http://www.cnblogs.com/xwdreamer/archive/2012/06/03/2532832.html

一：java的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

　　在Java編程語(yǔ)言中，最基本的結(jié)構(gòu)就是兩種，一種是數(shù)組，一種是模擬指針(引用),所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以用這兩個(gè)基本結(jié)構(gòu)構(gòu)造，HashMap也一樣。當(dāng)程序試圖將多個(gè) key-value 放入 HashMap 中時(shí)，以如下代碼片段為例：

HashMap<String,Object> m=new HashMap<String,Object>();?
m.put("a", "rrr1");?
m.put("b", "tt9");?
m.put("c", "tt8");?
m.put("d", "g7");?
m.put("e", "d6");?
m.put("f", "d4");?
m.put("g", "d4");?
m.put("h", "d3");?
m.put("i", "d2");?
m.put("j", "d1");?
m.put("k", "1");?
m.put("o", "2");?
m.put("p", "3");?
m.put("q", "4");?
m.put("r", "5");?
m.put("s", "6");?
m.put("t", "7");?
m.put("u", "8");?
m.put("v", "9"); 關(guān)于重寫(xiě)equals方法一定要重寫(xiě)HashCode方法的理解？

===>兩個(gè)對(duì)象equals.()相同，則HashCode得到的hash數(shù)值一定相同。
===>兩個(gè)對(duì)象不相同，但HashCode的到的hash數(shù)值有可能相同。

===>因?yàn)閷?duì)象作為key往HashMap中存儲(chǔ)容易出現(xiàn)錯(cuò)誤。因?yàn)镠ashMap存儲(chǔ)機(jī)制，先對(duì)key進(jìn)行Hashcode做Hash運(yùn)算，確定存儲(chǔ)位置，如果出現(xiàn)Hash相同，則要進(jìn)行對(duì)象equals比較。確定是覆蓋，還是在鏈表上添加新的節(jié)點(diǎn)。

?

?

?

????????HashMap 采用一種所謂的“Hash 算法”來(lái)決定每個(gè)元素的存儲(chǔ)位置。當(dāng)程序執(zhí)行 map.put(String,Obect)方法 時(shí)，系統(tǒng)將調(diào)用String的 hashCode() 方法得到其 hashCode 值——每個(gè) Java 對(duì)象都有 hashCode() 方法，都可通過(guò)該方法獲得它的 hashCode 值。得到這個(gè)對(duì)象的 hashCode 值之后，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)該 hashCode 值來(lái)決定該元素的存儲(chǔ)位置。源碼如下:

1 public V put(K key, V value) { 2 if (key == null) 3 return putForNullKey(value); 4 int hash = hash(key.hashCode()); 5 int i = indexFor(hash, table.length); 6 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { 7 Object k; 8 //判斷當(dāng)前確定的索引位置是否存在相同hashcode和相同key的元素，如果存在相同的hashcode和相同的key的元素，那么新值覆蓋原來(lái)的舊值，并返回舊值。 9 //如果存在相同的hashcode，那么他們確定的索引位置就相同，這時(shí)判斷他們的key是否相同，如果不相同，這時(shí)就是產(chǎn)生了hash沖突。 10 //Hash沖突后，那么HashMap的單個(gè)bucket里存儲(chǔ)的不是一個(gè) Entry，而是一個(gè) Entry 鏈。 11 //系統(tǒng)只能必須按順序遍歷每個(gè) Entry，直到找到想搜索的 Entry 為止——如果恰好要搜索的 Entry 位于該 Entry 鏈的最末端（該 Entry 是最早放入該 bucket 中）， 12 //那系統(tǒng)必須循環(huán)到最后才能找到該元素。 13 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { 14 V oldValue = e.value; 15 e.value = value; 16 return oldValue; 17 } 18 } 19 modCount++; 20 addEntry(hash, key, value, i); 21 return null; 22 } View Code

