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Jdk8 HashMap源码阅读

2017-09-29 13:50 351 查看
版本 Oracle 1.8

目标

理解了以下问题,本篇笔记的目的就达到了

1. 哈希基本原理?(答:散列表、hash碰撞、链表、红黑树)

2. hashmap查询的时间复杂度, 影响因素和原理? (答:最好O(1),最差O(n), 如果是红黑O(logn))

3. resize如何实现的, 记住已经没有rehash了!!!(答:拉链entry根据高位bit散列到当前位置i和size+i位置)

4. get put 的过程。

数据结构

HashMap 基本就是哈希表,其底层实现就是围绕哈希表展开的,源码阅读也是在理解了哈希表的前提下进行为上策。

哈希表的理念就是Key值与存储位置有固定的对应关系,而这种关系需要通过某中函数来构造出来,这个函数就是哈希函数

哈希函数有6种实现:

摘录自百度百科–哈希表

1. 直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b,其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数)。若其中H(key)中已经有值了,就往下一个找,直到H>(key)中没有值了,就放进去。

2. 数字分析法:分析一组数据,比如一组员工的出生年月日,这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同,这样的话,出现冲突的几率就会很大,但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很>大,如果用后面的数字来构成散列地址,则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。

3. 平方取中法:当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时,可以先求出关键字的平方值,然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为:平方后中间几位和关键字中每一位都相关,故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。

4. 折叠法:将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(去除进位)作为散列地址。数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加是将分割后的每一部分的最低位对齐,然后相加;间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠,然后对齐相加。

5. 随机数法:选择一随机函数,取关键字的随机值作为散列地址,通常用于关键字长度不同的场合。

6. 除留余数法:取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要,一般取素数或m,若p选的不好,容易产生同义词。

除留余数法最常用,也是Java
HashMap
使用的方法,有关哈希冲突参考另一篇笔记 哈希冲突处理 http://www.idiary.cc/2017/07/11/Hash-%E5%86%B2%E7%AA%81%E5%A4%84%E7%90%86/
其中链地址的处理方法正式
HashMap
处理冲突的基本方法。

下图是经典的hashtable结构,JDK 1.8 中链表也可以由红黑树代替。



1.8中的结构(参考:http://www.cnblogs.com/leesf456/p/5242233.html)



HashMap 类总览

首先看两段注释文档

/**
* This map usually acts as a binned (bucketed) hash table, but
* when bins get too large, they are transformed into bins of
* TreeNodes, each structured similarly to those in
* java.util.TreeMap. Most methods try to use normal bins, but
* relay to TreeNode methods when applicable (simply by checking
* instanceof a node).  Bins of TreeNodes may be traversed and
* used like any others, but additionally support faster lookup
* when overpopulated. However, since the vast majority of bins in
* normal use are not overpopulated, checking for existence of
* tree bins may be delayed in the course of table methods.
*/


其中
but when bins get too large, they are transformed into bins of TreeNodes
这句说明了当bin过大时就会采用红黑树进行存储。

/**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin.  Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
* resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
* most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**
* The smallest table capacity for which bins may be treeified.
* (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
* Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
* between resizing and treeification thresholds.
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;


上面这段指明了链表在大于8的情况下会使用红黑树,在小于6的情况下重新使用链表和转化为红黑树对应的table的最小大小(64)。

HashMap 类图



类属性说明

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 默认的初始容量是16,必须是2的幂
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认的填充因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存储元素的数组,总是2的幂
transient Node<k,v>[] table;
// 存放具体元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容
int threshold;
// 填充因子
final float loadFactor;
}


函数详解

构造函数

HashMap一共提供了四个构造函数。

/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
* (16) and the default load factor (0.75).
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}


/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
* capacity and the default load factor (0.75).
*
* @param  initialCapacity the initial capacity.
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative.
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}


/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
* capacity and load factor.
*
* @param  initialCapacity the initial capacity
* @param  loadFactor      the load factor
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
*         or the load factor is nonpositive
*/
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);
}


/**
* Constructs a new <tt>HashMap</tt> with the same mappings as the
* specified <tt>Map</tt>.  The <tt>HashMap</tt> is created with
* default load factor (0.75) and an initial capacity sufficient to
* hold the mappings in the specified <tt>Map</tt>.
*
* @param   m the map whose mappings are to be placed in this map
* @throws  NullPointerException if the specified map is null
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}


