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摘要
HashMap 置信这是呈现频率最高的面试点之一，应该是面试问到烂的面试题之一，同时也是 Java 中用于解决键值对最罕用的数据类型。那么咱们就针对 JDK8 的 HashMap 独特学习一下！
次要办法
要害变量：
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
* 初始容量大小 必须是 2 的次幂
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
* 最大的容量大小
* 超过这个值就将 threshold 批改为 Integer.MAX_VALUE，数组不进行扩容
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
* 负载因子 为什么是 0.75？因为统计学中 hash 抵触合乎泊松散布，7- 8 之间抵触最小
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
* 链表大于这个值就会树化
* 留神：树化并不是整个 map 链表，而是某一个大于此阈值的链表
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
* resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
* most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
* 小于这个值就会反树化
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;四个构造方法：
// 构造方法 1
// 指定初始容量大小，负载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity:" +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) //1<<30 最大容量是 Integer.MAX_VALUE;
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor:" +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//tableSizeFor 这个办法用于找到大于等于 initialCapacity 的最小的 2 的幂
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
// 构造方法 2
// 其实调用了上边的构造方法 1 负载因子给的默认值 0.75
public HashMap(int initialCapacity) {this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 构造方法 3
// 空参结构，均应用默认值
public HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted}
// 构造方法 4
// 与其余三个相比，初始化了
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;//0.75f
// 调用了 putVal 办法，而 putVal 办法中有 resize 办法，有初始化
putMapEntries(m, false);
}
对四个构造方法简略总结一下：
1、前三个构造函数并没有初始化，都是用到的时候去初始化
2、构造方法 4 相当于用到了 put 办法，所以初始化了
hashmap->hash()
/**
* Computes key.hashCode() and spreads (XORs) higher bits of hash
* to lower. Because the table uses power-of-two masking, sets of
* hashes that vary only in bits above the current mask will
* always collide. (Among known examples are sets of Float keys
* holding consecutive whole numbers in small tables.) So we
* apply a transform that spreads the impact of higher bits
* downward. There is a tradeoff between speed, utility, and
* quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes
* are already reasonably distributed (so don't benefit from
* spreading), and because we use trees to handle large sets of
* collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the
* cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as
* to incorporate impact of the highest bits that would otherwise
* never be used in index calculations because of table bounds.
* 计算 key.hashCode（）并将哈希的较高位（XOR）扩大为较低。* 因为该表应用 2 的幂次掩码，因而仅在以后掩码上方的位中发生变化的哈希集将始终发生冲突。*（家喻户晓的示例是在小表中蕴含间断整数的 Float 键集。）因而，咱们利用了一种变换，* 将向下扩大较高位的影响。在速度，实用性和位扩大品质之间须要衡量。* 因为许多常见的哈希集曾经正当散布（因而无奈从扩大中受害），* 并且因为咱们应用树来解决容器中的大量抵触，因而咱们仅以最便宜的形式对一些移位后的位进行 XOR，* 以缩小零碎损失，以及合并最高位的影响，否则因为表范畴的限度，这些位将永远不会在索引计算中应用。*/
static final int hash(Object key) {
int h;
// 为什么 ^ (h >>> 16) 更加散列, 性能考量，不便位运算
// 不便在 put,get 办法中 (n - 1) & hash 计算数组下标
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
//HashMap 中 key 值能够为 null, 看到 0 那么咱们能够判断 null 值肯定存储在数组的第一个地位
}
hashmap->put()
次要逻辑：
以下是源代码（带正文）：
/**
* Associates the specified value with the specified key in this map.
* If the map previously contained a mapping for the key, the old
* value is replaced.
* // 将指定的值与此映射中的指定键关联。如果该映射先前蕴含了该键的映射，则旧值将被替换。*
* @param key key with which the specified value is to be associated
* @param value value to be associated with the specified key
* @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
* <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.
* (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map
* previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)
*/
public V put(K key, V value) {
// 把 key 先去 hash 一下拿到 hash 值
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* Implements Map.put and related methods.
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value //if true 则不扭转原来存在的值
* @param evict if false, the table is in creation mode.//if false 则表处于创立模式
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {// 数组 + 链表 + 红黑树，链表型（Node 泛型) 数组，每一个元素代表一条链表，则每个元素称为桶
//HashMap 的每一个元素，都是链表的一个节点（Entry<K,V>）这里也就是 Node<K,V>
//tab: 桶 p: 桶 n: 哈希表数组大小 i: 数组下标 (桶的地位)
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//1. 判断以后桶是否为空，空的就调用 resize() 办法（resize 中会判断是否进行初始化）if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//2. 判断是否有 hash 抵触，依据入参 key 与 key 的 hash 值找到具体的桶并判空，空则无抵触 间接新建桶
//？为什么采纳 (n - 1) & hash 计算数组下标，感兴趣的能够深刻理解
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//3. 以下示意有抵触，解决 hash 抵触
else {
Node<K,V> e; K k;// 均为长期变量
//4. 判断以后桶的 key 是否与入参 key 统一，统一则存在，把以后桶 p 赋值给 e, 笼罩原 value 在步骤 10 进行
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//5. 如果以后的桶为红黑树，用 putTreeVal() 办法写入 赋值给 e
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//6. 则以后的桶是链表 遍历链表
else {for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) {
//7. 尾插法，链表下一个节点是 null（链表开端），就 new 一个新节点写入到以后链表节点的前面
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//8. 判断是否大于阈值，须要链表转红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//binCount 从 0 开始的, 所以当 binCount 为 7 时，链表长度为 8（算上数组槽位开始的那个节点，总长度为 9），则须要树化桶
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//9. 与步骤 4 统一，如果链表中 key 存在则间接跳出 步骤 10 笼罩原值
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//10. 存在雷同的 key 的 Node 节点, 则笼罩原 value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
//onlyIfAbsent 为 true：不扭转原来的值；false：扭转原来的值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//LinkedHashMap 用到的回调办法
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
/* 记录批改次数标识
用于 fast-fail，因为 HashMap 非线程平安，在对 HashMap 进行迭代时，如果期间其余线程的参加导致 HashMap 的构造发生变化了（比方 put，remove 等操作），须要抛出异样 ConcurrentModificationException
*/
++modCount;
//11. 容量超过阈值，扩容
if (++size > threshold)
resize();
//LinkedHashMap 用到的回调办法
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
那么咱们来总结一下 put 办法：
1、开始，入参 key、value
2、判断以后 table 是否为空或者 length=0？是，去扩容，（resize() 办法中有判断是否初始化）否，依据 key 算出 hash 值并失去插入的数组的索引
判断找到的这个 table[i] 是否为空？是，直接插入，再到步骤
否，判断 key 是否存在？是，间接笼罩对应的 value, 再到步骤 3
否，去判断以后这个 table[i] 是不是 treeNode？是，应用红黑树的形式插入 key、value
否，开始遍历链表筹备插入
判断链表长度是不是大于 8？是，链表转红黑树插入 key、value
否，以链表的形式插入 key、value 如果 key 存在就间接笼罩对应 value
3、判断 map 的 size() 是否大于阈值？是 就去扩容 resize()
4、完结 hashmap->get()
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* Implements Map.get and related methods.
