【collection】1.java容器之HashMap&LinkedHashMap&Hashtable

【collection】1.java容器之HashMap&LinkedHashMap&Hashtable

Map源码剖析

HashMap&LinkedHashMap&Hashtable

hashMap默认的阈值是0.75

HashMap put操作

put操作涉及3种结构,普通node节点,链表节点,红黑树节点,针对第三种,红黑树节点,我们后续单独去学习,这里不多做扩散

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) {
		// 初始化哈希数组,或者对哈希数组扩容,返回新的哈希数组
		tab = resize();
		n = tab.length;
	}

	// 相当于取余
	i = (n - 1) & hash;
	p = tab[i];
	if (p == null) {
		// 直接放普通元素
		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)))) {
			// 存在同位元素,也就是出现了hash碰撞
			e = p;
		} else if (p instanceof TreeNode) {
			// 如果当前位置已经是红黑树节点,那么就put红黑色
			e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
		} else {
			// 遍历哈希槽后面链接的其他元素(binCount统计的是插入新元素之前遍历过的元素数量)
			// 这里就是链表类型
			for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
				// 后继节点为空
				if ((e = p.next) == null) {
					// 拼接到后继节点上
					p.next = newNode(hash, key, value, null);
					/**
					 * 哈希槽(链)上的元素数量增加到TREEIFY_THRESHOLD后,这些元素进入波动期,即将从链表转换为红黑树
					 * 注意这个TREEIFY_THRESHOLD 是8,为什么是8??
					 * 每次遍历一个链表,平均查找的时间复杂度是 O(n),n 是链表的长度。由于红黑树有自平衡的特点,可以防止不平衡情况的发生,
					 * 所以可以始终将查找的时间复杂度控制在 O(log(n))。
					 * 最初链表还不是很长,所以可能 O(n) 和 O(log(n)) 的区别不大,但是如果链表越来越长,那么这种区别便会有所体现。所以为了提升查找性能,需要把链表转化为红黑树的形式。
					 * 链表查询的时候使用二分查询,平均查找长度为n/2,长度为8的时候,为4,而6/2 = 3
					 * 而如果是红黑树,那么就是log(n) ,长度为8时候,log(8) = 3, log(6) =
					 * 这个时候我们发现超过8这个阈值之后,链表的查询效率会越来越不如红黑树
					 */
					if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) {
						// -1 for 1st
						treeifyBin(tab, hash);
					}
					break;
				}
				// 判断链表中的后继原始是否hash碰撞,如果发生了hash碰撞break
				if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
					break;
				p = e;
			}
		}
		// 如果存在同位元素(在HashMap中占据相同位置的元素)
		if (e != null) { // existing mapping for key
			V oldValue = e.value;
			// 判断是否需要进行覆盖取值,因为key相同,那么直接取代,否则什么也不操作
			if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) {
				e.value = value;
			}
			afterNodeAccess(e);
			return oldValue;
		}
	}
	++modCount;
	if (++size > threshold)
		resize();
	afterNodeInsertion(evict);
	return null;
}

总结关键信息:

哈希槽(链)上的元素数量增加到TREEIFY_THRESHOLD后,这些元素进入波动期,即将从链表转换为红黑树
注意这个TREEIFY_THRESHOLD 是8,为什么是8??
每次遍历一个链表,平均查找的时间复杂度是 O(n),n 是链表的长度。由于红黑树有自平衡的特点,可以防止不平衡情况的发生,
所以可以始终将查找的时间复杂度控制在 O(log(n))。
最初链表还不是很长,所以可能 O(n) 和 O(log(n)) 的区别不大,但是如果链表越来越长,那么这种区别便会有所体现。所以为了提升查找性能,需要把链表转化为红黑树的形式。
链表查询的时候使用二分查询,平均查找长度为n/2,长度为8的时候,为4,而6/2 = 3
而如果是红黑树,那么就是log(n) ,长度为8时候,log(8) = 3, log(6) =
这个时候我们发现超过8这个阈值之后,链表的查询效率会越来越不如红黑树

HashMap get,remove操作

除了红黑树的查找比较特殊,其余的链表查找就是暴力搜索,只是平均下来找到一个元素的话是n/2

final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
						   boolean matchValue, boolean movable) {
	Node<K,V>[] tab = table;
	Node<K,V> p;
	int n, index;
	if (tab != 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)))) {
			// 找到节点,并且是首节点
			node = p;
		} else if ((e = p.next) != null) {
			if (p instanceof TreeNode) {
				node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
			} else {
				// 链表查询,暴力搜索
				do {
					if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
						node = e;
						break;
					}
					p = e;
				} while ((e = e.next) != null);
			}
		}
		// 移除节点,可能只需要匹配hash和key就行,也可能还要匹配value,这取决于matchValue参数
		if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
							 (value != null && value.equals(v)))) {
			if (node instanceof TreeNode) {
				// 移除红黑树节点
				((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
			} else if (node == p) {
				// 移除首节点为后继节点
				tab[index] = node.next;
			} else {
				// 链表断开
				p.next = node.next;
			}
			++modCount;
			--size;
			afterNodeRemoval(node);
			return node;
		}
	}
	return null;
}