?上面程序中用到了一個(gè)重要的內(nèi)部接口：Map.Entry，每個(gè) Map.Entry 其實(shí)就是一個(gè) key-value 對(duì)。從上面程序中可以看出：當(dāng)系統(tǒng)決定存儲(chǔ) HashMap 中的 key-value 對(duì)時(shí)，完全沒(méi)有考慮 Entry 中的 value，僅僅只是根據(jù) key 來(lái)計(jì)算并決定每個(gè) Entry 的存儲(chǔ)位置。這也說(shuō)明了前面的結(jié)論：我們完全可以把 Map 集合中的 value 當(dāng)成 key 的附屬，當(dāng)系統(tǒng)決定了 key 的存儲(chǔ)位置之后，value 隨之保存在那里即可.HashMap程序經(jīng)過(guò)我改造，我故意的構(gòu)造出了hash沖突現(xiàn)象，因?yàn)镠ashMap的初始大小16,但是我在hashmap里面 放了超過(guò)16個(gè)元素，并且我屏蔽了它的resize()方法。不讓它去擴(kuò)容。這時(shí)HashMap的底層數(shù)組Entry[]???table結(jié)構(gòu)如下:

??? Hashmap里面的bucket出現(xiàn)了單鏈表的形式，散列表要解決的一個(gè)問(wèn)題就是散列值的沖突問(wèn)題，通常是兩種方法：鏈表法和開(kāi)放地址法。鏈表法就是將 相同hash值的對(duì)象組織成一個(gè)鏈表放在hash值對(duì)應(yīng)的槽位；開(kāi)放地址法是通過(guò)一個(gè)探測(cè)算法，當(dāng)某個(gè)槽位已經(jīng)被占據(jù)的情況下繼續(xù)查找下一個(gè)可以使用的槽 位。java.util.HashMap采用的鏈表法的方式，鏈表是單向鏈表。形成單鏈表的核心代碼如下：

1 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { 2 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; 3 table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); 4 if (size++ >= threshold) 5 resize(2 * table.length); 6 bsp; View Code

上面方法的代碼很簡(jiǎn)單，但其中包含了一個(gè)設(shè)計(jì)：系統(tǒng)總是將新添加的 Entry 對(duì)象放入 table 數(shù)組的 bucketIndex 索引處——如果 bucketIndex 索引處已經(jīng)有了一個(gè) Entry 對(duì)象，那新添加的 Entry 對(duì)象指向原有的 Entry 對(duì)象（產(chǎn)生一個(gè) Entry 鏈），如果 bucketIndex 索引處沒(méi)有 Entry 對(duì)象，也就是上面程序代碼的 e 變量是 null，也就是新放入的 Entry 對(duì)象指向 null，也就是沒(méi)有產(chǎn)生 Entry 鏈。

?????? HashMap里面沒(méi)有出現(xiàn)hash沖突時(shí)，沒(méi)有形成單鏈表時(shí)，hashmap查找元素很快,get()方法能夠直接定位到元素，但是出現(xiàn)單鏈表后，單個(gè) bucket 里存儲(chǔ)的不是一個(gè) Entry，而是一個(gè) Entry 鏈，系統(tǒng)只能必須按順序遍歷每個(gè) Entry，直到找到想搜索的 Entry 為止——如果恰好要搜索的 Entry 位于該 Entry 鏈的最末端（該 Entry 是最早放入該 bucket 中），那系統(tǒng)必須循環(huán)到最后才能找到該元素。

?????? 當(dāng)創(chuàng)建 HashMap 時(shí)，有一個(gè)默認(rèn)的負(fù)載因子（load factor），其默認(rèn)值為 0.75，這是時(shí)間和空間成本上一種折衷：增大負(fù)載因子可以減少 Hash 表（就是那個(gè) Entry 數(shù)組）所占用的內(nèi)存空間，但會(huì)增加查詢數(shù)據(jù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)，而查詢是最頻繁的的操作（HashMap 的 get() 與 put() 方法都要用到查詢）；減小負(fù)載因子會(huì)提高數(shù)據(jù)查詢的性能，但會(huì)增加 Hash 表所占用的內(nèi)存空間。

