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Java8 HashMap详解

程序员文章站 2023-11-02 14:59:58
Java8 HashMap Java8 对 HashMap 进行了一些修改,最大的不同就是利用了红黑树,所以其由 数组+链表+红黑树 组成。 根据 Java7 HashMap 的介绍,我们知道,查找的时候,根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标,但是之后的话,需要顺着链表一个个比较下去才 ......

java8 hashmap

java8 对 hashmap 进行了一些修改,最大的不同就是利用了红黑树,所以其由 数组+链表+红黑树 组成。

根据 java7 hashmap 的介绍,我们知道,查找的时候,根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标,但是之后的话,需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的,时间复杂度取决于链表的长度,为 o(n)。

为了降低这部分的开销,在 java8 中,当链表中的元素超过了 8 个以后,会将链表转换为红黑树,在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 o(logn)。

来一张图简单示意一下吧:

Java8 HashMap详解

 

注意,上图是示意图,主要是描述结构,不会达到这个状态的,因为这么多数据的时候早就扩容了。

下面,我们还是用代码来介绍吧,个人感觉,java8 的源码可读性要差一些,不过精简一些。

java7 中使用 entry 来代表每个 hashmap 中的数据节点,java8 中使用 node,基本没有区别,都是 key,value,hash 和 next 这四个属性,不过,node 只能用于链表的情况,红黑树的情况需要使用 treenode。

我们根据数组元素中,第一个节点数据类型是 node 还是 treenode 来判断该位置下是链表还是红黑树的。

put 过程分析

public v put(k key, v value) {
    return putval(hash(key), key, value, false, true);
}
// 第三个参数 onlyifabsent 如果是 true,那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作
// 第四个参数 evict 我们这里不关心
final v putval(int hash, k key, v value, boolean onlyifabsent,
               boolean evict) {
    node<k,v>[] tab; node<k,v> p; int n, i;
    // 第一次 put 值的时候,会触发下面的 resize(),类似 java7 的第一次 put 也要初始化数组长度
    // 第一次 resize 和后续的扩容有些不一样,因为这次是数组从 null 初始化到默认的 16 或自定义的初始容量
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 找到具体的数组下标,如果此位置没有值,那么直接初始化一下 node 并放置在这个位置就可以了
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newnode(hash, key, value, null);
    else {// 数组该位置有数据
        node<k,v> e; k k;
        // 首先,判断该位置的第一个数据和我们要插入的数据,key 是不是"相等",如果是,取出这个节点
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 如果该节点是代表红黑树的节点,调用红黑树的插值方法,本文不展开说红黑树
        else if (p instanceof treenode)
            e = ((treenode<k,v>)p).puttreeval(this, tab, hash, key, value);
        else {
            // 到这里,说明数组该位置上是一个链表
            for (int bincount = 0; ; ++bincount) {
                // 插入到链表的最后面(java7 是插入到链表的最前面)
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newnode(hash, key, value, null);
                    // treeify_threshold 为 8,所以,如果新插入的值是链表中的第 9 个
                    // 会触发下面的 treeifybin,也就是将链表转换为红黑树
                    if (bincount >= treeify_threshold - 1) // -1 for 1st
                        treeifybin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals)
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 此时 break,那么 e 为链表中[与要插入的新值的 key "相等"]的 node
                    break;
                p = e;
            }
        }
        // e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key"相等"
        // 对于我们分析的put操作,下面这个 if 其实就是进行 "值覆盖",然后返回旧值
        if (e != null) {
            v oldvalue = e.value;
            if (!onlyifabsent || oldvalue == null)
                e.value = value;
            afternodeaccess(e);
            return oldvalue;
        }
    }
    ++modcount;
    // 如果 hashmap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阈值,需要进行扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afternodeinsertion(evict);
    return null;
}

 

和 java7 稍微有点不一样的地方就是,java7 是先扩容后插入新值的,java8 先插值再扩容,不过这个不重要。

数组扩容

resize() 方法用于初始化数组或数组扩容,每次扩容后,容量为原来的 2 倍,并进行数据迁移。

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) { // 对应数组扩容
        if (oldcap >= maximum_capacity) {
            threshold = integer.max_value;
            return oldtab;
        }
        // 将数组大小扩大一倍
        else if ((newcap = oldcap << 1) < maximum_capacity &&
                 oldcap >= default_initial_capacity)
            // 将阈值扩大一倍
            newthr = oldthr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldthr > 0) // 对应使用 new hashmap(int initialcapacity) 初始化后,第一次 put 的时候
        newcap = oldthr;
    else {// 对应使用 new hashmap() 初始化后,第一次 put 的时候
        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;
    // 用新的数组大小初始化新的数组
    node<k,v>[] newtab = (node<k,v>[])new node[newcap];
    table = newtab; // 如果是初始化数组,到这里就结束了,返回 newtab 即可
    if (oldtab != null) {
        // 开始遍历原数组,进行数据迁移。
        for (int j = 0; j < oldcap; ++j) {
            node<k,v> e;
            if ((e = oldtab[j]) != null) {
                oldtab[j] = null;
                // 如果该数组位置上只有单个元素,那就简单了,简单迁移这个元素就可以了
                if (e.next == null)
                    newtab[e.hash & (newcap - 1)] = e;
                // 如果是红黑树,具体我们就不展开了
                else if (e instanceof treenode)
                    ((treenode<k,v>)e).split(this, newtab, j, oldcap);
                else { 
                    // 这块是处理链表的情况,
                    // 需要将此链表拆成两个链表,放到新的数组中,并且保留原来的先后顺序
                    // lohead、lotail 对应一条链表,hihead、hitail 对应另一条链表,代码还是比较简单的
                    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;
                        // 第一条链表
                        newtab[j] = lohead;
                    }
                    if (hitail != null) {
                        hitail.next = null;
                        // 第二条链表的新的位置是 j + oldcap,这个很好理解
                        newtab[j + oldcap] = hihead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newtab;
}

 

get 过程分析

相对于 put 来说,get 真的太简单了。

  • 计算 key 的 hash 值,根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1)
  • 判断数组该位置处的元素是否刚好就是我们要找的,如果不是,走第三步
  • 判断该元素类型是否是 treenode,如果是,用红黑树的方法取数据,如果不是,走第四步
  • 遍历链表,直到找到相等(==或equals)的 key
public v get(object key) {
    node<k,v> e;
    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;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 判断第一个节点是不是就是需要的
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 判断是否是红黑树
            if (first instanceof treenode)
                return ((treenode<k,v>)first).gettreenode(hash, key);
            // 链表遍历
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

 

出处:

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