简介
hashmap是双链表格式的存储结构<K,V>存储数据,没有顺序性,1.7基于hash表存储。允许空值存在,键中有且只允许有一个,值中也允许有空值存在。初始容量大小为16加载因子为0.75。 线程不安全,在并操作时存在安全问题。
常见操作解读
初始化new
初始化的时候无参情况下,使用默认初始大小和加载因子进行初始化。
//空参构造方法 public HashMap() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } //构造方法 //执行构造方法之前会加载类中的变量 //初始化一个Entry对象数组 //transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE; 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; threshold = initialCapacity; init(); }
添加操作
public V put(K key, V value) { //是否为空Entry<K,V> table if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable(threshold); } //key为null,hashMap专门空值设置一个存储方法 if (key == null) return putForNullKey(value); //计算hash int hash = hash(key); //计算index,根绝key的hash和table的长度 int i = indexFor(hash, table.length); //是否有重复的key值,通过获取现有的table[i]是否为空来判断 //当不同key的hash值相同时为hash冲突,hash冲突时,需要便利所有的Entry比较是否key的==和equal方法一致。 //hash一致后Entry变为为链状,同一个index下有多个Entry[]数据,并把添加放置到重复index下的Entry中的最后一个 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { //重复key值处理 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; } } modCount++; //添加Entry addEntry(hash, key, value, i); return null; }
addEntry方法
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //当前entry的size大小大于threshold(size*0.75加载因子)并且当前表的index值已经存在 //散列表散列值计算,通常是两种方法:链表法和开放地址法 //链表法就是将相同hash值的对象组织成一个链表放在hash值对应的槽位;开放地址法是通过一个探测算法,当某个槽位已经被占据的情况下继续查找下一个可以使用的槽位。 //1.7hashMap使用的就是链表法 if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { //当大小超过threshold并且出现hash冲突的时候会扩容在不大于最大值的情况下是是旧表的二倍 resize(2 * table.length); //是否重新计算hash hash = (null != key) ? hash(key) : 0; //给冲突的hash集合新表的长度再次计算hash bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); }
resize方法
void resize(int newCapacity) { //旧表 Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; //如果已经是最大长度则直接返回 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //迁移表 transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity)); table = newTable; //重新计算 阀值 threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); }
threshold方法
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; //遍历旧表对迁移新表 for (Entry<K,V> e : table) { //在对Entry链表的复制过程中可能会存在环的问题。多条线程并发操作,遍历Enrt表的时候会导致环的存在,新链表插入相比较旧链表而言是倒叙,因为多线程快慢问题可能导致。 //对有bucket链进行便利 while(null != e) { //记录旧表的下一个entry值 Entry<K,V> next = e.next; //是否重新计算hash if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } //计算idex值 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //新表的指针反转旧表指向 e.next = newTable[i]; //旧的enry携带新的指向赋值给新的槽位 newTable[i] = e; //旧表指针往下 e = next; } } }
获取
public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey(); Entry<K,V> entry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); }
getEntry方法
final Entry<K,V> getEntry(Object key) { if (size == 0) { return null; } int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); //hash重复的情况 //比较key的equals和==的方法 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 != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }
删除
public V remove(Object key) { Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); return (e == null ? null : e.value); }
removeEnryForKey方法
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { if (size == 0) { return null; } int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); int i = indexFor(hash, table.length); //删除 Entry<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> e = prev; while (e != null) { Entry<K,V> next = e.next; Object k; //hash相同时 if (e.hash == hash &&(k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { modCount++; size--; if (prev == e) table[i] = next; else prev.next = next; e.recordRemoval(this); return e; } prev = e; e = next; } return e; }