一、HashMap概述

　　HashMap基于哈希表的?Map?接口的實(shí)現(xiàn)。此實(shí)現(xiàn)提供所有可選的映射操作，并允許使用?null?值 和?null?鍵。（除了不同步和允許使用?null?之外，HashMap?類(lèi)與?Hashtable?大致相同。）此類(lèi)不保證映射的順序，特別是它不 保證該順序恒久不變。

　　值得注意的是HashMap不是線程安全的，如果想要線程安全的HashMap，可以通過(guò)Collections類(lèi)的靜態(tài)方法synchronizedMap獲得線程安全的HashMap。

Map map = Collections.synchronizedMap(new HashMap());

二、HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

　　HashMap的底層主要是基于數(shù)組和鏈表來(lái)實(shí)現(xiàn)的，它之所以有相當(dāng)快的查詢速度主要是因?yàn)樗峭ㄟ^(guò)計(jì)算散列碼來(lái)決定存 儲(chǔ)的位置。HashMap中主要是通過(guò)key的hashCode來(lái)計(jì)算hash值的，只要hashCode相同，計(jì)算出來(lái)的hash值就一樣。如果存儲(chǔ)的 對(duì)象對(duì)多了，就有可能不同的對(duì)象所算出來(lái)的hash值是相同的，這就出現(xiàn)了所謂的hash沖突。學(xué)過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的同學(xué)都知道，解決hash沖突的方法有很 多，HashMap底層是通過(guò)鏈表來(lái)解決hash沖突的。

圖中，紫色部分即代表哈希表，也稱為哈希數(shù)組，數(shù)組的每個(gè)元素都是一個(gè)單鏈表的頭節(jié)點(diǎn)，鏈表是用來(lái)解決沖突的，如果不同的key映射到了數(shù)組的同一位置處，就將其放入單鏈表中。

我們看看HashMap中Entry類(lèi)的代碼：

1 /** Entry是單向鏈表。 2 * 它是 “HashMap鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)法”對(duì)應(yīng)的鏈表。 3 *它實(shí)現(xiàn)了Map.Entry 接口，即實(shí)現(xiàn)getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()這些函數(shù) 4 **/ 5 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { 6 final K key; 7 V value; 8 // 指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn) 9 Entry<K,V> next; 10 final int hash; 11 12 // 構(gòu)造函數(shù)。 13 // 輸入?yún)?shù)包括"哈希值(h)", "鍵(k)", "值(v)", "下一節(jié)點(diǎn)(n)" 14 Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { 15 value = v; 16 next = n; 17 key = k; 18 hash = h; 19 } 20 21 public final K getKey() { 22 return key; 23 } 24 25 public final V getValue() { 26 return value; 27 } 28 29 public final V setValue(V newValue) { 30 V oldValue = value; 31 value = newValue; 32 return oldValue; 33 } 34 35 // 判斷兩個(gè)Entry是否相等 36 // 若兩個(gè)Entry的“key”和“value”都相等，則返回true。 37 // 否則，返回false 38 public final boolean equals(Object o) { 39 if (!(o instanceof Map.Entry)) 40 return false; 41 Map.Entry e = (Map.Entry)o; 42 Object k1 = getKey(); 43 Object k2 = e.getKey(); 44 if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) { 45 Object v1 = getValue(); 46 Object v2 = e.getValue(); 47 if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2))) 48 return true; 49 } 50 return false; 51 } 52 53 // 實(shí)現(xiàn)hashCode() 54 public final int hashCode() { 55 return (key==null ? 0 : key.hashCode()) ^ 56 (value==null ? 0 : value.hashCode()); 57 } 58 59 public final String toString() { 60 return getKey() + "=" + getValue(); 61 } 62 63 // 當(dāng)向HashMap中添加元素時(shí)，繪調(diào)用recordAccess()。 64 // 這里不做任何處理 65 void recordAccess(HashMap<K,V> m) { 66 } 67 68 // 當(dāng)從HashMap中刪除元素時(shí)，繪調(diào)用recordRemoval()。 69 // 這里不做任何處理 70 void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { 71 } 72 } View Code

HashMap其實(shí)就是一個(gè)Entry數(shù)組，Entry對(duì)象中包含了鍵和值，其中next也是一個(gè)Entry對(duì)象，它就是用來(lái)處理hash沖突的，形成一個(gè)鏈表。

?

