HashMap 1.8
1、重要参数
和1.7中的相同,不在赘述。变化之处在于table不在是Entry类型而是Node类型,即1.8中拉链法中的节点类型变为Node。但其实结构并没有发生很大的变化,1.8中的HashMap会引入红黑树来解决Hash表冲突过多带来的退化问题,所以Node不仅仅是链表上的节点也是红黑树上的节点。当然在equal中做了一点优化,即判断equal的时候如果两个引用指向同一个对象那么直接返回相等。
1、构造器
共有四个构造器,根据构造HashMap的时候是否传入具体存储的内容可分为两类。一般使用的时候直接传入HashMap的参数并会传一个Collection进去。
一如1.7,构造器最终都是调用前签名为HashMap(int,float)的构造器。
- int initialCapacity。计算出比initialCapacity大的最小的2的幂作为threshold。同样的懒加载机制,没有设置Capacity更没有新建。不同于1.7的是initalCapacity向上取2幂后的结果作为Capacity,1.8中直接作为threshold。
- float loadFatory。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
} /**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
* capacity and the default load factor (0.75).
*
* @param initialCapacity the initial capacity.
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative.
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
} /**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
* (16) and the default load factor (0.75).
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
} /**
* Constructs a new <tt>HashMap</tt> with the same mappings as the
* specified <tt>Map</tt>. The <tt>HashMap</tt> is created with
* default load factor (0.75) and an initial capacity sufficient to
* hold the mappings in the specified <tt>Map</tt>.
*
* @param m the map whose mappings are to be placed in this map
* @throws NullPointerException if the specified map is null
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
2、put
老大难的put方法,底层调用的是putVal方法。极简主义的编码风格让这段代码看起来晦涩且又长又硬。
内容因为红黑树的引入略有区别,但总体的结构和1.7类似
- 判断是否是第一次使用HashMap,如果是那么就先初始化table。
- 把Key为Null的KV对放在同一个地方
- 放入节点
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; (1)
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) (2)
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;
}
(1):声明了一些变量为了后续使用,包括代表数组的tab,新插入节点p,以及两个整形变量n i
(2):懒加载机制,不传值的构造器新建HashMap的时候没有创建数组,需要在第一次使用的时候初始化数组
2.1 第一次使用初始化数组
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
当tab为null或者tab的长度为0的时候,需要调用resize方法,resize方法既可以用来初始化一个空的数组也可以用来扩容,这里resize被用来扩容,扩容完毕后n的值为新数组的长度。这里用了两个条件判断是否需要扩容,table==null很好理解,为什么还要tab.length==0呢?
采用无参的构造器新建一个HashMapdebug跟踪扩容的过程,跟踪进入resize方法,因为使用的无参构造器,所以当第一次使用HashMap即没有初始化table的时候,oldTabl=null oldCap=0 oldThr=0,因此resize方法执行到第二个else。
扩容结束后的结果,然后返回。
再次使用指定初始容量的构造器新建HashMap观察扩容过程。指定initialCapacity为15。当第一次来到扩容的时候oldThr变成了16,oldCap由于原始数组没有被初始化所以仍然是0。这个结果和上面分析构造器中initialCapacity的作用相同即作为参考来选择初始Threshold。
继续往下走,来到rezise的第二个else的时候,新数组的newCap已经是oldThr,看到这里才恍然大悟:initialCapacity果然是用来设置容量的!!!
再往下走的结果都和上面相同了根据threshold和newCap计算出newThr,并返回新建的数组。
总结起来在1.8中如果在新建HashMap的时候传入了一个int参数作为数组的容量,它是经过这样一系列过程最终影响到数组的容量。
其实从可读性的角度来说,JDK工程师这么起变量名字是有待商榷的,明明是InitialCapacity却赋值给了Threshold。但是从另一个角度来说InitialCapacity只有在初始化数组的时候才会用,也就是说他只使用一次,如果为了只使用一次的变量还单独在HashMap类里存储起来是一种浪费,所以他们通过这种丧失了可读性的方式,换来了内存使用的高效性。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
(1)
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;
}
2.2 没有发生哈希冲突
没有发生哈希冲突直接把新Node放到table[i]处。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
2.3 发生了哈希冲突
在上一步的if判断中,p指向了table[i]处的节点,在这里又声明了一个e引用。
如果待插入的节点和p指向的节点相同,那么就让e指向p。
如果不相同且p指向的table[i]是树节点,那么就执行插入树节点的方法putTreeVal,并让e指向该方法的返回值。
如果上述都不满足就说明p节点是一个普通的节点,那么和1.7中的思路类似,遍历链表上的节点并找到合适的插入位置,在这一步骤中并没有给引用e赋值。
执行完上述三步后,如果e!=null说明此时存在了一个和待插入节点完全相同的节点,处理逻辑也和1.7相同,用新的值覆盖旧的值并返回旧的值。
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