 体现得更像 TreeMap 和 HashTable 的结合体。
最初
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正文完