Java Se :Map 系列
之前对Java Se中的线性表作了简单的说明。这一篇就来看看Map。
Map系列的类,并不是说所有的类都继承了Map接口,而是说他们的元素都是以<Key, Value>形式设计的。
Dictionary
这个类现在不推荐使用了,但也有必要说一下,在它的描述中,有这么一句:Any non-null object can be used as a key and as a value。
现在都改用Map接口了。
Map
这个接口用于替换Dictionary的。这种集合提供了三种视图方式:
1)a set of keys
2)collection of Values
3)set of Entry<key, value>
Hashtable
这个类继承了Dictionary实现了Map。下面就重点看看这个类如何实现。
从这里看Hashtable是一个数组,数组的元素是Entry。
在看看Entry的设计:
这个Entry是一个单链表。
所以Hashtable的数据结构就可以认为是这样的:
为什么会这样设计?
以为硬件的原因,支持数组和链表两种形式,所以其他的数据结构(集合)都是基于这两类基础结构实现的。
Hashtable的设计,关键一点是hash,它计算的是key的hash,通过key的hashcode来计算这个元素所在的单链表在数组中的索引,然后根据索引取到单链表,然后进行其他的操作。
接下来看看它的几个重要方法如何实现:
put
public synchronized V put(K key, V value) { // Make sure the value is not null if (value == null) { throw new NullPointerException(); } // 如果key已经在这个hashtable中存在,就覆盖原有的value,并返回原有的value。 // 从这一小段代码中,我们就可以看出hashtable的结构确实如上面所想的那样。 Entry tab[] = table; int hash = key.hashCode(); int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; for (Entry<K,V> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) { if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) { V old = e.value; e.value = value; return old; } } modCount++; if (count >= threshold) { // Rehash the table if the threshold is exceeded rehash(); tab = table; index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; } // 如果不存在,就把key value 封装成一个Entry,然后插入到相应位置 // 在之前的代码中已经计算出它的索引了,接下来的任务就是把entry插入到数组索引位置处的单链表里。插入的时候是从头部插入的。 Entry<K,V> e = tab[index]; tab[index] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); count++; return null; }
Hashtable#put(key, value)
常用的方法get(key),remove(key)的方法就不分析了,因为没有必要,只要你了解了这个数据结构,自己就可以实现它的几个常用的方法。
keys
拿到的结果其实是一个枚举器(不过这个枚举器比较特殊,实现了Enumeration接口和Iterable接口),并不是一个集合。
同样的道理,elements也是如此,拿到的结果是一个遍历value的枚举器。
HashMap
HashMap的存储结构如下图所示,因为源码部分太多,所以就截了这么一张图,但也足够说明问题了:
从图上很容易看出,HashMap也是使用了数组实现的,数组中的元素是Node,再看看Node的设计:
Node也是一个单链表,看来HashMap与Hashtable在结构上是基本一致的。
也就是说他的模型也是下面图中所示:
如果说HashMap的结构只是这个样子的话,就没有必要存在了。为什么这么说呢,关键点还是在Node上,看看他的两个子类:
Entry:
每个节点又添加了一两个引用:before,after,这样一来结构就可以猜想为:
但其实并不是这个样子的,会根据hashcode进行一些算法处理,形成链式结构,也就是LinkedHashMap了。
如果有兴趣可以了解一些LinkedHashMap是如何实现的。
TreeNode:
每个节点都可以是一个树。就让结构变得更为复杂了。
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