一、 Map
成都创新互联公司专注于江干企业网站建设,响应式网站开发,成都商城网站开发。江干网站建设公司,为江干等地区提供建站服务。全流程按需求定制制作,专业设计,全程项目跟踪,成都创新互联公司专业和态度为您提供的服务
1.1 Map 接口
在 Java 中, Map 提供了键——值的映射关系。映射不能包含重复的键,并且每个键只能映射到一个值。
以 Map 键——值映射为基础,java.util 提供了 HashMap(最常用)、 TreeMap、Hashtble、LinkedHashMap 等数据结构。
衍生的几种 Map 的主要特点:
1.2 Hash 散列函数
Hash (散列函数)是把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出。Hash 函数的返回值也称为 哈希值 哈希码 摘要或哈希。Hash作用如下图所示:
Hash 函数可以通过选取适当的函数,可以在时间和空间上取得较好平衡。
解决 Hash 的两种方式:拉链法和线性探测法
1.3 键值关系的实现
- interface Entry
在 HashMap 中基于链表的实现
- static class Node
implements Map.Entry { - final int hash;
- final K key;
- V value;
- Node
next; - Node(int hash, K key, V value, Node
next) { - this.hash = hash;
- this.key = key;
- this.value = value;
- this.next = next;
- }
用树的方式实现:
- static final class TreeNode
extends LinkedHashMap.Entry { - TreeNode
parent; // red-black tree links - TreeNode
left; - TreeNode
right; - TreeNode
prev; // needed to unlink next upon deletion - boolean red;
- TreeNode(int hash, K key, V val, Node
next) { - super(hash, key, val, next);
- }
1.4 Map 约定的 API
1.4.1 Map 中约定的基础 API
基础的增删改查:
- int size(); // 返回大小
- boolean isEmpty(); // 是否为空
- boolean containsKey(Object key); // 是否包含某个键
- boolean containsValue(Object value); // 是否包含某个值
- V get(Object key); // 获取某个键对应的值
- V put(K key, V value); // 存入的数据
- V remove(Object key); // 移除某个键
- void putAll(Map extends K, ? extends V> m); //将将另一个集插入该集合中
- void clear(); // 清除
- Set
keySet(); //获取 Map的所有的键返回为 Set集合 - Collection
values(); //将所有的值返回为 Collection 集合 - Set
> entrySet(); // 将键值对映射为 Map.Entry,内部类 Entry 实现了映射关系的实现。并且返回所有键值映射为 Set 集合。 - boolean equals(Object o);
- int hashCode(); // 返回 Hash 值
- default boolean replace(K key, V oldValue, V newValue); // 替代操作
- default V replace(K key, V value);
1.4.2 Map 约定的较为高级的 API
- default V getOrDefault(Object key, V defaultValue); //当获取失败时,用 defaultValue 替代。
- default void forEach(BiConsumer super K, ? super V> action) // 可用 lambda 表达式进行更快捷的遍历
- default void replaceAll(BiFunction super K, ? super V, ? extends V> function);
- default V putIfAbsent(K key, V value);
- default V computeIfAbsent(K key,
- Function super K, ? extends V> mappingFunction);
- default V computeIfPresent(K key,
- BiFunction super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction);
- default V compute(K key,
- BiFunction super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction)
- default V merge(K key, V value,
- BiFunction super V, ? super V, ? extends V> remappingFunction)
1.4.3 Map 高级 API 的使用
- Map
map = new HashMap<>(); - map.put("a", "1");
- map.put("b", "2");
- map.put("c", "3");
- map.put("d", "4");
- map.forEach((k, v) -> {
- System.out.println(k+"-"+v);
- });
- }
更多的函数用法:
https://www.cnblogs.com/king0/p/runoob.com/java/java-hashmap.html
1.5 从 Map 走向 HashMap
HashMap 是 Map的一个实现类,也是 Map 最常用的实现类。
1.5.1 HashMap 的继承关系
- public class HashMap
extends AbstractMap - implements Map
, Cloneable, Serializable
在 HashMap 的实现过程中,解决 Hash冲突的方法是拉链法。因此从原理来说 HashMap 的实现就是 数组 + 链表(数组保存链表的入口)。当链表过长,为了优化查询速率,HashMap 将链表转化为红黑树(数组保存树的根节点),使得查询速率为 log(n),而不是链表的 O(n)。
二、HashMap
- /*
- * @author Doug Lea
- * @author Josh Bloch
