HashMap深入学习
一、简介
HashMap是哈希表的Map实现，以Key-Value的形式存储数据，根据hash算法，使key-value分布均匀
二、数据结构
HashMap的数据结构在JDK1.7到1.8做了改进，JDK1.7采用数组+链表的结构，JDK1.8在1.7的基础新增了红黑树，即数组+链表+红黑树。之所以加入红黑树的概念，是因为在多次哈希冲突导致链表太长时，自动转换成红黑树，提高查询效率。
三、常用方法
HashMap共有4个构造方法：
HashMap() //默认构造方法
HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) //接收一个Map作为参数的构造方法，可以用一个现有的Map初始化一个新的Map
HashMap(int initialCapacity)//带初始容量的构造方法
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)//带初始容量和负载因子的构造方法其他常用方法：
put(K key, V value) //将key、value键值对放到HashMap中
putAll(Map<? extends K, ? extends V> m)//将一个Map中所有元素全部放入此Map中
get(Object key)//通过key获取对应的value
remove(Object key)//通过key移除键值对
containsKey(Object key)//当前Map key的集合中是否含有传入key
containsValue(Object value)//当前Map value的集合中是否含有传入value
keySet() //获取key的集合
size()// Map所含元素个数（包含数组+链接+红黑树中所有的键值对数量）
isEmpty() //Map是否为空
resize()//扩容时用到，用来重新整理内部结构
clear() //清空Map四、源码分析
1.常用参数
//默认的初始化容量 16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//最大容量，容量超过会以此容量为准，2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的负载因子，跟HashMap的扩容有关
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//链表转成红黑树的节点数，当链表节点数达到8个时，会自动转换成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//红黑树转成链表的节点数，当节点数小于等于6时，自动从红黑树转成链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//表的容量超过此阈值，桶才可以转换成红黑树（数组中的元素称为桶）
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;2.常用方法
put将键值对存储到HashMap的基本过程：
1、第一次进行put操作时，调用resize()进行容量的初始化
2、通过hash算法将key映射到数据中的某个元素中
3、如果数组的当前元素中已经存储了数据，此时便产生了hash冲突，需要将已经存储在数组中的数据移到表尾，新put的数据作为表头，放到数组的元素中
4、当hash冲突导致链表的长度达到8，数组中的元素会自动由链接转换成红黑树，提高查询效率
/**
* @Param onlyIfAbsent 若为true，不会改变已经存在的value
**/
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;//若HashMap为空Map，调用resize()进行初始化容量
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//如果当前节点没有存储数据，就将当前数据存储到节点上
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;//若key在HashMap中已经存在，用新数据将旧数据覆盖掉
else if (p instanceof TreeNode)
//若映射到的数组元素中存储的是红黑树，将元素插入到红黑树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//若数组中只存储了一个键值对，没有指向的链表，就新建Node节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//当链表的节点数达到了TREEIFY_THRESHOLD，将链表转换成树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//若存在相同的key，直接覆盖
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;
//若onlyIfAbsent为true,当key存在时，不覆盖旧值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
get方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//实际上是传入key与key的hash值，通过getNode来获取key对应的value
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) {
//key与hash都相同，说明映射到的数组位置就是需要返回的元素（没有产生哈希冲突）
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//如果是红黑树，通过getTreeNode方法遍历红黑树得到value
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {//遍历链表得到value
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}resize扩容方法
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) {
//当容量已经达到最大的容量（1<<30）时，不能进行扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//将容量扩充至以前的两倍
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) {
//扩容后循环遍历，重新整理内部结构
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
//若当前Node没有next，说明没有发生哈希冲突，重新根据hash值来计算映射的位置
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
//扩容后红黑树的处理
((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;
//链表的处理
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;
//rehash后 节点新的位置一定为原来基础上加上 oldCap
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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