HashMap扩容

链表拆分,进入新的容器

这里有个知识点:如何使用位运算进行取模

a % b == a & (b - 1)

我们拆分链表的思路也是这样:比如原来长度为8的链表,也就是 x % 8 = x & (8 - 1) = x & 0111 也就是取后三位,那么扩容之后重新排序的话,容量扩大一倍,也就是16,那么这个时候就是 x % 16 = x & (16 - 1) = x & 1111 这个时候我们发现和之前的区别就是最高位由原来的0变为1,如果还在后三位范围内,那么新容量中的位置是不会变的

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    // 旧阈值
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 判断旧容量是否已经超过最大值
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            // 如果已经达到1 << 30;,那么直接设置为Integer.MAX_VALUE;  0x7fffffff
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        } else {
            // mod by xiaof  尝试将哈希表数组容量加倍,注意这里是左移,也就是说*2
            newCap = oldCap << 1;
            // 如果容量成功加倍(没有达到上限),则将阈值也加倍
            if (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {
                newThr = oldThr << 1;
            }
        }
        // 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
        // 如果实例化HashMap时没有指定初始容量,则使用默认的容量与阈值
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }

    /*
         * 至此,如果newThr==0,则可能有以下两种情形:
         * 1.哈希数组已经初始化,且哈希数组的容量还未超出最大容量,
         *   但是,在执行了加倍操作后,哈希数组的容量达到了上限
         * 2.哈希数组还未初始化,但在实例化HashMap时指定了初始容量
         */
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        // 如果新容量小于最大允许容量,并且新容量*装载因子之后还是小于最大容量,那么说明不需要扩容,那么直接使用ft作为新的阈值容量
        // 如果新容量已经超过最大容量了,那么就直接返回最大允许的容量
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    // 更新阈值
    threshold = newThr;
    // 新的容器对象,创建容量为新的newCap
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];

    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 遍历原来的数据,准备转移到新的容器上
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            // 获取旧容器对象
            Node<K,V> e = oldTab[j];
            if (e != null) {
                // 把原来的数组中的指针设置为空
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null) {
                    // 重新计算hash索引位置,计算hash位置的方式防止数组越界的话,那么就设置hashcode & 长度 - 1
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                } else if (e instanceof TreeNode) {
                    // 红黑树,这里是对红黑树进行拆分
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                } else { // preserve order
                    // lo对应的链表是数据不会动的
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    // hi对应的链表标识是需要去新容器新的位置的
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    // 这个是链表的情况下进行拆分
                    // 因为num % 2^n == num & (2^n - 1),容量大小一定是2的N次方
                    do {
                        next = e.next;
                        // 注意:e.hash & oldCap,注意这里是对老的容量oldCap进行计算这一步就是前面说的判断多出的这一位是否为1
                        // 因为新的是老的2倍,新节点位置是否需要发生改变,取决于最高位是否为0
                        // 若与原容量做与运算,结果为0,表示将这个节点放入到新数组中,下标不变
                        // 由于原来的是2的倍数,那么取余肯定是和一个0111111的对象进行&操作,而不减一那就是10000000进行&操作,正好是最高位
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            // 最高位为0,那么位置不需要改变,本身就在原来容量范围内的数据
                            // 直接加入lotail,并判断是否需要初始化lotail
                            if (loTail == null) {
                                loHead = e;
                            } else {
                                loTail.next = e;
                            }
                            loTail = e;
                        } else {
                            // 最高位是1,那么就需要进行切换位置
                            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;
                    }
                }
            }
        }
    }
    // 最后返回最新的容器对象
    return newTab;
}

LinkedHashMap

基本和hashmap差不多,唯一需要注意下的是

还有一个核心点就是linkedHashMap覆盖了newNode方法

Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) {
	// 这里创建了linkedhashmap对象
	LinkedHashMap.Entry<K,V> p = new LinkedHashMap.Entry<K,V>(hash, key, value, e);
	// 创建完成之后,就添加到链表中连接起来
	linkNodeLast(p);
	return p;
}

private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
	LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
	tail = p;
	if (last == null)
		head = p;
	else {
		p.before = last;
		last.after = p;
	}
}

