前言
HashMap是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。
1 定义
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
}
由HashMap定义可以看出
1） HashMap<K,V>表示支持泛型
2）继承自AbstractMap抽象类，实现对于Map容器的操作方法。
3）实现Map接口，实现Map接口中定义的诸多方法。
4）实现Cloneable接口，
5）实现Serializable接口，保证容器的可序列化。
2 属性值
HashMap的属性值含义已在代码注释中给出。
//默认初始化容量大小，必须为2的幂的数，初始为16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//最大容量值
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认负载因子为0.75，代表table的填充度
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//链表长度阈值，HashMap采用数组+链表形式存储
//当链表长度过长影响查询效率，因此当链表长度超过此值时，链表转为红黑树形式存储，以提升效率。
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//树最小容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//存储节点的数组
transient Node<K,V>[] table;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
// 容器中键值对的数目
transient int size;
transient int modCount;
//阈值，超过阈值则需要扩容
int threshold;
//负载因子
final float loadFactor;
//节点数据结构
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//哈希值
final int hash;
//键值
final K key;
//对应元素值
V value;
//指向下一个节点
Node<K,V> next;
//构造方法
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
3 构造方法
1） 无参数
//采用默认值初始化
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
2）初始化容量为initialCapacity
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
3）初始化容量为initialCapacity，负载因子为loadFactor
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);
}
4）使用集合初始化
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
//遍历集合，将集合中元素添加到this容器中
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
if (table == null) { // pre-size
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)
resize();
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
4 核心方法
| 方法 | 含义 | 时间复杂度 |
|---|---|---|
| get(Object key) | 根据key获取value | O(1) |
| put(K key, V value) | 存储键值对 | O(1) |
| containsKey(Object key) | 是否包含key | O(n) |
| containsValue(Object value) | 是否包含value | O(n) |
| remove(Object key) | 删除key对应的value | O(n) |
| size() | 容器元素数目 | O(1) |
| isEmpty() | 集合是否为空 | O(1) |
| clear() | 清空集合 | O(n) |
5 put()方法
put()方法添加键值对。在分析put()过程中会发现HashMap中有红黑树的实现过程。HashMap是采用数组加链表的方式存储数据的，当链表长度过长时影响查找效率，因此当链表长度超过一定阈值时，将链表结构转为红黑树存储，提升查找效率。
//添加键为key，值为value
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//添加键值对的方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//使用到的中间变量
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果当前数组为空，或者表长度为0，调用resize()方法重新分配容量
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 如果数组中对应的索引位置的节点p为空，即不存在冲突情况，直接将键值对存储在索引为i位置。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//若存在冲突，则需要遍历链表寻找添加位置
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果节点p的键值与待存储节点的键值相同，将p节点赋给e节点
//后面会对e几点进行判断，如果不为空，则将e节点的值赋值为value，采用替换的方式存储新的键值对，保证key的不可重复。
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果p节点的类型是TreeNode，，说明此时p节点所处的链表已经转为红黑树存储的方式。则调用红黑树的添加节点方法，添加新的节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//p节点的键不重复，且当前仍采用链表形式存储 ，则遍历p节点为头节点的链表
else {
//链表的遍历，binCount记录链表的长度
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//查到到链表尾
if ((e = p.next) == null) {
// 将新键值对创建的节点插在链表尾
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 判断链表长度有没有过长，超过限定值，若超过，则需改为红黑树的形式存储
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// treeifyBin的作用在于将链表结构改为红黑树存储
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 在遍历链表过程中发现了有相同key的节点，则采用替换方式。
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//如果e节点不为空，说明存在相同key，则替换此节点的value，并返回旧的value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//更新键值对数目，并判断是否需要扩容。
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
//resize方法进行重新分配容量
final Node<K,V>[] resize() {
//获取旧表
Node<K,V>[] oldTab = table;
//旧表为空oldCap=0，否则oldCap = 旧表长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 存储旧阈值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//旧表不为空
if (oldCap > 0) {
// 原数组长度大于最大容量(1073741824) 则将threshold设为Integer.MAX_VALUE=2147483647
// 接近MAXIMUM_CAPACITY的两倍
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//没有达到最大容量，则容量扩大二倍，同时阈值扩大二倍
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
// 如果原来的thredshold大于0则将容量设为原来的thredshold
// 在第一次带参数初始化时候会有这种情况
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 在默认无参数初始化会有这种情况
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
// loadFactor 哈希负载因子 默认0.75,可在初始化时传入,16*0.75=12 可以放12个键值对
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//设置新的临界值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//扩容操作，创建新的容量大小的数组newTab
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 如果原来的table有数据，则将数据复制到新的table中
if (oldTab != null) {
// for循环遍历旧数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)//如果当前节点不存在下一个节点，即此节点为存储在数组中的节点
//将节点e添加至数组索引为e.hash & (newCap - 1)的位置。
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)//如果节点e是TreeNode
// 如果e节点时红黑树的节点，则调用TreeNode的split()方法
// 由于红黑树的知识也是比较复杂，本篇中不做过多解释。这里只说明树的各类方法的作用。split()方法是拆分红黑树，以实现节点的重新映射。
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 如果e节点是链表中的节点，则实现链表的复制
//链表的复制操作，即将旧表中的含有e节点的链表复制到新表中
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;
}
}
}
}
}
//返回扩容后的新表
return newTab;
}
6 get()方法
get()方法根据键值获取元素值.
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//查找键值为key的节点，查找成功返回value值，否则返回null。
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//检查集合不为空，将first指向第一个节点
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//查找到节点，返回节点
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 如果节点e类型为红黑树的节点类型，则调用getTreeNode()方法返回节点。getTreeNode()方法是完成红黑树的查找操作。
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 如果节点e为普通类型的节点，则遍历链表查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//没有查找到返回null
return null;
}
7 contains()方法
//判断是否包含键key
public boolean containsKey(Object key) {
//同样采用getNode方法进行查找，查找结果不为null则说明存在
return getNode(hash(key), key) != null;
}
//是否包含value
public boolean containsValue(Object value) {
Node<K,V>[] tab; V v;
if ((tab = table) != null && size > 0) {
for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
if ((v = e.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))
return true;
}
}
}
return false;
}
8 remove()方法
@Override
public boolean remove(Object key, Object value) {
return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
}
//删除节点
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
//查找节点操作
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
// 红黑树的节点查找
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
//链表的节点查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//查找到的节点为红黑树节点，则调用红黑树的删除节点方法
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
// 查找到的节点属于数组table中的元素，则直接将tab中的元素重新赋值
tab[index] = node.next;
else
//链表的节点赋值
p.next = node.next;
++modCount;
//更新数目
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
9 小结
HashMap采用数组+链表的方式存储键值对，当链表长度超过限定阈值，则将链表结构调整为红黑树，提高查找效率。通过源码可以看出在添加键值对时没有null检查，因此HashMap是允许null值的。
10 对比
1） HashMap允许将null作为一个entry的key或者value，而Hashtable不允许。
2） 由于HashMap非线程安全，Hashtable是线程安全的。
3）HashMap增加了红黑树。
