HashMap(1): 基本存取原理

一.基础

1.概述

HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 键和null 值 。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
HashMap继承AbstractMap，实现了Map接口。

public class HashMap<K,V>
	     extends AbstractMap<K,V>
	     implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

2.构造函数

(1)HashMap()

构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的HashMap。

(2)HashMap(int initialCapacity)

构造一个带指定初始容量为initialCapacity和默认加载因子 (0.75) 的HashMap。

(3)HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)

构造一个带指定初始容量为initialCapacity和加载因子为loadFactor的 HashMap。

初始容量、加载因子这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75，一般情况下我们是无需修改的。

3.结构

新建一个HashMap时，都会初始化一个长度为initialCapacity的table数组。table数组i位置的元素为Entry节点，即table[i] = entry;

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
      //初始容量不能 小于 0
      if (initialCapacity < 0)
          throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "
                  + initialCapacity);
      //初始容量不能 大于 最大容量值，HashMap的最大容量值为2^30
      if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
          initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
      //负载因子不能 小于 0
      if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
          throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: "
                  + loadFactor);

      // 计算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。
      int capacity = 1;
      while (capacity < initialCapacity)
          capacity <<= 1;
      
      this.loadFactor = loadFactor;
      //设置HashMap的容量极限，当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作
      threshold = (int) (capacity * loadFactor);
      //初始化table数组
      table = new Entry[capacity];
      init();
  }

Entry为HashMap的内部类，它包含了键key、值value、下一个节点next，以及hash值，即：

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final K key;
     V value;
     Entry<K,V> next;
     final int hash;
     //构造函数
     Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
         value = v;
         next = n;
         key = k;
         hash = h;
     }
     .......
 }

二.存储

(1)put(key,vlaue)

public V put(K key, V value) {
      //当key为null，调用putForNullKey方法，保存null与table第一个位置中，这是HashMap允许为null的原因
      if (key == null)
          return putForNullKey(value);
      //计算key的hash值
      int hash = hash(key.hashCode());                  ------(1)
      //计算key hash 值在 table 数组中的位置
      int i = indexFor(hash, table.length);             ------(2)
      //从i出开始迭代 e,找到 key 保存的位置
      for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
          Object k;
          //判断该条链上是否有hash值相同的(key相同)
          //若存在相同，则直接覆盖value，返回旧value
          if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
              V oldValue = e.value;    //旧值 = 新值
              e.value = value;
              e.recordAccess(this);
              return oldValue;     //返回旧值
          }
      }
      //修改次数增加1
      modCount++;
      //将key、value添加至i位置处
      addEntry(hash, key, value, i);
      return null;
  }

当key为空时，将Entry<K,V>存放在buketIndex为0的位置，即table[0]。
当key不为空时，执行key.hashCode()方法计算出hash值找到buketIndex，即找到存放的位置，存在三种情况：
①buketIndex位置为空，没有元素，此时直接将Entry<K,V>存入table[buketIndex]；
②buketIndex位置不为空且对象相同(key值相等或key.equals)，则替换掉原有的值V；
③buketIndex位置不为空且对象不同，则hashCode发生碰撞，HashMap通过单链表来解决，将新元素加入链表表头，通过next指向原有的元素。单链表在Java中的实现就是对象的引用(复合)。

(2)链的产生

这是一个非常优雅的设计。系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象，那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象，形成一条Entry链，但是若bucketIndex处没有Entry对象，也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null，也就不会产生Entry链了。

(3)hashCode与hash

static int hash(int h) {
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的hash冲突。
在HashMap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表，这样就大大优化了查询的效率。

对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。

static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}

HashMap的底层数组长度总是2的n次方，在构造函数中存在：capacity <<= 1;这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时，h&(length - 1)就相当于对length取模，速度比直接取模快得多，而且取模运算外还有一个非常重要的责任：均匀分布table数据和充分利用空间。这是HashMap的一个优化。

