HashMap源码分析--jdk1.8
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2023-08-12 18:01:15
基于jdk1.8HashMap源码分析，学习底层数据结构、算法、设计理念、进制转换、代码艺术 ......
jdk1.8
arraylist源码分析--jdk1.8
linkedlist源码分析--jdk1.8
hashmap源码分析--jdk1.8
hashmap概述
1. hashmap是可以动态扩容的数组，基于数组、链表、红黑树实现的集合。
2. hashmap支持键值对取值、克隆、序列化，元素无序，key不可重复value可重复，都可为null。
3. hashmap初始默认长度16，超出扩容2倍，填充因子0.75f。
4.hashmap当链表的长度大于8的且数组大小大于64时，链表结构转变为红黑树结构。
hashmap数据结构
数据结构是集合的精华所在，数据结构往往也限制了集合的作用和侧重点，了解各种数据结构是我们分析源码的必经之路。
hashmap的数据结构如下：数组+链表+红黑树
hashmap源码分析
/*
* 用数组+链表+红黑树实现的集合，支持键值对查找
*/
public class hashmap<k,v> extends abstractmap<k,v>
implements map<k,v>, cloneable, serializable {
private static final long serialversionuid = 362498820763181265l;
/**
* 默认初始容量-必须是2的幂
* 1*2的4次方 默认长度16
*/
static final int default_initial_capacity = 1 << 4;
/**
* 最大容量
* 1*2的30次方 最大容量1073741824
*/
static final int maximum_capacity = 1 << 30;
/**
* 默认的填充因子 0.75
* 负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，
* 如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子load factor的值；
* 相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadfactor的值，这个值可以大于1
*/
static final float default_load_factor = 0.75f;
/**
* 当桶(bucket)上的节点数大于这个值时会转成红黑树
*/
static final int treeify_threshold = 8;
/**
* 当桶(bucket)上的节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;
/**
* node是单向链表，它实现了map.entry接口
*/
static class node<k,v> implements map.entry<k,v> {
final int hash;
final k key;
v value;
node<k,v> next;
//构造函数hash值 键 值 下一个节点
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);
}
// 实现接口定义的方法，且该方法不可被重写
// 设值，返回旧值
public final v setvalue(v newvalue) {
v oldvalue = value;
value = newvalue;
return oldvalue;
}
//构造函数hash值 键 值 下一个节点
/*
* 重写父类object的equals方法，且该方法不可被自己的子类再重写
* 判断相等的依据是，只要是map.entry的一个实例，并且键键、值值都相等就返回true
*/
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;
}
}
hashmap继承和实现分析
hashmap extends abstractmap
abstractmap extends object
java中所有类都继承object，所以hashmap的继承结构如上图。
1. abstractmap是一个抽象类，实现了map<k,v>接口，map<k,v>定义了一些map(k,v)键值对通用方法，而abstractmap抽象类中可以有抽象方法，还可以有具体的实现方法，abstractmap实现接口中一些通用的方法，实现了基础的/get/remove/containskey/containsvalue/keyset方法，hashmap再继承abstractmap，拿到通用基础的方法，然后自己在实现一些自己特有的方法，这样的好处是：让代码更简洁，继承结构最底层的类中通用的方法，减少重复代码，从上往下，从抽象到具体，越来越丰富，可复用。
2.hashmap实现了map<k,v>、cloneable、serializable接口
1)map<k,v>接口，定义了map键值对通用的方法，1.8中为了加强接口的能力，使得接口可以存在具体的方法，前提是方法需要被default或static关键字所修饰，map中实现了一些通用方法实现，使接口更加抽象。
2)cloneable接口，可以使用object.clone()方法。
3)serializable接口，序列化接口，表明该类可以被序列化，什么是序列化？简单的说，就是能够从类变成字节流传输，反序列化，就是从字节流变成原来的类
hashmap核心方法分析
1. put方法(10种实现)--增/修改
1)v put(k key, v value)；//map添加元素
/**
* 新增元素
*/
public v put(k key, v value) {
return putval(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* 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
* onlyifabsent默认传false，覆盖更改现有值
* onlyifabsent传true，不覆盖更改现有值
* @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;
//如果table为空 或者 长度为0
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//扩容
n = (tab = resize()).length;
//计算index，并对null做处理
// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newnode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素
else {
node<k,v> e; k k;
//如果key存在 直接覆盖 value
// 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 将第一个元素赋值给e，用e来记录
e = p;
//如果table[i]是红黑树 直接在红黑树中插入
// hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
else if (p instanceof treenode)
e = ((treenode<k,v>)p).puttreeval(this, tab, hash, key, value);
//如果是链表 则遍历链表
