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【HashMap】| 深度剥析Java SE 源码合集Ⅱ | 你会吗?

java链表数据结构哈希算法面试 2023-09-06 11:09:42 931人浏览 安东尼
摘要

目录 一. 🦁 HashMap介绍1.1 特点1.2 底层实现 二. 🦁 结构以及对应方法分析2.1 结构组成2.1.1 成员变量2.1.2 存储元素的节点

目录

在这里插入图片描述

一. 🦁 HashMap介绍

1.1 特点

HashMap 是 Map 接口的接口实现类,它采用哈希算法实现,是 Map 接口最常用的实现类。 由于底层采用了哈希表存储数据,所以要求键不能重复,如果发生重复,新的值会替换旧的值。 HashMap 在查找、删除、修改方面都有非常高的效率

1.2 底层实现

HashMap 底层实现采用了哈希表,既集合数组占用空间连续。 寻址容易,查询速度快)的优点,又集合了链表增加和删除效率非常高)的优点。其实哈希表的本质就是”数组+链表“。

二. 🦁 结构以及对应方法分析

HashMap中,当维互链表节点个数的过程中,链表节点数大于8时,则会转化成红黑树来存储,从而提高查询效率。
在这里插入图片描述

2.1 结构组成

2.1.1 成员变量

DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4: 默认的初始容量为16,而且注解有说明这个默认初始化容量必须是2的倍数
MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30:最大初始化容量为2^30
DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f:负载因子,用来决定数组什么时候开始扩容,即当数组长度达到75%时会进行扩容
TREEIFY_THRESHOLD = 8:阈值,当前数组长度>64,会将节点个数大于8的链表做红黑树转换
UNTREEIFY_THRESHOLD = 6:同理,当红黑树节点数小于6时,将这个红黑树转换成链表
MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64:设置当数组长度超过多少时,才会对链表节点个数大于8的做红黑树转换
transient node[] table:就是前面说的神秘的数组。(为啥是Nodel类型?)

     static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16        static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;        static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;        static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;        static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;        static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;     transient Node<K,V>[] table;

2.1.2 存储元素的节点类型

既然说了哈希表是由数组+链表组成,而且到后面还会转为红黑树,那么他肯定会有对应的节点类。其源码类型如下:

2.1.2.1 链表Node类

       static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {        final int hash;        final K key;        V value;        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; }        public final int hashCode() {            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);        }        public final V setValue(V newValue) {            V oldValue = value;            value = newValue;            return oldValue;        }        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;        }    }

由源码可知,链表的Node节点类型实现了Map接口的内部接口类Entry,这个接口定义的就是能操作HashMap的一个key——>value存储结构的一些行为(例如 获取键值对的key)。
成员遍历
hash:记录存储key的hash值,不可改变(final修饰)
key:记录key,不可改变(final修饰),所以hashmap的key是唯一的,不能重复。
value:记录value,可改变。
next:当前节点记录下一个节点的地址(由此可知,该链表是单向链表)

2.1.2.2 树节点类

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {  TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links  TreeNode<K,V> left;  TreeNode<K,V> right;  TreeNode<K,V> prev;  // needed to unlink next upon deletion  boolean red;  TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {    super(hash, key, val, next);   }    final TreeNode<K,V> root() {    for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {      if ((p = r.parent) == null)        return r;      r = p;     }   }

成员变量:
parent:记录父节点
left: 左子树
right:右子树
prev:前节点
red:记录红黑树的状态(true是红树,反之。)

2.1.2.3 继承关系

在这里插入图片描述
HashMap的数组既有链表,又有红黑树,为什么这个神秘的数组是Node类型?我觉得到这里就可以讲的通了:

链表节点类Node实现了Entry接口,而LinkedHashMap的内部类Entry又继承了Node类,而TreeNode又继承了Entry,所以红黑树的节点类是和链表的Node是有继承关系的,可以统一当成一个类型来看待,所以Node类型的数组既可以存放链表,又可以存放红黑树。

2.2 方法实现

2.2.1 HashMap的数组初始化

jdk11 的 HashMap 中对于数组的初始化采用的是延迟初始化方式。通过 resize 方法
实现初始化处理。resize 方法既实现数组初始化,也实现数组扩容处理

tips:啥叫延迟初始化?
向数组添加第一个元素的时候,才开始对数组做初始化处理。

      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) {            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {                threshold = Integer.MAX_VALUE;                return oldTab;            }            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 {               // zero initial threshold signifies using defaults            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);        }        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) {            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 { // 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;    }