- * @author Arthur van Hoff
- * @author Neal Gafter
- * @see Object#hashCode()
- * @see Collection
- * @see Map
- * @see TreeMap
- * @see Hashtable
- * @since 1.2
- */
首先 HashMap 由 Doug Lea 和 Josh Bloch 两位大师的参与。同时 Java 的 Collections 集合体系,并发框架 Doug Lea 也做出了不少贡献。
2.1 基本原理
对于一个插入操作,首先将键通过 Hash 函数转化为数组的下标。若该数组为空,直接创建节点放入数组中。若该数组下标存在节点,即 Hash 冲突,使用拉链法,生成一个链表插入。
引用图片来自 https://blog.csdn.net/woshimaxiao1/article/details/83661464
如果存在 Hash 冲突,使用拉链法插入,我们可以在这个链表的头部插入,也可以在链表的尾部插入,所以在 JDK 1.7 中使用了头部插入的方法,JDK 1.8 后续的版本中使用尾插法。
JDK 1.7 使用头部插入的可能依据是最近插入的数据是最常用的,但是头插法带来的问题之一,在多线程会链表的复制会出现死循环。所以 JDK 1.8 之后采用的尾部插入的方法。关于这点,可以看:Java8之后,HashMap链表插入方式->为何要从头插入改为尾插入
在 HashMap 中,前面说到的 数组+链表 的数组的定义
- transient Node
[] table;
链表的定义:
- static class Node
implements Map.Entry
2.1.2 提供的构造函数
- public HashMap() { // 空参
- this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
- }
- public HashMap(int initialCapacity) { //带有初始大小的,一般情况下,我们需要规划好 HashMap 使用的大小,因为对于一次扩容操作,代价是非常的大的
- this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
- }
- public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor); // 可以自定义负载因子 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor); // 可以自定义负载因子
三个构造函数,都没有完全的初始化 HashMap,当我们第一次插入数据时,才进行堆内存的分配,这样提高了代码的响应速度。
2.2 HashMap 中的 Hash函数定义
- static final int hash(Object key) {
- int h;
- return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); // 将 h 高 16 位和低 16 位 进行异或操作。
- }
- // 采用 异或的原因:两个进行位运算,在与或异或中只有异或到的 0 和 1 的概率是相同的,而&和|都会使得结果偏向0或者1。
这里可以看到,Map 的键可以为 null,且 hash 是一个特定的值 0。
Hash 的目的是获取数组 table 的下标。Hash 函数的目标就是将数据均匀的分布在 table 中。
让我们先看看如何通过 hash 值得到对应的数组下标。第一种方法:hash%table.length()。但是除法操作在 CPU 中执行比加法、减法、乘法慢的多,效率低下。第二种方法 table[(table.length - 1) & hash] 一个与操作一个减法,仍然比除法快。这里的约束条件为 table.length = 2^N。
- table.length =16
- table.length -1 = 15 1111 1111
- //任何一个数与之与操作,获取到这个数的低 8 位,其他位为 0
上面的例子可以让我们获取到对应的下标,而 (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 让高 16 也参与运算,让数据充分利用,一般情况下 table 的索引不会超过 216,所以高位的信息我们就直接抛弃了,^ (h >>> 16) 让我们在数据量较少的情况下,也可以使用高位的信息。如果 table 的索引超过 216, hashCode() 的高 16 为 和 16 个 0 做异或得到的 Hash 也是公平的。
2.3 HashMap 的插入操作
上面我们已经知道如果通过 Hash 获取到 对应的 table 下标,因此我们将对应的节点加入到链表就完成了一个 Map 的映射,的确 JDK1.7 中的 HashMap 实现就是这样。让我们看一看 JDK 为实现现实的 put 操作。
定位到 put() 操作。
- public V put(K key, V value) {
- return putVal(hash(key), key, value, false, true);
- }
可以看到 put 操作交给了 putVal 来进行通用的实现。
- final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict);
- //onlyIfAbsent 如果当前位置已存在一个值,是否替换,false是替换,true是不替换
- evict // 钩子函数的参数,LinkedHashMap 中使用到,HashMap 中无意义。
2.3.1 putVal 的流程分析
其实 putVal() 流程的函数非常的明了。这里挑了几个关键步骤来引导。
是否第一次插入,true 调用 resizer() 进行调整,其实此时 resizer() 是进行完整的初始化,之后直接赋值给对应索引的位置。
- if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // 第一次 put 操作, tab 没有分配内存,通过 redize() 方法分配内存,开始工作。
- n = (tab = resize()).length;
- if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
- tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
如果链表已经转化为树,则使用树的插入。
- else if (p instanceof TreeNode)
- e = ((TreeNode
)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
用遍历的方式遍历每个 Node,如果遇到键相同,或者到达尾节点的next 指针将数据插入,记录节点位置退出循环。若插入后链表长度为 8 则调用 treeifyBin() 是否进行树的转化 。