假设数组长度分别为15和16，优化后的hash码分别为8和9，那么&运算后的结果如下：

h & (table.length-1)	hash	table.length-1
8 & (15-1)	0100 & 1110	0100
9 & (15-1)	0101 & 1110	0100
8 & (16-1)	0100 & 1111	0100
9 & (16-1)	0101 & 1111	0101
当hash码8和9和和15-1（1110）“与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到数组中的同一个位置上形成链表，那么查询的时候就需要遍历这个链表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hash值会与15-1（1110）进行“与”，那么最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！
而当数组长度为16时，即为2的n次方时，2n-1得到的二进制数的每个位上的值都为1，这使得在低位上&时，得到的和原hash的低位相同，加之hash(int h)方法对key的hashCode的进一步优化，加入了高位计算，就使得只有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。

三.key的hashcode与equals方法改写

hashcode与equals方法是对应map找到对应元素是两个关键方法。

Hashmap的key可以是任何类型的对象，例如User这种对象，为了保证两个具有相同属性的user的hashcode相同，我们就需要改写hashcode方法，比方把hashcode值的计算与User对象的id关联起来，那么只要user对象拥有相同id，那么他们的hashcode也能保持一致了，这样就可以找到在hashmap数组中的位置了。如果这个位置上有多个元素，还需要用key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素，所以只改写了hashcode方法是不够的，equals方法也是需要改写滴~当然啦，按正常思维逻辑，equals方法一般都会根据实际的业务内容来定义，例如根据user对象的id来判断两个user是否相等。
在改写equals方法的时候，需要满足以下三点：
(1) 自反性：就是说a.equals(a)必须为true。
(2) 对称性：就是说a.equals(b)=true的话，b.equals(a)也必须为true。
(3) 传递性：就是说a.equals(b)=true，并且b.equals(c)=true的话，a.equals(c)也必须为true。
通过改写key对象的equals和hashcode方法，我们可以将任意的业务对象作为map的key(前提是你确实有这样的需要)。

四.hashmap的resize(扩容问题)

随着HashMap中元素的数量越来越多，发生碰撞的概率就越来越大，所产生的链表长度就会越来越长，这样势必会影响HashMap的速度，为了保证HashMap的效率，系统必须要在某个临界点进行扩容处理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。但是扩容是一个非常耗时的过程，因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

当数组内元素数量（所有entry的数量entryset.size）达到initialCapacity*loadFactor(默认0.75)的大小，为了减少碰撞，对map进行扩增，为原来两倍。
假如扩容前table数组大小未达到最大2^30，即将数组增大一倍，否则返回

void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量  
  Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组  
   int oldCapacity = oldTable.length;  
   if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了  
       threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了  
       return;  
   }  
 
   Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组  
   transfer(newTable);                         //！！将数据转移到新的Entry数组里  
   table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组  
   threshold = (int) (newCapacity * loadFactor);//修改阈值  
}

使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。

void transfer(Entry[] newTable) {  
    Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组  
    int newCapacity = newTable.length;  
    for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组  
        Entry<K, V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素  
        if (e != null) {  
            src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）  
            do {  
                Entry<K, V> next = e.next;  
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置  
                e.next = newTable[i]; //标记[1]  
                newTable[i] = e;      //将元素放在数组上  
                e = next;             //访问下一个Entry链上的元素  
            } while (e != null);  
        }  
    }  
}

五.读取get(key)

通过key的hash值找到在table数组中的索引处的Entry，然后返回该key对应的value即可。

public V get(Object key) {
  // 若为null，调用getForNullKey方法返回相对应的value
    if (key == null)
        return getForNullKey();
    // 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码  
    int hash = hash(key.hashCode());
    // 取出 table 数组中指定索引处的值
    for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        //若搜索的key与查找的key相同，则返回相对应的value
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
            return e.value;
    }
    return null;
}

六.参考

http://www.cnblogs.com/dsj2016/p/5551059.html
http://www.cnblogs.com/chenssy/p/3521565.html
http://www.genshuixue.com/i-cxy/p/8040323

posted @ 2017-03-16 20:47 nowuseeme 阅读(106) 评论(0) 收藏举报

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