首先,回到刚刚的HashMap的成员变量时,成员变量table只是作了一个声明,如图:
在这里插入图片描述
所以table为null,所以在执行int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length时,oldCap=0,而此时 threshold也为0,所以在执行第一个if的时候,两个变量都为0,所以直接执行else里面的语句。
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); 即将将初始化数组长度的成员变量(16)赋值给newCap,而下一句则是将下一次扩容的长度给newThr(此时为12),然后跳过if语句,给成员变量threshold重新赋值。再执行
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap],将newTab赋值给成员变量table,然后返回newTab,这样一次初始化完成。

2.2.2 计算hash值

在map的存储中,我们是根据key的hash值来存放元素的。所以需要对key的hash值进行一系列的运算:

获取key的hashCode。
2.根据hashCode计算出hash值。(但是由于要求要转换成table数组的长度-1的范围内,所以还需要一系列的运算。)
3.转化算法:hash = hashcode&(n-1)得到数组中的存放位置。

public V put(K key, V value) {  return putVal(hash(key), key, value, false, true);}
static final int hash(Object key) {  int h;  return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}

这里是计算key的hash值的方法。先将key的hashcode值赋给h,然后与h的高16位进行异或运算(也就是h的低16位和高16位进行异或运算)。
下面来演示一下运算过程:
假定:key = 123456,使用计算器计算得到其二进制为:
在这里插入图片描述
然后进行异或运算(相同为0,相异为1):
在这里插入图片描述
计算得到10进制为:
在这里插入图片描述
到这一步返回123457,下面回到putVal()方法:

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,        boolean evict) {  Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;  if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)    n = (tab = resize()).length;  if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)    tab[i] = newNode(hash, key, value, null);  else {    Node<K,V> e; K k;    if (p.hash == hash &&       ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))      e = p;    else if (p instanceof TreeNode)      e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);    else {      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;       }     }    if (e != null) { // existing mapping for key      V oldValue = e.value;      if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)        e.value = value;      afterNodeAccess(e);      return oldValue;     }   }  ++modCount;  if (++size > threshold)    resize();  afterNodeInsertion(evict);  return null;}

在这里插入图片描述

putVal方法拿到key的hashCode后,和15进行&运算(相同为1,相异为0):
在这里插入图片描述
最终得到存入数组位置为1。

2.2.3 添加元素put(K key,V value)方法

在这里插入图片描述

调用了putVal()方法(源码在上面)

  1. putVal()主要是计算hash值从而获取元素在数组中的位置(前面已经分析过了)、如果该位置数组没有元素,则将新节点放入;
  2. 我们都知道,hashMap对于key相同的值,是将其value值覆盖,key不变,以下则是实现方法:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  3. 如果p节点与TreeNode节点是同类(红黑树),则将其挂到红黑树上:
    在这里插入图片描述
  4. 前面都不执行的话,最后就是挂载到数组所在位置的链表了末尾了:
    在这里插入图片描述

我们再来看看链表——>红黑树的方法( treeifyBin(Node[] tab, int hash))

     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);        }    }

在这里,我们看到:链表并不是马上做红黑树转换,而是先判断数组的长度是否大于MIN_TREEIFY_CAPACITY(这个前面有解释),小于MIN_TREEIFY_CAPACITY则会调用 resize()方法,对数组进行扩容处理。
在这里插入图片描述

2.2.4 数组扩容

三. 🦁 总结

HashMap的底层是由哈希算法来实现的(即数组+链表的形式),数组长度大于64并且链表的节点个数大于8时,会将链表转变为红黑树,这样就大大减少了遍历的时间,提高效率,之所以一个数组能存储两种数据结构,就是因为数组的数据类型为链表的节点Node,而红黑树节点TreeNode跟Node有继承关系的。此外,HashMap是采用延时初始化的方式来初始化数组的,即用户添加第一个元素的时候才会调用resize() 初始化数组长度(16),以及预定数组下一次扩容长度(12)。还有就是hash值的计算以及添加元素等方法的原理,等待小伙伴们的探索哦!
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来源地址:https://blog.csdn.net/m0_58847451/article/details/129341180

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