三、HashMap源碼分析

?

? ? ? ?1、關(guān)鍵屬性

　　先看看HashMap類(lèi)中的一些關(guān)鍵屬性：

1 1 transient Entry[] table;//存儲(chǔ)元素的實(shí)體數(shù)組 2 2 3 3 transient int size;//存放元素的個(gè)數(shù) 4 4 5 5 int threshold; //臨界值 當(dāng)實(shí)際大小超過(guò)臨界值時(shí)，會(huì)進(jìn)行擴(kuò)容threshold = 加載因子*容量 6 6 7 7 final float loadFactor; //加載因子 8 8 9 9 transient int modCount;//被修改的次數(shù) View Code

其中l(wèi)oadFactor加載因子是表示Hsah表中元素的填滿的程度.

若:加載因子越大,填滿的元素越多,好處是,空間利用率高了,但:沖突的機(jī)會(huì)加大了.鏈表長(zhǎng)度會(huì)越來(lái)越長(zhǎng),查找效率降低。

反之,加載因子越小,填滿的元素越少,好處是:沖突的機(jī)會(huì)減小了,但:空間浪費(fèi)多了.表中的數(shù)據(jù)將過(guò)于稀疏（很多空間還沒(méi)用，就開(kāi)始擴(kuò)容了）

沖突的機(jī)會(huì)越大,則查找的成本越高.

因此,必須在?"沖突的機(jī)會(huì)"與"空間利用率"之間尋找一種平衡與折衷.?這種平衡與折衷本質(zhì)上是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中有名的"時(shí)-空"矛盾的平衡與折衷.

　　如果機(jī)器內(nèi)存足夠，并且想要提高查詢速度的話可以將加載因子設(shè)置小一點(diǎn)；相反如果機(jī)器內(nèi)存緊張，并且對(duì)查詢速度沒(méi)有什么要求的話可以將加載因子設(shè)置大一點(diǎn)。不過(guò)一般我們都不用去設(shè)置它，讓它取默認(rèn)值0.75就好了。

?

2、構(gòu)造方法

下面看看HashMap的幾個(gè)構(gòu)造方法：

1 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { 2 2 //確保數(shù)字合法 3 3 if (initialCapacity < 0) 4 4 throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + 5 5 initialCapacity); 6 6 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) 7 7 initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; 8 8 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) 9 9 throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + 10 10 loadFactor); 11 11 12 12 // Find a power of 2 >= initialCapacity 13 13 int capacity = 1; //初始容量 14 14 while (capacity < initialCapacity) //確保容量為2的n次冪，使capacity為大于initialCapacity的最小的2的n次冪 15 15 capacity <<= 1; 16 16 17 17 this.loadFactor = loadFactor; 18 18 threshold = (int)(capacity * loadFactor); 19 19 table = new Entry[capacity]; 20 20 init(); 21 21 } 22 22 23 23 public HashMap(int initialCapacity) { 24 24 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); 25 25 } 26 26 27 27 public HashMap() { 28 28 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 29 29 threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR); 30 30 table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY]; 31 31 init(); 32 32 } View Code

我們可以看到在構(gòu)造HashMap的時(shí)候如果我們指定了加載因子和初始容量的話就調(diào)用第一個(gè)構(gòu)造方法，否則的話就是用默認(rèn) 的。默認(rèn)初始容量為16，默認(rèn)加載因子為0.75。我們可以看到上面代碼中13-15行，這段代碼的作用是確保容量為2的n次冪，使capacity為大 于initialCapacity的最小的2的n次冪，至于為什么要把容量設(shè)置為2的n次冪，我們等下再看。

?