else {
// 在链表最末插入结点
for (int bincount = 0; ; ++bincount) {
// 到达链表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新结点
p.next = newnode(hash, key, value, null);
// 结点数量达到阈值，转化为红黑树
if (bincount >= treeify_threshold - 1) // -1 for 1st
treeifybin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循环
break;
// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
p = e;
}
}
// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
if (e != null) { // existing mapping for key
// 记录e的value
v oldvalue = e.value;
// onlyifabsent为false或者旧值为null
if (!onlyifabsent || oldvalue == null)
//用新值替换旧值
e.value = value;
// 访问后回调
afternodeaccess(e);
// 返回旧值
return oldvalue;
}
}
// 结构性修改
++modcount;
// 实际大小大于阈值则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调，用来回调移除最早放入map的对象(linkedhashmap中实现了，hashmap中为空实现)
afternodeinsertion(evict);
return null;
}
2)putall(map<? extends k, ? extends v> m)；//添加map全部元素
/**
* 添加map全部元素
*/
public void putall(map<? extends k, ? extends v> m) {
putmapentries(m, true);
}
/**
* 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) {
// 判断table是否已经初始化
if (table == null) { // pre-size
// 未初始化，s为m的实际元素个数
float ft = ((float)s / loadfactor) + 1.0f;
int t = ((ft < (float)maximum_capacity) ?
(int)ft : maximum_capacity);
// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
if (t > threshold)
threshold = tablesizefor(t);
}
// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
else if (s > threshold)
resize();
// 将m中的所有元素添加至hashmap中
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);
}
}
}
/**
* 扩容
* ①.在jdk1.8中，resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时，就调用resize方法进行扩容；
* ②.每次扩展的时候，都是扩展2倍:16、32、64、128...
* ③.扩展后node对象的位置要么在原位置，要么移动到原偏移量两倍(2次幂)的位置。
* @return the table
*/
final node<k,v>[] resize() {
node<k,v>[] oldtab = table;//oldtab指向hash桶数组
int oldcap = (oldtab == null) ? 0 : oldtab.length;
int oldthr = threshold;
int newcap, newthr = 0;
if (oldcap > 0) {//如果oldcap大于的话，就是hash桶数组不为空
if (oldcap >= maximum_capacity) {//如果大于最大容量了，就赋值为整数最大的阀值
threshold = integer.max_value;
return oldtab;
}
//如果当前hash桶数组的长度在扩容后仍然小于最大容量 并且oldcap大于默认值16,就扩充为原来的2倍
else if ((newcap = oldcap << 1) < maximum_capacity &&
oldcap >= default_initial_capacity)
newthr = oldthr << 1; // double threshold 双倍扩容阀值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);
}
//计算新的resize上限
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];//新建hash桶数组
table = newtab;//将新数组的值复制给旧的hash桶数组
if (oldtab != null) {//进行扩容操作，复制node对象值到新的hash桶数组
//把每个bucket都移动到新的buckets中
for (int j = 0; j < oldcap; ++j) {
node<k,v> e;
if ((e = oldtab[j]) != null) {//如果旧的hash桶数组在j结点处不为空，复制给e
oldtab[j] = null;//将旧的hash桶数组在j结点处设置为空，方便gc
if (e.next == null)//如果e后面没有node结点
newtab[e.hash & (newcap - 1)] = e;//直接对e的hash值对新的数组长度求模获得存储位置
else if (e instanceof treenode)//如果e是红黑树的类型，那么添加到红黑树中
((treenode<k,v>)e).split(this, newtab, j, oldcap);
else { // preserve order 链表优化重hash的代码块
node<k,v> lohead = null, lotail = null;
node<k,v> hihead = null, hitail = null;
node<k,v> next;
do {
next = e.next;//将node结点的next赋值给next
if ((e.hash & oldcap) == 0) {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算为0 原索引
if (lotail == null)//如果lotail为null
lohead = e;//将e结点赋值给lohead
else
lotail.next = e;//否则将e赋值给lotail.next
lotail = e;//然后将e复制给lotail
}
// 原索引+oldcap
else {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算不为0
if (hitail == null)//如果hitail为null
hihead = e;//将e赋值给hihead
else
hitail.next = e;//如果hitail不为空，将e复制给hitail.next