这里着重看下
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
函数中的
tableSizeFor(initialCapacity)
。注释翻译过来的意思就是返回大于
cap
的最小二的幂数
,这个函数的目的就是通过无符号右移动操作先取到比最小幂小1的数(后面连续几个零的二进制的数)。至于为何在开始的时候减一是因为在假设
cap
已经是二的幂数了,这个时候就是得到
cap
2倍的幂,更好的解释参见HashMap源码注解 之 静态工具方法hash()、tableSizeFor()(四)

/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}


最后一个构造函数是把一个已有的Map对象最为参数,其中主要是调用
putMapEntries
方法,这个函数中最后是调用了
putVal
,这个方法在下面介绍。

/**
* Implements Map.putAll and Map constructor
*
* @param m the map
* @param evict false when initially constructing this map, else
* true (relayed to method afterNodeInsertion).
*/
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);
}
}
}


PUT

有了对象,就要开始往里面放数据,现在就看下
put
这个方法。

/**
* Associates the specified value with the specified key in this map.
* If the map previously contained a mapping for the key, the old
* value is replaced.
*
* @param key key with which the specified value is to be associated
* @param value value to be associated with the specified key
* @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
*         <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.
*         (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map
*         previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}


这个方法只是
putVal
方法的封装

/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) //如果原来的table为空则resize
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)      //对应的位置中没有值,则直接放进去
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //如果hash值相同、key相同(equals判断)则进行更新操作
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {              //hash冲突处理
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);   //如果为当前链表的最后一个元素则直接将新元素放到最后
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st    //超过转为黑红树的上限时转换为黑红树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //链表中有hash值相同、key相同(equals判断)则进行更新操作
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}


这里取得对象在table中索引的代码就是
i = (n - 1) & hash
,这个实际上就是取模运算
n%hash
,这里为什么采用前一种方法,看一下说明

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。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。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21673805

上面的源码中当
table
null
或长度为
0
时需要重新初始化表格
n = (tab = resize()).length;
,看下
resize
方法:

/**
* Initializes or doubles table size.  If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold. 初始化或者翻倍table大小,当原始table为空时使用threshold中存储的值初始化table。
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {   // 超过最大值就不再扩充了
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&   //容量扩展到原来的两倍
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold       // 临界值扩展到原来的两倍
}
else if (oldThr > 0) //当原来的table长度为0时,并且指定了初始容量(HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)),进行到这里
newCap = oldThr;
else {               // 没有指定初始容量时采用默认
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
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) {   //索引为低位的元素
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {                          //索引为高位的元素
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;
}
}
}
}
}
return newTab;
}


方法的文档说明中有这样一句话

Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the elements from each bin must either stay at same index, or move with a power of two offset in the new table.

是说,因为使用的是2的幂数作为扩展的方式,这里就出现了一种情况 旧table中的元素对应(重新进行hash后)到新table中的索引位置必然在原位置或2的幂的位移(移动旧table的长度)

经过观测可以发现,我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍),所以,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思,n为table的长度,图(a)表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例,图(b)表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例,其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。



元素在重新计算hash之后,因为n变为2倍,那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色),因此新的index就会发生这样的变化:



因此,我们在扩充HashMap的时候,不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash,只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引+oldCap”。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21673805

put的总体流程可参考下图



http://idiary.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/images/2017-07-12–HashMap-%E6%BA%90%E7%A0%81%E9%98%85%E8%AF%BB/hashmap-put.jpg

参考

哈希冲突处理 http://www.idiary.cc/2017/07/11/Hash-%E5%86%B2%E7%AA%81%E5%A4%84%E7%90%86/
HashMap面试问题http://blog.csdn.net/song19890528/article/details/16891015

【集合框架】JDK1.8源码分析之HashMap(一) http://www.cnblogs.com/leesf456/p/5242233.html
HashMap源码分析(JDK1.8)- 你该知道的都在这里了 http://blog.csdn.net/brycegao321/article/details/52527236
Java基础系列之(三) - HashMap深度分析 http://www.cnblogs.com/wuhuangdi/p/4175991.html
HashMap源码注解 之 静态工具方法hash()、tableSizeFor()(四)

Java8系列之重新认识HashMap
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标签:  hashmap java 源码