重點(diǎn)分析下HashMap中用的最多的兩個(gè)方法put和get

? ? ???3、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

　　下面看看HashMap存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的過(guò)程是怎樣的，首先看看HashMap的put方法：

1 public V put(K key, V value) { 2 // 若“key為null”，則將該鍵值對(duì)添加到table[0]中。 3 if (key == null) 4 return putForNullKey(value); 5 // 若“key不為null”，則計(jì)算該key的哈希值，然后將其添加到該哈希值對(duì)應(yīng)的鏈表中。 6 int hash = hash(key.hashCode()); 7 //搜索指定hash值在對(duì)應(yīng)table中的索引 8 int i = indexFor(hash, table.length); 9 // 循環(huán)遍歷Entry數(shù)組,若“該key”對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)已經(jīng)存在，則用新的value取代舊的value。然后退出！ 10 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { 11 Object k; 12 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { //如果key相同則覆蓋并返回舊值 13 V oldValue = e.value; 14 e.value = value; 15 e.recordAccess(this); 16 return oldValue; 17 } 18 } 19 //修改次數(shù)+1 20 modCount++; 21 //將key-value添加到table[i]處 22 addEntry(hash, key, value, i); 23 return null; 24 } View Code

上面程序中用到了一個(gè)重要的內(nèi)部接口：Map.Entry，每個(gè)?Map.Entry?其實(shí)就是一個(gè)?key- value?對(duì)。從上面程序中可以看出：當(dāng)系統(tǒng)決定存儲(chǔ)?HashMap?中的?key-value?對(duì)時(shí)，完全沒(méi)有考慮?Entry?中 的?value，僅僅只是根據(jù)?key?來(lái)計(jì)算并決定每個(gè)?Entry?的存儲(chǔ)位置。這也說(shuō)明了前面的結(jié)論：我們完全可以把?Map?集合中 的?value?當(dāng)成?key?的附屬，當(dāng)系統(tǒng)決定了?key?的存儲(chǔ)位置之后，value?隨之保存在那里即可。

我們慢慢的來(lái)分析這個(gè)函數(shù)，第2和3行的作用就是處理key值為null的情況，我們看看putForNullKey(value)方法：

1 private V putForNullKey(V value) { 2 2 for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { 3 3 if (e.key == null) { //如果有key為null的對(duì)象存在，則覆蓋掉 4 4 V oldValue = e.value; 5 5 e.value = value; 6 6 e.recordAccess(this); 7 7 return oldValue; 8 8 } 9 9 } 10 10 modCount++; 11 11 addEntry(0, null, value, 0); //如果鍵為null的話，則hash值為0 12 12 return null; 13 13 } View Code

注意：如果key為null的話，hash值為0，對(duì)象存儲(chǔ)在數(shù)組中索引為0的位置。即table[0]

我們?cè)倩厝タ纯磒ut方法中第4行，它是通過(guò)key的hashCode值計(jì)算hash碼，下面是計(jì)算hash碼的函數(shù)：

1 //計(jì)算hash值的方法 通過(guò)鍵的hashCode來(lái)計(jì)算 2 2 static int hash(int h) { 3 3 // This function ensures that hashCodes that differ only by 4 4 // constant multiples at each bit position have a bounded 5 5 // number of collisions (approximately 8 at default load factor). 6 6 h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); 7 7 return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); 8 8 } View Code

得到hash碼之后就會(huì)通過(guò)hash碼去計(jì)算出應(yīng)該存儲(chǔ)在數(shù)組中的索引，計(jì)算索引的函數(shù)如下：

?

1 static int indexFor(int h, int length) { //根據(jù)hash值和數(shù)組長(zhǎng)度算出索引值 2 return h & (length-1); //這里不能隨便算取，用hash&(length-1)是有原因的，這樣可以確保算出來(lái)的索引是在數(shù)組大小范圍內(nèi)，不會(huì)超出 3 }

?