插入覆盖afterNodeAccess

void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
	LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
	if (accessOrder && (last = tail) != e) {
		// 获取节点 b -> p -> a
		LinkedHashMap.Entry<K,V> p = (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
		// 断开尾部连接
		p.after = null;
		// 如果前置节点是空的,那么就吧A作为head节点
		if (b == null) {
			head = a;
		} else {
			// 如果前置节点不为空,那么就吧前置节点连接到后置节点,吧中间节点断开
			b.after = a;
		}
		// 后置节点不为空,那么就吧后置节点连接到前置节点上
		if (a != null) {
			a.before = b;
		} else {
			// 如果后置节点为空,那么重新设置tail指向before节点
			last = b;
		}
		// 重新连接当前这个节点到末尾
		if (last == null)
			head = p;
		else {
			p.before = last;
			last.after = p;
		}
		tail = p;
		++modCount;
	}
}

afterNodeInsertion在linkedhashmap中作用不大

/**
 *
 * +----+      +----+      +----+
 * | b  | ---> |  p | ---> | a  |
 * +----+      +----+      +----+
 * @param e
 */
void afterNodeRemoval(Node<K,V> e) { // unlink
	// 移除节点
	LinkedHashMap.Entry<K,V> p = (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
	p.before = p.after = null;
	if (b == null) {
		head = a;
	} else {
		b.after = a;
	}
	if (a == null) {
		tail = b;
	} else {
		a.before = b;
	}
}

综上:linkedhashmap相对hashmap其实就是多加了一个链表把所有的数据关联起来,只有在遍历的时候才能体现出来有序,其他的操作是没有差别的

关于hashtable

首先hashtable是线程安全的,因为它所有的函数都加上了synchronized

链表头插法,没有红黑树的转换

初始化容量的时候默认是11,是奇数,而hashmap全都是2的幂次方

hashtable允许key为null

rehash函数

常用的hash函数是选一个数m取模(余数),这个数在课本中推荐m是素数,但是经常见到选择m=2n,因为对2n求余数更快,并认为在key分布均匀的情况下,key%m也是在[0,m-1]区间均匀分布的。但实际上,key%m的分布同m是有关的。

证明如下: key%m = key - xm,即key减掉m的某个倍数x,剩下比m小的部分就是key除以m的余数。显然,x等于key/m的整数部分,以floor(key/m)表示。假设key和m有公约数g,即key=ag, m=bg, 则 key - xm = key - floor(key/m)m = key - floor(a/b)m。由于0 <= a/b <= a,所以floor(a/b)只有a+1中取值可能,从而推导出key%m也只有a+1中取值可能。a+1个球放在m个盒子里面,显然不可能做到均匀。

由此可知,一组均匀分布的key,其中同m公约数为1的那部分,余数后在[0,m-1]上还是均匀分布的,但同m公约数不为1的那部分,余数在[0, m-1]上就不是均匀分布的了。把m选为素数,正是为了让所有key同m的公约数都为1,从而保证余数的均匀分布,降低冲突率。

protected void rehash() {
	int oldCapacity = table.length;
	Entry<?,?>[] oldMap = table;

	// overflow-conscious code
	// 这里重新计算容量的办法是容量扩大一倍,然后+1
	int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;
	if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {
		if (oldCapacity == MAX_ARRAY_SIZE) {
			// Keep running with MAX_ARRAY_SIZE buckets
			return;
		}
		newCapacity = MAX_ARRAY_SIZE;
	}
	Entry<?,?>[] newMap = new Entry<?,?>[newCapacity];

	modCount++;
	threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);
	table = newMap;

	// 重新把旧的原始转移到新数组上
	for (int i = oldCapacity ; i-- > 0 ;) {
		for (Entry<K,V> old = (Entry<K,V>)oldMap[i] ; old != null ; ) {
			Entry<K,V> e = old;
			old = old.next;

			// 这里因为容量是奇数,那么就需要使用%取余,而不是位运算 -》 a & (b - 1)
			int index = (e.hash & 0x7FFFFFFF) % newCapacity;
			e.next = (Entry<K,V>)newMap[index];
			newMap[index] = e;
		}
	}
}

参考

https://www.cnblogs.com/tuyang1129/p/12368842.html -- 链表拆分

https://www.cnblogs.com/lyhc/p/10743550.html - linkedhashmap

http://zhaox.github.io/algorithm/2015/06/29/hash

原文地址:https://www.cnblogs.com/cutter-point/archive/2022/12/02/16943518.html