上一篇我做了哈希表之HashMap原理的分析包括,整个属性 及构造方法 put方法的整体分析,也有了个大概,这篇文章进一步解析 扩容 红黑树转换 删除的原理分析
源码分析前有几个问题,hashmap是怎么扩容的,扩容过后数据是怎么在重新分配数据,一次性扩容多大的数组 ,让我们带着这些问题去看看
/** * 初始化或加倍表大小。如果为空,则在符合田间阈值下的初始容量目标。 * 否则,因为我们使用的是二次幂展开,所以每个容器中的元素必须保持在同一索引处,或者移动 * 在新表中具有二次方偏移量。 * * @return the table */ final Node<K,V>[] resize() { //将原散列表获取,而不直接操作散列表 Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; //原table不为空 if (oldCap > 0) { //原容量已经达到最大容量了,无法进行扩容,直接返回老容量 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 老容量大于等于默认初始化容量 (16) 设置新容量为旧容量的两倍,就算 容量小于初始容量容量都会扩大一倍,但阈值不增加 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // 扩大一倍 threshold } /** * 在构造方法中,没有指定initialCapacity, 则不会给threshold赋值, 该值被初始化为0 * 指定了initialCapacity, 该值被初始化成大于initialCapacity的最小的2的次幂 * 这里这种情况指的是原table为空,并且在初始化的时候指定了容量,则用threshold作为table的实际大小 */ else if (oldThr > 0) newCap = oldThr; else { // 零初始阈值表示使用默认值 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 计算指定了initialCapacity情况下的新的 threshold ,指定容量小于默认容量也会走到这里 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; //上面进行计算出新的阈值及新的容量 就开始实际扩容 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; //不是第一次扩容 if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { /** 这里注意, table中存放的只是Node的引用,这里将oldTab[j]=null只是清除旧表的引用, * 但是真正的node节点还在, 只是现在由e指向它 并没有指向为null */ oldTab[j] = null; //桶中只有一个节点,直接放入新桶中 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //桶中为红黑树,则对树进行拆分 else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // 维持秩序 //对链表进行拆分 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; //遍历链表进行拆分 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; }
对链表进行扩容元素拆分
测试数据
public static void main(String[] args) { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("ff"); list.add("ssd"); list.add("c"); list.add("e4wewre"); list.add("f"); list.add("s"); list.add("vfgx6"); list.add("gfxcrt"); list.add("alvpo"); list.add("vsdfbh"); list.add("bsdfnhj"); list.add("zucxio"); list.add("iu8xce"); list.add("yhjghk"); list.add("plwop"); list.add("r"); for (String key : list) { int hash = key.hashCode() ^ (key.hashCode() >>> 16); System.out.println("字符串:" + key + " \tIdx(16):" + ((16 - 1) & hash) + " \tBit值:" + Integer.toBinaryString(hash) + " - " + Integer.toBinaryString(hash & 16) + " \t\tIdx(32):" + (( Integer.toBinaryString(key.hashCode()) +" "+ Integer.toBinaryString(hash) + " " + Integer.toBinaryString((32 - 1) & hash)))); } } 字符串:ff Idx(16):0 Bit值:110011000000 - 0 Idx(32):110011000000 110011000000 0 字符串:ssd Idx(16):5 Bit值:11011111000000101 - 0 Idx(32):11011111000000100 11011111000000101 101 字符串:c Idx(16):3 Bit值:1100011 - 0 Idx(32):1100011 1100011 11 字符串:e4wewre Idx(16):3 Bit值:111110010011100011101000000011 - 0 Idx(32):111110010011100000010001001101 111110010011100011101000000011 11 字符串:f Idx(16):6 Bit值:1100110 - 0 Idx(32):1100110 1100110 110 字符串:s Idx(16):3 Bit值:1110011 - 10000 Idx(32):1110011 1110011 10011 字符串:vfgx6 Idx(16):11 Bit值:110101011101100001000011011 - 10000 Idx(32):110101011101100010010110101 110101011101100001000011011 11011 字符串:gfxcrt Idx(16):4 Bit值:10110101100110000010011001010100 - 10000 Idx(32):10110101100110001001001111001100 10110101100110000010011001010100 10100 字符串:alvpo Idx(16):3 Bit值:101100010011100110101100011 - 0 Idx(32):101100010011100100011101010 101100010011100110101100011 11 字符串:vsdfbh Idx(16):10 Bit值:11001111110111111010011101011010 - 10000 Idx(32):11001111110111110110100010000101 11001111110111111010011101011010 11010 字符串:bsdfnhj Idx(16):12 Bit值:1010000100010011111001101100 - 0 Idx(32):1010000100010011010001111101 1010000100010011111001101100 1100 字符串:zucxio Idx(16):8 Bit值:11010110110011100001110011011000 - 10000 Idx(32):11010110110011101100101000010110 11010110110011100001110011011000 11000 字符串:iu8xce Idx(16):6 Bit值:10111001101110000110001101110110 - 10000 Idx(32):10111001101110001101101011001110 10111001101110000110001101110110 10110 字符串:yhjghk Idx(16):10 Bit值:11010100011001010111101011101010 - 0 Idx(32):11010100011001011010111010001111 11010100011001010111101011101010 1010 字符串:plwop Idx(16):1 Bit值:110010111010010101101000001 - 0 Idx(32):110010111010010110100011100 110010111010010101101000001 1 字符串:r Idx(16):2 Bit值:1110010 - 10000 Idx(32):1110010 1110010 10010
对链表进行拆分
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; }
通过源码和图进行分析知道了整个扩容拆分就来自于 该段代码,将链表进行重分组装
最后扩容过后的数组应该为原数组的两倍
从源码上看和 put方法是一样的 ,但 onlyIfAbsent 设置为true 也就是key对应的value已经存在,就返回存在的value,不进行替换。 在jdk1.8中
@Override public V putIfAbsent(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, true, true); }