這個(gè)我們要重點(diǎn)說(shuō)下，我們一般對(duì)哈希表的散列很自然地會(huì)想到用hash值對(duì)length取模（即除法散列 法），Hashtable中也是這樣實(shí)現(xiàn)的，這種方法基本能保證元素在哈希表中散列的比較均勻，但取模會(huì)用到除法運(yùn)算，效率很低，HashMap中則通過(guò) h&(length-1)的方法來(lái)代替取模，同樣實(shí)現(xiàn)了均勻的散列，但效率要高很多，這也是HashMap對(duì)Hashtable的一個(gè)改進(jìn)。

?

? ??接下來(lái)，我們分析下為什么哈希表的容量一定要是2的整數(shù)次冪。首先，length為2的整數(shù)次冪的話，h&(length-1)就相當(dāng)于對(duì) length取模，這樣便保證了散列的均勻，同時(shí)也提升了效率；其次，length為2的整數(shù)次冪的話，為偶數(shù)，這樣length-1為奇數(shù)，奇數(shù)的最后 一位是1，這樣便保證了h&(length-1)的最后一位可能為0，也可能為1（這取決于h的值），即與后的結(jié)果可能為偶數(shù)，也可能為奇數(shù)，這 樣便可以保證散列的均勻性，而如果length為奇數(shù)的話，很明顯length-1為偶數(shù)，它的最后一位是0，這樣h&(length-1)的最 后一位肯定為0，即只能為偶數(shù)，這樣任何hash值都只會(huì)被散列到數(shù)組的偶數(shù)下標(biāo)位置上，這便浪費(fèi)了近一半的空間，因此，length取2的整數(shù)次冪，是 為了使不同hash值發(fā)生碰撞的概率較小，這樣就能使元素在哈希表中均勻地散列。

?

　　這看上去很簡(jiǎn)單，其實(shí)比較有玄機(jī)的，我們舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)明：

　　假設(shè)數(shù)組長(zhǎng)度分別為15和16，優(yōu)化后的hash碼分別為8和9，那么&運(yùn)算后的結(jié)果如下：?

h & (table.length-1) hash table.length-18 & (15-1)： 0100 & 1110 = 01009 & (15-1)： 0101 & 1110 = 0100-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------8 & (16-1)： 0100 & 1111 = 01009 & (16-1)： 0101 & 1111 = 0101

?

從上面的例子中可以看出：當(dāng)它們和15-1（1110）“與”的時(shí)候，產(chǎn)生了相同的結(jié)果，也就是說(shuō)它們會(huì)定位到數(shù)組中的同一 個(gè)位置上去，這就產(chǎn)生了碰撞，8和9會(huì)被放到數(shù)組中的同一個(gè)位置上形成鏈表，那么查詢的時(shí)候就需要遍歷這個(gè)鏈?表，得到8或者9，這樣就降低了查詢的效 率。同時(shí)，我們也可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)數(shù)組長(zhǎng)度為15的時(shí)候，hash值會(huì)與15-1（1110）進(jìn)行“與”，那么?最后一位永遠(yuǎn)是0，而 0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101這幾個(gè)位置永遠(yuǎn)都不能存放元素了，空間浪費(fèi)相當(dāng)大，更糟的是這種情況中，數(shù)組可以 使用的位置比數(shù)組長(zhǎng)度小了很多，這意味著進(jìn)一步增加了碰撞的幾率，減慢了查詢的效率！而當(dāng)數(shù)組長(zhǎng)度為16時(shí)，即為2的n次方時(shí)，2n-1得到的二進(jìn)制數(shù)的 每個(gè)位上的值都為1，這使得在低位上&時(shí)，得到的和原h(huán)ash的低位相同，加之hash(int?h)方法對(duì)key的hashCode的進(jìn)一步優(yōu) 化，加入了高位計(jì)算，就使得只有相同的hash值的兩個(gè)值才會(huì)被放到數(shù)組中的同一個(gè)位置上形成鏈表。

