java8 HashMap详解

总结

HashMap的原理：
HashMap基于Hash算法，通过put(key,value)存储，get(key)来获取。当传入key时，HashMap会根据hash(K key)计算出hash值，根据hash值将value保存在数组里。

当计算出的hash值相同时使用链表或者红黑树来解决Hash冲突，HashMap的做法是用链表和红黑树存储相同hash值的value。当Hash冲突的个数比较少时，使用链表，否则使用红黑树。这样做的好处是，最坏的情况下即所有的key都Hash冲突，采用链表的话查找时间为O(n),而采用红黑树为O(lgn)。

java里面还有一些方法定义了没有实现，不知道会不会在1.9里面加入一些新功能

HashMap的构造

内部的变量

//初始化容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//装载因子，扩容条件：size >= 装载因子*容量的
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//一个Node节点的数组，
transient Node<K,V>[] table;
//一个所有建值对的集合
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//当前大小
transient int size;
//被修改的次数
transient int modCount;

//需要扩容是，扩容到threshold值
int threshold;

//扩容因子
final float loadFactor;
//当某一个index冲突因子达到这个值得时候，改为红黑树来存储冲突的节点
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

三个构造方法

 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//得到的threshold (是一个2的整数次幂-1) >=initialCapacity
}
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

HashMap 的存储实现

原理图

hash算法

计算存储到哪一个table下标处

static final int hash(Object key) {
       int h;
       return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);//为什么这么做，不是很了解//TODO:
   }

Node节点

链表节点，存储键值对，并含有一个next引用。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;
    }

红黑树节点

红黑树节点的接口定义来自于LinkedHashMap

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);
       }
   }

put方法实现

//我们能够调用的put方法
 public V put(K key, V value) {
     return putVal(hash(key), key, value, false, true);
 }

 /**
  * 内部自己调用的put方法，
  *
  * @param hash hash值
  * @param key key值
  * @param value value值
  * @param onlyIfAbsent 如果是true，就不要改变原来已经有的值
  * @param evict 如果是false，标示table处于creation mode.TODO
  * @return 返回原来的值
  */
 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;//先判断了table是否没初始化，或者长度为0
     if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//判断hash是否冲突，不冲突直接放下。冲突就else
     else {
         Node<K,V> e; K k;
         if (p.hash == hash &&
             ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
             e = p;//判断是不是要覆盖当前key
         else if (p instanceof TreeNode)//判断是不是采用红黑树存储的，TreeNode和Node之间是一种继承关系，HashMap.Node -->LinkedHashMap.Entry-->HashMap.TreeNode.
             e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);//插入值
         else {
             //不是用红黑树存储的，就遍历当前的链表查找插入位置或者覆盖已经存在的Key
             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                 if ((e = p.next) == null) {
                     p.next = newNode(hash, key, value, null);//插入新节点
                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                         treeifyBin(tab, hash);//冲突的个数特别高的时候，改为红黑树存储节点
                     break;
                 }
                 if (e.hash == hash &&
                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                     break;
                 p = e;
             }
         }
         if (e != null) { // 不是插入新节点，而是替换原来已经存在的值。
             V oldValue = e.value;
             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                 e.value = value;
             afterNodeAccess(e);
             return oldValue;
         }
     }
     ++modCount;
     //判断是否是扩容
     if (++size > threshold)
         resize();
         //目前这个方法还是空方法，应该会在1.9里面实现一些新功能
     afterNodeInsertion(evict);
     return null;
 }

get 方法实现

get方法比较简单，主要看如果是采用红黑树存储冲突的节点值的时候，怎么查找，这里有很多疑惑，在循环中多次判断hash值得大小，不应该是冲突的元素中的hash值都是一样的码，欢迎一起交流。

/**
        * Finds the node starting at root p with the given hash and key.
        * The kc argument caches comparableClassFor(key) upon first use
        * comparing keys.
        */
       final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
           TreeNode<K,V> p = this;
           do {
               int ph, dir; K pk;
               TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
               if ((ph = p.hash) > h)// 为什么要判断hash值。
                   p = pl;
               else if (ph < h)
                   p = pr;
               else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
                   return p;//找到了
               else if (pl == null)
                   p = pr;
               else if (pr == null)
                   p = pl;
               else if ((kc != null ||
                         (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
                        (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
                   p = (dir < 0) ? pl : pr;
               else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
                   return q;
               else
                   p = pl;
           } while (p != null);
           return null;
       }