重新开始学习javase_集合_Map

一，Map之HashMap(转：http://blog.csdn.net/zheng0518/article/details/42197049）

1.    HashMap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值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。

2.    HashMap的数据结构：

在java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。

从上图中可以看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。

源码如下：

/**
 * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
 */
transient Entry[] table;  

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

可以看出，Entry就是数组中的元素，每个 Map.Entry 其实就是一个key-value对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。

3.    HashMap的存取实现：

1) 存储：

public V put(K key, V value) {
    // HashMap允许存放null键和null值。
    // 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    // 根据key的keyCode重新计算hash值。
    int hash = hash(key.hashCode());
    // 搜索指定hash值在对应table中的索引。
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    // 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。
    modCount++;
    // 将key、value添加到i索引处。
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}  

从上面的源代码中可以看出：当我们往HashMap中put元素的时候，先根据key的hashCode重新计算hash值，根据hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。

addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的hash值，将key-value对放在数组table的i索引处。addEntry 是HashMap 提供的一个包访问权限的方法，代码如下

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    // 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry
    table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
    // 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限
    if (size++ >= threshold)
    // 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。
        resize(2 * table.length);
}

当系统决定存储HashMap中的key-value对时，完全没有考虑Entry中的value，仅仅只是根据key来计算并决定每个Entry的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。

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。

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

我们可以看到在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。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下：

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

这个方法非常巧妙，它通过 h & (table.length -1) 来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是 2 的n 次方，这是HashMap在速度上的优化。在 HashMap 构造器中有如下代码：

int capacity = 1;
    while (capacity < initialCapacity)
        capacity <<= 1;

这段代码保证初始化时HashMap的容量总是2的n次方，即底层数组的长度总是为2的n次方。

当length总是 2 的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。

这看上去很简单，其实比较有玄机的，我们举个例子来说明：

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

从上面的例子中可以看出：当它们和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。

所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。

根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有Entry 的 value，但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。

2) 读取：

public V get(Object key) {
    if (key == null)
        return getForNullKey();
    int hash = hash(key.hashCode());
    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
        e != null;
        e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
            return e.value;
    }
    return null;
}

有了上面存储时的hash算法作为基础，理解起来这段代码就很容易了。从上面的源代码中可以看出：从HashMap中get元素时，首先计算key的hashCode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。

3) 归纳起来简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据hash算法来决定其在数组中的存储位置，在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Entry时，也会根据hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Entry。

4.    HashMap的resize（rehash）：

当HashMap中的元素越来越多的时候，hash冲突的几率也就越来越高，因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率，就要对HashMap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，这是一个常用的操作，而在HashMap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。

那么HashMap什么时候进行扩容呢？当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，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。

二，Map之LinkedHashMap

1. LinkedHashMap概述：

LinkedHashMap是Map接口的哈希表和链接列表实现，具有可预知的迭代顺序。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
   LinkedHashMap实现与HashMap的不同之处在于，后者维护着一个运行于所有条目的双重链接列表。此链接列表定义了迭代顺序，该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序。
   注意，此实现不是同步的。如果多个线程同时访问链接的哈希映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须保持外部同步。

2. LinkedHashMap的实现：

对于LinkedHashMap而言，它继承与HashMap、底层使用哈希表与双向链表来保存所有元素。其基本操作与父类HashMap相似，它通过重写父类相关的方法，来实现自己的链接列表特性。下面我们来分析LinkedHashMap的源代码：

1) Entry元素：

LinkedHashMap采用的hash算法和HashMap相同，但是它重新定义了数组中保存的元素Entry，该Entry除了保存当前对象的引用外，还保存了其上一个元素before和下一个元素after的引用，从而在哈希表的基础上又构成了双向链接列表。看源代码

/**
 * 双向链表的表头元素。
 */
private transient Entry<K,V> header;  

/**
 * LinkedHashMap的Entry元素。
 * 继承HashMap的Entry元素，又保存了其上一个元素before和下一个元素after的引用。
 */
private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> {
    Entry<K,V> before, after;
    ……
} 

2) 初始化：

通过源代码可以看出，在LinkedHashMap的构造方法中，实际调用了父类HashMap的相关构造方法来构造一个底层存放的table数组。如：

public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    super(initialCapacity, loadFactor);
    accessOrder = false;
}

HashMap中的相关构造方法：

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);  

    // Find a power of 2 >= initialCapacity
    int capacity = 1;
    while (capacity < initialCapacity)
        capacity <<= 1;  

    this.loadFactor = loadFactor;
    threshold = (int)(capacity * loadFactor);
    table = new Entry[capacity];
    init();
}

我们已经知道LinkedHashMap的Entry元素继承HashMap的Entry，提供了双向链表的功能。在上述HashMap的构造器
中，最后会调用init()方法，进行相关的初始化，这个方法在HashMap的实现中并无意义，只是提供给子类实现相关的初始化调用。
   LinkedHashMap重写了init()方法，在调用父类的构造方法完成构造后，进一步实现了对其元素Entry的初始化操作。

void init() {
    header = new Entry<K,V>(-1, null, null, null);
    header.before = header.after = header;
} 

3) 存储：

LinkedHashMap并未重写父类HashMap的put方法，而是重写了父类HashMap的put方法调用的子方法void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) 和void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)，提供了自己特有的双向链接列表的实现。

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    // 调用create方法，将新元素以双向链表的的形式加入到映射中。
    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);  

    // 删除最近最少使用元素的策略定义
    Entry<K,V> eldest = header.after;
    if (removeEldestEntry(eldest)) {
        removeEntryForKey(eldest.key);
    } else {
        if (size >= threshold)
            resize(2 * table.length);
    }
} 

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex];
    Entry<K,V> e = new Entry<K,V>(hash, key, value, old);
    table[bucketIndex] = e;
    // 调用元素的addBrefore方法，将元素加入到哈希、双向链接列表。
    e.addBefore(header);
    size++;
}

private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
    after  = existingEntry;
    before = existingEntry.before;
    before.after = this;
    after.before = this;
} 

4) 读取：

LinkedHashMap重写了父类HashMap的get方法，实际在调用父类getEntry()方法取得查找的元素后，再判断当排序模式accessOrder为true时，记录访问顺序，将最新访问的元素添加到双向链表的表头，并从原来的位置删除。由于的链表的增加、删除操作是常量级的，故并不会带来性能的损失。

public V get(Object key) {
    // 调用父类HashMap的getEntry()方法，取得要查找的元素。
    Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)getEntry(key);
    if (e == null)
        return null;
    // 记录访问顺序。
    e.recordAccess(this);
    return e.value;
}

void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
    LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
    // 如果定义了LinkedHashMap的迭代顺序为访问顺序，
    // 则删除以前位置上的元素，并将最新访问的元素添加到链表表头。
    if (lm.accessOrder) {
        lm.modCount++;
        remove();
        addBefore(lm.header);
    }
} 

1. public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
2. super(initialCapacity, loadFactor);
3. accessOrder = false;
4. }