146_初识Java_HashMap的原理_简单了解

• 1、示意图
• 2、简要摘录源码以便理解
• 3、总结
• 4、加载因子为何是0.75
• 5、主数组长度为什么要为2的n次幂
• 6、备忘：取离cap最近的2的幂

HashMap底层是数组，数组里存储的是链表（单向链表或双向链表【红黑树】）

1、示意图

2、简要摘录源码以便理解

//简要摘录HashMap源码以便理解
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
	static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //默认主数组长度16
	static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//主数组最大长度
	static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//默认加载因子
	static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
	static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
	transient Node<K,V>[] table;//底层主数组
	transient int size;//元素的数量
	int threshold;//表示数组扩容门槛
	final float loadFactor;//运行时加载因子
	transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
	//空构造器
	public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;  //设置加载因子
    }
	//带参构造器
	public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
	//带参构造器
	public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        this.loadFactor = loadFactor;//设置加载因子
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//比它大的最近的2的幂
    }

	public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
	//计算key的哈希值 并二次散列
	static final int hash(Object key) {
        int h;
		//二次散列
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
	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)
            n = (tab = resize()).length;//首次添加，初始化主数组 长度n=16
		//求余hash%n，计算存放位置下标i，该位置值取出赋给p
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //如果p为null 
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//封装为对象后赋给该下标
        else {
			//如果p不为null，即该下标已有数据
            Node<K,V> e; K k;
			//如果p的hash与key都与新值相同(出现哈希碰撞)
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;//p赋给e
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
				//遍历链表
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
					//尾插法
                    if ((e = p.next) == null) {//如果没有下一个即是最后一个
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);//封装为对象 赋给最后一个的next
                        //如果链表长度大于等于7 （8-1）
						if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);//扩容并重新安放各个元素
                        break;
                    }
					//如果下一个的hash与key都与新值相同(出现哈希碰撞) 
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;//中断遍历 去更新值
                    p = e;//继续下一个
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;//保存旧值
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;//更新为新值 
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;//返回旧值
            }
        }
        ++modCount;
		//集合元素数量加一，如果数量达到扩容门槛
        if (++size > threshold)
            resize();//扩容
        return null;
    }
	final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
		//如果旧容量大于0  非首次添加
        if (oldCap > 0) {
			//如果旧容量大于最大容量
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE; 扩容门槛设为int最大值
                return oldTab;//返回传入的旧主数组 即不再进行后续扩容
            }//新容量取旧容量的2倍 32，如果旧容量大于或等于16，新扩容门槛取旧扩容门槛的2倍 24
            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 { 
			//首次添加时,取默认初始数组容量 16
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
			//默认加载因子计算扩容门槛 12
            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;//设置扩容门槛
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];//初始化主数组 长度为newCap
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {//如果旧主数组不为空
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {//遍历旧主数组
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {//如果该位置有值
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)//如果该位置链表下一个为空 即该位置是链表只有一个节点
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;// 求余hash%newCap 取新数组的下标 将链表赋给新数组的该下标位置
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        //如果下一个存在，即链表有多个节点
						Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;//取链表下一节点赋给next
							//根据hash把链表节点分为低区、高区2部分
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {//坐落在低区
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;//低区链表的头节点
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
								//坐落在高区
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;//高区链表的头节点
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        if (loTail != null) {//如果有坐落在低区的节点
                            loTail.next = null;//尾部截断
                            newTab[j] = loHead;//低区链表头结点放到j位
                        }
                        if (hiTail != null) {//如果有坐落在高区的节点
                            hiTail.next = null;//尾部截断
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;//高区链表头结点放到j+oldCap位
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }
	
	final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
        int n, index; Node<K,V> e;
		//如果底层数组为null或长度小于 64
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize();//扩容数组
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
            do {
				//替换为红黑树
                TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
                if (tl == null)
                    hd = p;
                else {
                    p.prev = tl;
                    tl.next = p;
                }
                tl = p;
            } while ((e = e.next) != null);
            if ((tab[index] = hd) != null)
                hd.treeify(tab);
        }
    }
}

3、总结

• HashMap底层是数组，数组里存储的是链表（单向链表或红黑树）
• 底层数组默认初始长度16，默认加载因子0.75，则默认扩容门槛12
• 底层数组的扩容是成倍进行的16、32、64、128…
• 扩容触发条件：存入数据数量达到扩容门槛，或 链表长度超7且数组长度小于64时
• 链表长度小于7时，是单向链表，达到7且数组长度大于64时，会转变为红黑树

4、加载因子为何是0.75

• 综合考虑查询效率及空间利用率的结果
• 假设加载因子设为1：即装满才扩容，空间充分使用，利用率高，但哈希碰撞概率提高了，容易产生链表，链表越多，查询效率就低。
• 假设加载因子设为0.5：即装一半就扩容，空间利用率不高，哈希碰撞概率降低了，不容易产生链表，查询效率高
  -综上，取中间值0.75，均衡查询效率及空间利用率

5、主数组长度为什么要为2的n次幂

• 数组下标计算：i = (tab.length- 1) & hash
  数组长度为2的n次幂，则数组长度-1，的二进制形式后面均为1，此时
  (tab.length- 1) & hash 等价于hash%tab.length，是集合[0-tab.length)
• 防止哈希冲突

6、备忘：取离cap最近的2的幂

	//获取比cap大的最近的2的幂
	static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;//等价于 n = n | (n >>> 1) 即二进制格式低位全部置1，
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        return (n < 0) ? 1 : n + 1;
    }

• 举例数字8，其二进制格式变化过程如下图：其结果位原数字低位全部置1，公式最后又加了1，所以最终结果为大于自己的最近的2的幂 16