- 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;
- }
对键重复的操作:更新后返回旧值,同时还取决于onlyIfAbsent,普通操作中一般为 true,可以忽略。
- if (e != null) { // existing mapping for key
- V oldValue = e.value;
- if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
- e.value = value;
- afterNodeAccess(e); //钩子函数,进行后续其他操作,HashMap中为空,无任何操作。
- return oldValue;
- }
~
- ++modCount;
- if (++size > threshold)
- resize();
- afterNodeInsertion(evict);
- return null;
后续的数据维护。
2.3.2 modCount 的含义
fail-fast 机制是java集合(Collection)中的一种错误机制。当多个线程对同一个集合的内容进行操作时,就可能会产生fail-fast事件。例如:当某一个线程A通过iterator去遍历某集合的过程中,若该集合的内容被其他线程所改变了;那么线程A访问集合时,就会抛出ConcurrentModificationException异常,产生fail-fast事件。一种多线程错误检查的方式,减少异常的发生。
一般情况下,多线程环境 我们使用 ConcurrentHashMap 来代替 HashMap。
2.4 resize() 函数
HashMap 扩容的特点:默认的table 表的大小事 16,threshold 为 12。负载因子 loadFactor .75,这些都是可以构造是更改。以后扩容都是 2 倍的方式增加。
至于为何是0.75 代码的注释中也写了原因,对 Hash函数构建了泊松分布模型,进行了分析。
2.4.1 HashMap 预定义的一些参数
- static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 HashMap 的默认大小。 为什么使用 1 <<4
- static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 最大容量
- static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 加载因子,扩容使用
- static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;// 树结构转化为链表的阈值
- static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 链表转化为树结构的阈值
- static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 链表转变成树之前,还会有一次判断,只有数组长度大于 64 才会发生转换。这是为了避免在哈希表建立初期,多个键值对恰好被放入了同一个链表中而导致不必要的转化。
- // 定义的有关变量
- int threshold; // threshold表示当HashMap的size大于threshold时会执行resize操作
这些变量都是和 HashMap 的扩容机制有关,将会在下文中用到。
2.4.2 resize() 方法解析
- Node
[] oldTab = table; - int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
- int oldThr = threshold;
- int newCap, newThr = 0; // 定义了 旧表长度、旧表阈值、新表长度、新表阈值
- if (oldCap > 0) { // 插入过数据,参数不是初始化的
- if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 如果旧的表长度大于 1 << 30;
- threshold = Integer.MAX_VALUE; // threshold 设置 Integer 的最大值。也就是说我们可以插入 Integer.MAX_VALUE 个数据
- return oldTab; // 直接返回旧表的长度,因为表的下标索引无法扩大了。
- }
- else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && //
- oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //新表的长度为旧表的长度的 2 倍。
- newThr = oldThr << 1; // double threshold 新表的阈值为同时为旧表的两倍
- }
- else if (oldThr > 0) // public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 中的 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); 给正确的位置
- newCap = oldThr;
- else { // zero initial threshold signifies using defaults ,如果调用了其他两个构造函数,则下面代码初始化。因为他们都没有对其 threshold 设置,默认为 0,
- newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
- newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
- }
- if (newThr == 0) { // 修正 threshold,例如上面的 else if (oldThr > 0) 部分就没有设置。
- float ft = (float)newCap * loadFactor;
- newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
- (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
- }
- threshold = newThr;
- @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
当一些参数设置正确后便开始扩容。
- Node
[] newTab = (Node [])new Node[newCap];
当扩容完毕之后,自然就是将原表中的数据搬到新的表中。下面代码完成了该任务。
- if (oldTab != null) {
- for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
- ....