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//1、判断以后数组不为空并长度大于 0 && 由 key 的 hash 值找到对应数组下的桶（可能是红黑树或者链表）if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//2、先判断桶的第一个节点 如果 key 统一 返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//3、再判空下一个节点不为空 && 判断是红黑树还算链表
if ((e = first.next) != null) {
//4、如果是红黑树 则按红黑树形式取值
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 否则就是链表，遍历取值
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
那么咱们来总结一下 get() 办法：
1、开始，入参 key
2、判断以后的数组长度不为空 &&length>0
是 return null;
否，去判断第一个节点，如果 key 合乎，返回
再去判断下一个节点是否为空
是，return null
否，判断否是红黑树？是，按红黑树的形式取值
否，遍历链表取值
3、完结 hashmap->resize()
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
* 初始化或减少表大小。如果为空，则依据字段阈值中放弃的初始容量指标进行调配。* 否则，因为咱们应用的是 2 的幂，所以每个 bin 中的元素必须放弃雷同的索引，或者在新表中以 2 的幂偏移。* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//1、原数组扩容
if (oldCap > 0) {
// 如果原数组长度大于最大容量，把阈值调最大，return
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 把原数组大小、阈值都扩充一倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 应用了指定 initialCapacity 的构造方法，则用原阈值作为新容量
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 应用空参结构，用默认值
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//0.75*16=12
}
// 应用了指定 initialCapacity 的构造方法，新阈值为 0，则计算新的阈值
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"})
//2、用新的数组容量大小初始化数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
// 如果仅仅是初始化过程, 到此结束 return newTab
table = newTab;
//3、开始扩容的次要工作，数据迁徙
if (oldTab != null) {
// 遍历原数组开始复制旧数据
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {oldTab[j] = null;// 革除旧表引有
// 原数组中单个元素，间接复制到新表
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果该元素类型是红黑树，按红黑树形式解决
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 这段代码设计奇妙，环环相扣啊
// 先定义了两种类型的链表 以及头尾节点 高位链表与低位链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 按程序遍历原链表的节点
do {
next = e.next;
// 这是一个外围的判断条件，感兴趣的能够深刻理解？为什么这么做
//= 0 则放到低位链表
if ((e.hash & oldCap) == 0) {if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 否则放到高位链表
else {if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
// 以上实际上就是对原来链表拆分成了两个高下位链表
} while ((e = next) != null);
// 把整个低位链表放到新数组的 j 地位
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 把整个高位链表放到新数组的 j +oldCap 地位上
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
总结一下 resize() 办法：
1、开始，拿到原数组
2、对原数组扩容
2.1 如果原数组中的容量到最大，不再扩容，return 原数组
2.2 把原数组容量大小与阈值都扩充一倍
3、如初始化用的指定 initialCapacity 的构造方法，则用原阈值作为新容量
4、如初始化时候用的空参结构，用默认容量与默认阈值
5、如初始化用的指定 initialCapacity 的构造方法，阈值 =0，计算新的阈值
6、用新的容量初始化数组，如果是初始化，完结返回新数组
7、开始扩容，做数据迁徙
7.1 遍历原数组 copy 数据到新数组
7.1.1 如数组中只有一个元素，则间接复制
7.1.2 如元素是红黑树数类型，则按红黑树的形式解决
7.1.3 对原数组的链表进行解决
定义一个高位链表、一个低位链表（对原链表拆分）开启一个循环，遍历原链表
判断条件 e.hash & oldCap == 0?
是，把这些链表节点放到低位链表
否，放到高位链表
循环完结，遍历链表实现
把整个低位链表放到新数组 j 地位
把整个高位链表放到新数组 j +oldCap 地位
7.2 循环完结，遍历旧数组实现
8、返回新数组 我想这会浏览完结之后应该对 HashMap 有了肯定的意识，心愿能在面试或者工作中帮到您！
Hongchen 闲聊
看起来是不是有点酷，它的名字叫”茑屋“，北京温榆河公园。
上周跟女友在家待闷了出门转转，于是咱们找了个公园，秋冬的公园还是比拟萧瑟。
年底了，疫情零零散散，心愿早点过来！peaceeeee
感激浏览
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正文完