/** *返回指定键映射到的值,或者{@code null},如果此映射不包含键的映射。 * *<p>更正式地说,如果此映射包含来自键的映射{@code k}到值{@code v}这样{@code(key==null?k==空: *equals(k))},则此方法返回{@codev};否则它返回{@code null}(最多可以有一个这样的映射。) * *<p>返回值{@code null}不一定</i>指示映射不包含密钥的映射;这也是映射可能显式地将键映射到{@code null}。 *{@link#containsKey containsKey}操作可用于 *区分这两种情况。 * *@see#put(object,object) */ public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; }
这里get方法还是比较简单的 主要就是找到对应的 object类,进行返回数据;始终检查第一个节点,第一个进行遍历进行查找
/** * 从此映射中删除指定键的映射(如果存在)。 * * @param 要从映射中删除其映射的键 * @return 与<tt>键相关的上一个值,或 * <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 remove(Object key) { Node<K,V> e; return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value; }
分析 removeNode方法
/** * 实现Map.remove和相关方法 是final的 * * @param hash的key值 * @param key the key * @param value要匹配的值if matchValue,else忽略 * @param matchValue if true仅在值相等时删除 * @param 如果为false,则在删除时不移动其他节点 * @return 节点,如果没有则为null */ 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; // 获取n为table长度,index为hash后的位置 // 如果当前table已经初始化,且index位置上的元素不为空,则进入if判断,准备查找需要删除的元素 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; //如果当前index位置上第一个元素则是需要被删除的元素,则将node指定为p,开始删除 //如果不是则进入else循环开始查找 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) node = p; //如果当前index位置上下一个元素不为空,则判断类型进行查找 else if ((e = p.next) != null) { if (p instanceof TreeNode) node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); else { //如果当前index位置为链表,则循环向后查找 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e; break; } p = e; } while ((e = e.next) != null); } } //如果node不为null,则代表查找到key值对应的元素 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { //如果被查找到的node类型为树类型,则调用树的删除方法 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; //将操作数加一 ++modCount; --size; afterNodeRemoval(node); return node; } } return null; }
这里对remove方法进行备注展示,这些都是比较简单的循环查找,我就不怎么解释
keyset方法用于获取到 所有的key 集合 ,查看源码put中没有添加 到set集合中,并且支持迭代器元素删除,这一一的疑问通过找到源码去看
/** * 返回此映射中包含的键的{@link Set}视图。 * 集合由映射支持,因此对映射的更改 * 反映在场景中,反之亦然。如果地图被修改 * 当集合上的迭代正在进行时(除了通过 * 迭代器自己的<tt>remove</tt>操作)的结果 * 迭代未定义。支持元素移除, * 从地图上删除相应的映射, * <tt>Iterator.remove</tt>, <tt>Set.remove</tt>, * <tt>removeAll</tt>, <tt>retainAll</tt>, and <tt>clear</tt> * operations. It does not support the <tt>add</tt> or <tt>addAll</tt> * operations. * * @return 此地图中包含的键的集合视图 */ public Set<K> keySet() { Set<K> ks = keySet; if (ks == null) { ks = new KeySet(); keySet = ks; } return ks; } final class KeySet extends AbstractSet<K> { public final int size() { return size; } public final void clear() { HashMap.this.clear(); } public final Iterator<K> iterator() { return new KeyIterator(); } public final boolean contains(Object o) { return containsKey(o); } public final boolean remove(Object key) { return removeNode(hash(key), key, null, false, true) != null; } public final Spliterator<K> spliterator() { return new KeySpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0); } public final void forEach(Consumer<? super K> action) { Node<K,V>[] tab; if (action == 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) action.accept(e.key); } if (modCount != mc) throw new ConcurrentModificationException(); } } }
从源码中可以看到 所有的迭代器,都来自于HashIterator 迭代器 ,并只做了把next方法重构,重点研究HashIterator
final class KeyIterator extends HashIterator implements Iterator<K> { public final K next() { return nextNode().key; } } final class ValueIterator extends HashIterator implements Iterator<V> { public final V next() { return nextNode().value; } } final class EntryIterator extends HashIterator implements Iterator<Map.Entry<K,V>> { public final Map.Entry<K,V> next() { return nextNode(); } }
abstract class HashIterator { Node<K,V> next; // 要返回的下一个条目 Node<K,V> current; // 当前条目 int expectedModCount; // 对于快速故障 int index; // 当前插槽 HashIterator() { expectedModCount = modCount; Node<K,V>[] t = table; current = next = null; index = 0; if (t != null && size > 0) { // 提前到第一个入口 do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null); } } public final boolean hasNext() { return next != null; } final Node<K,V> nextNode() { Node<K,V>[] t; Node<K,V> e = next; if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); if (e == null) throw new NoSuchElementException(); if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) { do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null); } return e; } public final void remove() { Node<K,V> p = current; if (p == null) throw new IllegalStateException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); current = null; K key = p.key; removeNode(hash(key), key, null, false, false); expectedModCount = modCount; } }
由图基本了解了整个思路是怎么样的跳转
整个hashmap扩容机制,也遍历等方法 ,迭代器在我们日常应用中应用很广泛,希望这篇文章对你理解hashmap有整体的一个了解