- }
- }
如何正确的,快速的扩容调整每个键值节点对应的下标?第一种方法:遍历节点再使用 put() 加入一遍,这种方法实现,但是效率低下。第二种,我们手动组装好链表,加入到相应的位置。显然第二种比第一种高效,因为第一种 put() 还存在其他不属于这种情况的判断,例如重复键的判断等。
练手项目,学习强化,点击这里
所以 JDK 1.8 也使用了第二种方法。我们可以继续使用e.hash & (newCap - 1)找到对应的下标位置,对于旧的链表,执行e.hash & (newCap - 1) 操作,只能产生两个不同的索引。一个保持原来的索引不变,另一个变为 原来索引 + oldCap(因为 newCap 的加入产生导致索引的位数多了 1 位,即就是最左边的一个,且该位此时结果为 1,所以相当于 原来索引 + oldCap)。所以可以使用 if ((e.hash & oldCap) == 0) 来确定出索引是否来变化。
因此这样我们就可以将原来的链表拆分为两个新的链表,然后加入到对应的位置。为了高效,我们手动的组装好链表再存储到相应的下标位置上。
- oldCap = 16
- newCap = 32
- hash : 0001 1011
- oldCap-1 : 0000 1111
- 结果为 : 0000 1011 对应的索引的 11
- -------------------------
- e.hash & oldCap 则定于 1,则需要进行调整索引
- oldCap = 16
- hash : 0001 1011
- newCap-1 : 0001 1111
- 结果为 : 0001 1011
- 相当于 1011 + 1 0000 原来索引 + newCap
- for (int j = 0; j < oldCap; ++j) // 处理每个链表
特殊条件处理
- Node
e; - if ((e = oldTab[j]) != null) {
- oldTab[j] = null;
- if (e.next == null) // 该 链表只有一个节点,那么直接复制到对应的位置,下标由 e.hash & (newCap - 1) 确定
- newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
- else if (e instanceof TreeNode) // 若是 树,该给树的处理程序
- ((TreeNode
)e).split(this, newTab, j, oldCap);
普通情况处理:
- else { // preserve order
- Node
loHead = null, loTail = null; // 构建原来索引位置 的链表,需要的指针 - Node
hiHead = null, hiTail = null; // 构建 原来索引 + oldCap 位置 的链表需要的指针 - Node
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); // 将原来的链表划分两个链表
- if (loTail != null) { // 将链表写入到相应的位置
- loTail.next = null;
- newTab[j] = loHead;
- }
- if (hiTail != null) {
- hiTail.next = null;
- newTab[j + oldCap] = hiHead;
- }
- }
到此 resize() 方法的逻辑完成了。总的来说 resizer() 完成了 HashMap 完整的初始化,分配内存和后续的扩容维护工作。
2.5 remove 解析
- public V remove(Object key) {
- Node
e; - return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
- null : e.value;
- }
将 remove 删除工作交给内部函数 removeNode() 来实现。
- final Node
removeNode(int hash, Object key, Object value, - boolean matchValue, boolean movable) {
- Node
[] tab; Node p; int n, index; - if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
- (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { // 获取索引,
- Node
node = null, e; K k; V v; - if (p.hash == hash &&
- ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 判断索引处的值是不是想要的结果
- node = p;
- else if ((e = p.next) != null) { // 交给树的查找算法
- if (p instanceof TreeNode)
- node = ((TreeNode
)p).getTreeNode(hash, key); - else {
- do { // 遍历查找
- if (e.hash == hash &&
- ((k = e.key) == key ||
- (key != null && key.equals(k)))) {
- node = e;
- break;
- }
- p = e;
- } while ((ee = e.next) != null);
- }
- }
- if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
- (value != null && value.equals(v)))) {
- if (node instanceof TreeNode) //树的删除
- ((TreeNode
)node).removeTreeNode(this, tab, movable); - else if (node == p) // 修复链表,链表的删除操作
- tab[index] = node.next;
- else
- p.next = node.next;
- ++modCount;
- --size;
- afterNodeRemoval(node);
- return node;
- }
- }
- return&
网站名称:Java:从Map到HashMap的一步步实现!
文章地址:http://www.mswzjz.cn/qtweb/news35/530735.html攀枝花网站建设、攀枝花网站运维推广公司-贝锐智能,是专注品牌与效果的网络营销公司;服务项目有等
声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 贝锐智能