hitail = e;//将e复制个hitail
}
} while ((e = next) != null);//直到e为空
//原索引放到bucket里
if (lotail != null) {//如果lotail不为空
lotail.next = null;//将lotail.next设置为空
newtab[j] = lohead;//将lohead赋值给新的hash桶数组[j]处
}
//原索引+oldcap放到bucket里
if (hitail != null) {//如果hitail不为空
hitail.next = null;//将hitail.next赋值为空
newtab[j + oldcap] = hihead;//将hihead赋值给新的hash桶数组[j+旧hash桶数组长度]
}
}
}
}
}
return newtab;
}
3)v putifabsent(k key, v value)；//如果key存在，则跳过，不覆盖value值，onlyifabsent传true，不覆盖更改现有值
/**
* 如果key存在则跳过，不覆盖value值，onlyifabsent传true，不覆盖更改现有值
* 如果key不存在则put
* @param key
* @param value
* @return
*/
@override
public v putifabsent(k key, v value) {
return putval(hash(key), key, value, true, true);
}
4)merge(k key, v value,bifunction<? super v, ? super v, ? extends v> remappingfunction)；//用某种方法更新原来的value值
/**
* 用某种方法更新原来的value值
* bifunction支持函数式变成，lambda表达式，如：string::concat拼接
* @param key
* @param value
* @param remappingfunction
* @return
*/
@override
public v merge(k key, v value,
bifunction<? super v, ? super v, ? extends v> remappingfunction) {
if (value == null)
throw new nullpointerexception();
if (remappingfunction == null)
throw new nullpointerexception();
int hash = hash(key);
node<k,v>[] tab; node<k,v> first; int n, i;
int bincount = 0;
treenode<k,v> t = null;
node<k,v> old = null;// 该key原来的节点对象
if (size > threshold || (tab = table) == null ||
(n = tab.length) == 0)//判断是否需要扩容
n = (tab = resize()).length;
if ((first = tab[i = (n - 1) & hash]) != null) {
if (first instanceof treenode)// 取出old node对象
old = (t = (treenode<k,v>)first).gettreenode(hash, key);
else {
node<k,v> e = first; k k;
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
old = e;
break;
}
++bincount;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
if (old != null) {//如果 old node 存在
v v;
if (old.value != null)
// 如果old存在，执行lambda，算出新的val并写入old node后返回。
v = remappingfunction.apply(old.value, value);
else
v = value;
if (v != null) {
old.value = v;
afternodeaccess(old);
}
else
removenode(hash, key, null, false, true);
return v;
}
if (value != null) {
//如果old不存在且传入的newval不为null，则put新的kv
if (t != null)
t.puttreeval(this, tab, hash, key, value);
else {
tab[i] = newnode(hash, key, value, first);
if (bincount >= treeify_threshold - 1)
treeifybin(tab, hash);
}
++modcount;
++size;
afternodeinsertion(true);
}
return value;
}
5)compute(k key,bifunction<? super k, ? super v, ? extends v> remappingfunction)；//根据已知的 k v 算出新的v并put
/**
* 根据已知的 k v 算出新的v并put。
* 如果根据key获取的oldval为空则lambda中涉及到oldval的计算会报空指针。
* 如：map.compute("a", (key, oldval) -> oldval + 1); 如果oldval为null，则空指针
* 源码和merge类似
* bifunction返回值作为新的value，bifunction有二个参数
* @param key
* @param remappingfunction
* @return
*/
@override
public v compute(k key,
bifunction<? super k, ? super v, ? extends v> remappingfunction) {
if (remappingfunction == null)
throw new nullpointerexception();
int hash = hash(key);
node<k,v>[] tab; node<k,v> first; int n, i;
int bincount = 0;
treenode<k,v> t = null;
node<k,v> old = null;
if (size > threshold || (tab = table) == null ||
(n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((first = tab[i = (n - 1) & hash]) != null) {
if (first instanceof treenode)
old = (t = (treenode<k,v>)first).gettreenode(hash, key);
else {
node<k,v> e = first; k k;
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
old = e;
break;
}
++bincount;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
v oldvalue = (old == null) ? null : old.value;
