【Java】HashMap源码分析—put、get、resize方法详解
2018-10-11 22:11
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版权声明:Z_ChenChen https://blog.csdn.net/Z_ChenChen/article/details/83004969
上一篇介绍了HashMap的基本概念,这一篇着重介绍HasHMap中的一些常用方法:
put()
get()
resize()
首先介绍resize()这个方法,在我看来这是HashMap中一个非常重要的方法,是用来调整HashMap中table的容量的,在很多操作中多需要重新计算容量。
源码如下:
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) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } 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 newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults 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) { 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; } } } } } return newTab; }
可以看到这段代码非常庞大,其内容可以分为两大部分:
第一部分计算并生成新的哈希表(空表):
// 记录原表 Node<K,V>[] oldTab = table; // 得到原来哈希表的总长度,及原来总容量 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 得到原来最佳容量 int oldThr = threshold; // 用于存放新的总容量、新最佳容量 int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { // 原来总容量达到或超过HashMap的最大容量,则最佳容量设置为int类型的最大值 // 且原来容量不变,直接返回,不做后续调整 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 让新的总容量等于原来容量的二倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) // 新的最佳容量也变为原来的二倍 newThr = oldThr << 1; } // 原来总容量为0,将新的总容量设置为最佳容量,且构造方法出入参数是一个派生的Map的时候,就会使用派生的Map计算出新的最佳容量 else if (oldThr > 0) newCap = oldThr; else { // 原来总容量和原来最佳容量都没有定义 // 新的总容量设为默认值16 // 新的最佳容量=默认负载因子×默认容量=0.75×16=12 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 判断上述操作后新的最佳容量是否计算,若没有,就利用负载因子和新的总容量计算 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } // 更新当前的最佳容量 threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) // 生成新的哈希表,即一维数组 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; // 更新哈希表 table = newTab;
可以看出上述操作仅仅是生成了一张大小合适的哈希表,但表还是空的,后面的操作就是把以前的表中的元素重新排列,移动到当前表中合适的位置!
第二部分将原表元素移动到新表合适的位置:
// 先判断原表是或否为空 if (oldTab != null) { // 遍历原表(一维数组)中的所有元素, for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { // 记录原来一维数组中下标为j的元素 Node<K,V> e; // 只对有效元素进行操作 if ((e = oldTab[j]) != null) { //将原表中的元素置空 oldTab[j] = null; if (e.next == null) // 当前元素没有后继,那么直接把它放在新表中合适位置 // 其中e.hash & (newCap - 1)在我上一篇博客有介绍 // 就是以该节点的hash值和新表总容量取余,将余数作为下标 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) // 当前元素有后继,且后继是红黑树 // 进行有关红黑树的相应操作 // 这里不详细介绍红黑树的操作 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // 这里就进行有关链表的移动 // 这两组结点变量,分别代表两条不同链表的头和尾 // 低位的头和尾 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; // 高位的头和尾 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; // 下一节点 Node<K,V> next; do { // 让next等于当前结点的后继结点 next = e.next; // 这个位运算实际上判断的是该节点在新表中的位置是否发生改变 // 成立则说明没有改变,还是原来表中下标为j的位置 if ((e.hash & oldCap) == 0) { // 若是首结点,则让低位的头等于当前结点 if (loTail == null) loHead = e; else // 若不是首结点,则让低位的尾等于当前结点 loTail.next = e; // 让低位的尾移动到当前 loTail = e; } // 这里就说明其在新表中的位置发生了改变,则要将其放入另一条链表 else { // 若是首结点,则让高位的头等于当前结点 if (hiTail == null) hiHead = e; else // 若不是首结点,则让高位的尾等于当前结点 hiTail.next = e; // 让高位的尾移动到当前 hiTail = e; } } while ((e = next) != null); // 原来位置的这条链表还存在 if (loTail != null) { // 置空低位的尾的next loTail.next = null; // 将该链表的头结点放入新表下标为j的位置,即原表中的原位置 newTab[j] = loHead; } // 新位置上的链表存在 if (hiTail != null) { // 置空高位的尾的next hiTail.next = null; // 将该链表的头结点放入新表中下标为j+原表长度的位置 newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab;
链表的移动如图:
可以看出,这个方法可以使得单个结点重新散列,链表可以拆分成两条,红黑树重新移动,这样使得新的哈希表分布比以前均匀!
下面来分析put方法:
源码如下:
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); }
这里我们可以知道其调用了内部的一个putVal方法:
首先第一个参数是通过内部的hash方法(在前一篇博客有介绍过)计算出键对象的hash(int类型)值,再把key和value对象传过去,至于后面两个参数先不着急
先来看下putVal方法是如何说明的:
/** * Implements Map.put and related methods * * @param hash hash for key * @param key the key * @param value the value to put * // 看以看出,put方法传入的onlyIfAbsent是false,那么就会改变原来已存在的值 * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value * // 这个参数先不考虑,往后慢慢分析 * @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)
该方法内容:
// 用于保存原表 Node<K,V>[] tab; // 保存下标为hash的结点 Node<K,V> p; // n用来记录表长 int n, i; // 先检查原表是否存在,或者是空表 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // 如果为空就生成一张大小为16的新表 n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 如果以该方法形参hash对表长取余,令其作为下标的表中的元素为空,那么就产生一个新结点放在这个位置 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { // 如果该结点不空,那么就会出现两种情况:链表和红黑树 Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 如果当前结点的hash并且key值(指针值和内容值)相等,由于onlyIfAbsent是false,那么就会改变这个结点的V值,先用e将其保存起来 e = p; else if (p instanceof TreeNode) // 如果当前结点是一棵红黑树,那么就进行红黑树的平衡,这里不讨论红黑树的问题 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { // 这里就对链表进行操作 // 从头开始遍历这条链表 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { // 如果该节点的next为空 // 就需要新增一个结点追加其后 p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st // 这里进行红黑树阈值的判断,由于TREEIFY_THRESHOLD默认值是8,binCount是从0开始,那么当链表长度大于等于8的时候,就将该链表转换成红黑树,并且结束循环 treeifyBin(tab, hash); break; } // 这里和之前的判断是一样的 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; // 让p = p->next p = e; } } // 若e非空,则就是说明原表中存在hash值相等,且key的值或内容相同的结点 if (e != null) { // 将原来的V值保存 V oldValue = e.value; // 判断是否是需要进行覆盖原来V值的操作 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) // 覆盖原来的V值 e.value = value; // 这个方法是一个空的方法,预留的一个操作,不用去管它 afterNodeAccess(e); // 由于在这里面的操作只是替换了原来的V值,并没有改变原来表的大小,直接返回oldValue return oldValue; } } // 操作数自增 ++modCount; // 实际大小自增 // 若其大于最佳容量进行扩容的操作,使其分布均匀 if (++size > threshold) resize(); // 这也是一个空的方法,预留操作 afterNodeInsertion(evict); // 并没有替换原来的V值,返回null return null;
下来是get方法,逻辑相对简单不难分析:
public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; }
同样也是通过hash方法计算出key对象的hash值,调用内部的getNode方法:
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { // 记录表对象 Node<K,V>[] tab; // 记录第一个结点和当前节点 Node<K,V> first, e; // 记录表长 int n; // 记录K值 K k; // 表非空或者长度大于0才对其操作 // 并且key的hash值对表长取余为下标,其所对应的哈希表中的结点存在 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 当前结点满足情况,直接返回给该节点 if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // 后面就分为两种情况:在红黑树或者链表中查找 if ((e = first.next) != null) { // 当前结点是红黑树,进行红黑树的查找 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 进行链表的遍历 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }阅读更多
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