　　?所以說(shuō)，當(dāng)數(shù)組長(zhǎng)度為2的n次冪的時(shí)候，不同的key算得得index相同的幾率較小，那么數(shù)據(jù)在數(shù)組上分布就比較均勻，也就是說(shuō)碰撞的幾率小，相對(duì)的，查詢的時(shí)候就不用遍歷某個(gè)位置上的鏈表，這樣查詢效率也就較高了。

　　　

? ? ? ?根據(jù)上面 put 方法的源代碼可以看出，當(dāng)程序試圖將一個(gè)key-value對(duì)放入HashMap中時(shí)，程序首先根據(jù)該 key 的 hashCode() 返回值決定該 Entry 的存儲(chǔ)位置：如果兩個(gè) Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它們的存儲(chǔ)位置相同。如果這兩個(gè) Entry 的 key 通過(guò) equals 比較返回 true，新添加 Entry 的 value 將覆蓋集合中原有 Entry 的 value，但key不會(huì)覆蓋。如果這兩個(gè) Entry 的 key 通過(guò) equals 比較返回 false，新添加的 Entry 將與集合中原有 Entry 形成 Entry 鏈，而且新添加的 Entry 位于 Entry 鏈的頭部——具體說(shuō)明繼續(xù)看 addEntry() 方法的說(shuō)明。

?

?

1 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { 2 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; //如果要加入的位置有值，將該位置原先的值設(shè)置為新entry的next,也就是新entry鏈表的下一個(gè)節(jié)點(diǎn) 3 table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); 4 if (size++ >= threshold) //如果大于臨界值就擴(kuò)容 5 resize(2 * table.length); //以2的倍數(shù)擴(kuò)容 6 }

?

參數(shù)bucketIndex就是indexFor函數(shù)計(jì)算出來(lái)的索引值，第2行代碼是取得數(shù)組中索引為 bucketIndex的Entry對(duì)象，第3行就是用hash、key、value構(gòu)建一個(gè)新的Entry對(duì)象放到索引為bucketIndex的位 置，并且將該位置原先的對(duì)象設(shè)置為新對(duì)象的next構(gòu)成鏈表。

　　第4行和第5行就是判斷put后size是否達(dá)到了臨界值threshold，如果達(dá)到了臨界值就要進(jìn)行擴(kuò)容，HashMap擴(kuò)容是擴(kuò)為原來(lái)的兩倍。

?

4、調(diào)整大小

resize()方法如下：

?重新調(diào)整HashMap的大小，newCapacity是調(diào)整后的單位

1 void resize(int newCapacity) {2 Entry[] oldTable = table;3 int oldCapacity = oldTable.length;4 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {5 threshold = Integer.MAX_VALUE;6 return;7 }8 9 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; 10 transfer(newTable);//用來(lái)將原先table的元素全部移到newTable里面 11 table = newTable; //再將newTable賦值給table 12 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//重新計(jì)算臨界值 13 }

?

新建了一個(gè)HashMap的底層數(shù)組，上面代碼中第10行為調(diào)用transfer方法，將HashMap的全部元素添加到新的HashMap中,并重新計(jì)算元素在新的數(shù)組中的索引位置

?

?

當(dāng)HashMap中的元素越來(lái)越多的時(shí)候，hash沖突的幾率也就越來(lái)越高，因?yàn)閿?shù)組的長(zhǎng)度是固定的。所以為了提高查詢的效率，就要對(duì) HashMap的數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)容，數(shù)組擴(kuò)容這個(gè)操作也會(huì)出現(xiàn)在ArrayList中，這是一個(gè)常用的操作，而在HashMap數(shù)組擴(kuò)容之后，最消耗性能的點(diǎn) 就出現(xiàn)了：原數(shù)組中的數(shù)據(jù)必須重新計(jì)算其在新數(shù)組中的位置，并放進(jìn)去，這就是resize。

?