v v = remappingfunction.apply(key, oldvalue);
if (old != null) {
if (v != null) {
old.value = v;
afternodeaccess(old);
}
else
removenode(hash, key, null, false, true);
}
else if (v != null) {
if (t != null)
t.puttreeval(this, tab, hash, key, v);
else {
tab[i] = newnode(hash, key, v, first);
if (bincount >= treeify_threshold - 1)
treeifybin(tab, hash);
}
++modcount;
++size;
afternodeinsertion(true);
}
return v;
}
6)computeifabsent(k key, function<? super k, ? extends v> mappingfunction);//当key不存在时才put，如果key存在则无效
/**
* 当key不存在时才put，如果key存在则无效
* 如：computeifabsent(keyc, k -> genvalue(k));
* function返回值作为新的value,function只有一个参数
* @param key
* @param mappingfunction
* @return
*/
@override
public v computeifabsent(k key,
function<? super k, ? extends v> mappingfunction) {
if (mappingfunction == null)
throw new nullpointerexception();
int hash = hash(key);
node<k,v>[] tab; node<k,v> first; int n, i;
int bincount = 0;
treenode<k,v> t = null;
node<k,v> old = null;
if (size > threshold || (tab = table) == null ||
(n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((first = tab[i = (n - 1) & hash]) != null) {
if (first instanceof treenode)
old = (t = (treenode<k,v>)first).gettreenode(hash, key);
else {
node<k,v> e = first; k k;
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
old = e;
break;
}
++bincount;
} while ((e = e.next) != null);
}
v oldvalue;
if (old != null && (oldvalue = old.value) != null) {
afternodeaccess(old);
return oldvalue;
}
}
v v = mappingfunction.apply(key);
if (v == null) {
return null;
} else if (old != null) {
old.value = v;
afternodeaccess(old);
return v;
}
else if (t != null)
t.puttreeval(this, tab, hash, key, v);
else {
tab[i] = newnode(hash, key, v, first);
if (bincount >= treeify_threshold - 1)
treeifybin(tab, hash);
}
++modcount;
++size;
afternodeinsertion(true);
return v;
}
7)computeifpresent(k key, bifunction<? super k, ? super v, ? extends v> remappingfunction);//compute方法的补充，如果key存在，则覆盖新的bifunction计算出的value值，如果不存在则跳过
/**
* compute方法的补充，如果key存在，则覆盖新的bifunction计算出的value值，如果不存在则跳过
* @param key
* @param remappingfunction
* @return
*/
public v computeifpresent(k key,
bifunction<? super k, ? super v, ? extends v> remappingfunction) {
if (remappingfunction == null)
throw new nullpointerexception();
node<k,v> e; v oldvalue;
int hash = hash(key);
if ((e = getnode(hash, key)) != null &&
(oldvalue = e.value) != null) {
v v = remappingfunction.apply(key, oldvalue);
if (v != null) {
e.value = v;
afternodeaccess(e);
return v;
}
else
removenode(hash, key, null, false, true);
}
return null;
}
8)v replace(k key, v value);//替换新值
/**
* 如果key存在不为空，则替换新的value值
*/
@override
public v replace(k key, v value) {
node<k,v> e;
if ((e = getnode(hash(key), key)) != null) {
v oldvalue = e.value;
e.value = value;
afternodeaccess(e);
return oldvalue;
}
return null;
}
9)replace(k key, v oldvalue, v newvalue);//判断oldvalue是否是当前key的值，再替换新值
/**
* 如果key存在不为空并且oldvalue等于当前key的值，则替换新的value值
*/
@override
public boolean replace(k key, v oldvalue, v newvalue) {
node<k,v> e; v v;
if ((e = getnode(hash(key), key)) != null &&
((v = e.value) == oldvalue || (v != null && v.equals(oldvalue)))) {
e.value = newvalue;
afternodeaccess(e);
return true;
}
return false;
}
10)replaceall(bifunction<? super k, ? super v, ? extends v> function);//替换新值
/**
* 根据lambda函数替换符合规则的值
*/
@override
public void replaceall(bifunction<? super k, ? super v, ? extends v> function) {
node<k,v>[] tab;
if (function == null)
throw new nullpointerexception();
if (size > 0 && (tab = table) != null) {
int mc = modcount;
for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
for (node<k,v> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
e.value = function.apply(e.key, e.value);
}
}
if (modcount != mc)
throw new concurrentmodificationexception();
}
}
总结：
正常情况下会扩容2倍，特殊情况下（新扩展数组大小已经达到了最大值）则只取最大值1 << 30。
2.remove方法(2种重载实现)--删
1)v remove(object key); //根据key 删除元素
/**
* 根据key 删除元素
*/
public v remove(object key) {
node<k,v> e;
return (e = removenode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
/**
* implements map.remove and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to match if matchvalue, else ignored
* @param matchvalue if true only remove if value is equal
* @param movable if false do not move other nodes while removing
* @return the node, or null if none
*/
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;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof treenode)
node = ((treenode<k,v>)p).gettreenode(hash, key);
else {
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)))) {
if (node instanceof treenode)
((treenode<k,v>)node).removetreenode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modcount;
--size;
afternoderemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
2)remove(object key, object value); //根据key,value 删除元素
/**
* 根据key,value 删除元素
*/
@override
public boolean remove(object key, object value) {
return removenode(hash(key), key, value, true, true) != null;
}
3.get方法(2种实现)--查
/**
* 返回指定的值
*/
public v get(object key) {
node<k,v> e;
return (e = getnode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* @author jiaxiaoxian
* @date 2019年2月12日
* 如果key不为空则返回key的值，否则返回默认值
*/
@override
public v getordefault(object key, v defaultvalue) {
node<k,v> e;
return (e = getnode(hash(key), key)) == null ? defaultvalue : e.value;
}
4.keyset方法--返回所有key，以set结构返回
/**
* 返回所有key，以set结构返回
*/
public set<k> keyset() {
set<k> ks;
return (ks = keyset) == null ? (keyset = new keyset()) : ks;
}
5.clone方法--克隆
/**
* 复制，返回此hashmap 的浅拷贝
*/
@suppresswarnings("unchecked")
@override
public object clone() {
hashmap<k,v> result;
try {
result = (hashmap<k,v>)super.clone();
} catch (clonenotsupportedexception e) {
// this shouldn't happen, since we are cloneable
throw new internalerror(e);
}
result.reinitialize();
result.putmapentries(this, false);
return result;
}
7.clear方法--清空hashmap
/**
* 清空hashmap
*/
public void clear() {
node<k,v>[] tab;
modcount++;
if ((tab = table) != null && size > 0) {
size = 0;
for (int i = 0; i < tab.length; ++i)
tab[i] = null;
}
}
8.containskey方法--是否存在此key
/**
* 是否存在此key
*/
public boolean containskey(object key) {
return getnode(hash(key), key) != null;
}
9.containsvalue方法--是否存在此value
/**
* 是否存在此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;
}
10.entryset方法--返回key,value的set结果
/**
* 返回key,value的set结果
*/
public set<map.entry<k,v>> entryset() {
set<map.entry<k,v>> es;
return (es = entryset) == null ? (entryset = new entryset()) : es;
}
hashmap总结
1）hashmap的key、value都可以存放null，key不可重复，value可重复，是数组链表红黑树的数据结构。 2）hashmap区别于数组的地方在于能够自动扩展大小，其中关键的方法就是resize()方法，扩容为2倍。 3）hashmap由于本质是数组，在不冲突的情况下，查询效率很高，hash冲突后会形成链表，查找时多一层遍历，当链表长度到8并且数组长度大于64，转成红黑树存储，提高查询效率。 4）初始化数组时推荐给初始长度，反复扩容会增加时耗，影响性能效率，hashmap需要注意负载因子0.75f，初始16，当长度大于(16*0.75)12的时候会扩容为32，所以初始长度设置需要却别对待。
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