?? 那么HashMap什么時(shí)候進(jìn)行擴(kuò)容呢？當(dāng)HashMap中的元素個(gè)數(shù)超過(guò)數(shù)組大小*loadFactor時(shí)，就會(huì)進(jìn)行數(shù)組擴(kuò)容，loadFactor的 默認(rèn)值為0.75，這是一個(gè)折中的取值。也就是說(shuō)，默認(rèn)情況下，數(shù)組大小為16，那么當(dāng)HashMap中元素個(gè)數(shù)超過(guò)16*0.75=12的時(shí)候，就把數(shù) 組的大小擴(kuò)展為 2*16=32，即擴(kuò)大一倍，然后重新計(jì)算每個(gè)元素在數(shù)組中的位置，擴(kuò)容是需要進(jìn)行數(shù)組復(fù)制的，復(fù)制數(shù)組是非常消耗性能的操作，所以如果我們已經(jīng)預(yù)知 HashMap中元素的個(gè)數(shù)，那么預(yù)設(shè)元素的個(gè)數(shù)能夠有效的提高HashMap的性能。

?

?

?5、數(shù)據(jù)讀取

?

?

1.public V get(Object key) { 2. if (key == null) 3. return getForNullKey(); 4. int hash = hash(key.hashCode()); 5. for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; 6. e != null; 7. e = e.next) { 8. Object k; 9. if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) 10. return e.value; 11. } 12. return null; 13.}

有了上面存儲(chǔ)時(shí)的hash算法作為基礎(chǔ)，理解起來(lái)這段代碼就很容易了。從上面的源代碼中可以看出：從HashMap中g(shù)et元素時(shí)，首先計(jì)算key的hashCode，找到數(shù)組中對(duì)應(yīng)位置的某一元素，然后通過(guò)key的equals方法在對(duì)應(yīng)位置的鏈表中找到需要的元素。

?

6、HashMap的性能參數(shù)：

?

?? HashMap 包含如下幾個(gè)構(gòu)造器：

?? HashMap()：構(gòu)建一個(gè)初始容量為 16，負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap。

?? HashMap(int initialCapacity)：構(gòu)建一個(gè)初始容量為 initialCapacity，負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap。

?? HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的負(fù)載因子創(chuàng)建一個(gè) HashMap。

?? HashMap的基礎(chǔ)構(gòu)造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)帶有兩個(gè)參數(shù)，它們是初始容量initialCapacity和加載因子loadFactor。

?? initialCapacity：HashMap的最大容量，即為底層數(shù)組的長(zhǎng)度。

?? loadFactor：負(fù)載因子loadFactor定義為：散列表的實(shí)際元素?cái)?shù)目(n)/ 散列表的容量(m)。

?? 負(fù)載因子衡量的是一個(gè)散列表的空間的使用程度，負(fù)載因子越大表示散列表的裝填程度越高，反之愈小。對(duì)于使用鏈表法的散列表來(lái)說(shuō)，查找一個(gè)元素的平均時(shí)間是 O(1+a)，因此如果負(fù)載因子越大，對(duì)空間的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果負(fù)載因子太小，那么散列表的數(shù)據(jù)將過(guò)于稀疏，對(duì)空間造成嚴(yán)重浪 費(fèi)。

?? HashMap的實(shí)現(xiàn)中，通過(guò)threshold字段來(lái)判斷HashMap的最大容量：

?

threshold = (int)(capacity * loadFactor);

?? 結(jié)合負(fù)載因子的定義公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity對(duì)應(yīng)下允許的最大元素?cái)?shù)目，超過(guò)這個(gè)數(shù)目就重新 resize，以降低實(shí)際的負(fù)載因子。默認(rèn)的的負(fù)載因子0.75是對(duì)空間和時(shí)間效率的一個(gè)平衡選擇。當(dāng)容量超出此最大容量時(shí)， resize后的HashMap容量是容量的兩倍：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【2】HashMap的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。