1類的定義

程式碼

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

說明

• Cloneable 允許被克隆
• Serializable 允許被序列化

2成員變數

程式碼

    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
 

• DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 初始容量，必須是2的冪
• DEFAULT_LOAD_FACTOR 預設負載因子

3常用內部類

程式碼

 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        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);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        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;
        }
    }
 

• 每個節點相當於一個 key-value ，是map儲存的基本單位

3靜態方法

1 hash

 static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

通過key生成hash值。

2 comparableClassFor

 static Class<?> comparableClassFor(Object x) {
        if (x instanceof Comparable) {
            Class<?> c; Type[] ts, as; Type t; ParameterizedType p;
            if ((c = x.getClass()) == String.class) // bypass checks
                return c;
            if ((ts = c.getGenericInterfaces()) != null) {
                for (int i = 0; i < ts.length; ++i) {
                    if (((t = ts[i]) instanceof ParameterizedType) &&
                        ((p = (ParameterizedType)t).getRawType() ==
                         Comparable.class) &&
                        (as = p.getActualTypeArguments()) != null &&
                        as.length == 1 && as[0] == c) // type arg is c
                        return c;
                }
            }
        }
        return null;
    }
 

釋義

通過一個物件來返回他的類

解析

• ts = c.getGenericInterfaces()
  獲直接實現的介面列表
  詳細參考連結 連結

3tableSizeFor

 static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

解析

給一個值x，返回n 其中n的範圍為 2^(n-1) <x< 2 ^n

4建構函式

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

   
    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }

建構函式就是設定負載因子和初始化map大小。

5常用方法

5.1getNode(）

 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) {
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

解析

• getNode(int hash, Object key) 是一個final方法不能被成
• 方法解釋

• 第一步，通過hash值找到 儲存位置，在判斷這個節點是否和傳入的key相同
• 第二步 如果這個節點和傳入的key不同，那麼判斷是否是紅黑樹節點，如果是紅黑樹節點，則呼叫紅黑資料獲取值
• d如果不是，一直遍歷這個連結串列

總結

其實就是相當於一個列車，有的車廂存的是連結串列，有的車廂存的是樹，如果是樹，就呼叫樹的方法，如果是連結串列就呼叫連結串列的遍歷方法。

5.2containsKey(）

public boolean containsKey(Object key) {
        return getNode(hash(key), key) != null;
    }

解析

直接調的get方法，判斷是否有這個key

5.3 put

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
  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;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            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))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
/*擴容*/
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) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            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
            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;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        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;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

解析：

• 調的是putVal方法，putVal是一個final方法。
• 程式解析

• 1如果map為空，呼叫resize()對map進行擴容。
• 2根據hash值找見節點，判斷這個節點是否為空，如果為空，就把傳入的節點值存在這裡
• 3如果找到的當前節點的key值相同，則將原來的值替換成傳入的節點的值
• 4如果找到的當前節點時樹節點，則呼叫紅黑樹進行新增值
• 5其他值迴圈遍歷連結串列新增

注意：resize（）擴容

當hashmap中的元素越來越多的時候，碰撞的機率也就越來越高（因為陣列的長度是固定的），所以為了提高查詢的效率，就要對hashmap的陣列進行擴容，陣列擴容這個操作也會出現在ArrayList中，所以這是一個通用的操作，很多人對它的效能表示過懷疑，不過想想我們的“均攤”原理，就釋然了，而在hashmap陣列擴容之後，最消耗效能的點就出現了：原陣列中的資料必須重新計算其在新陣列中的位置，並放進去，這就是resize。

那麼hashmap什麼時候進行擴容呢？當hashmap中的元素個數超過陣列大小loadFactor時，就會進行陣列擴容，loadFactor的預設值為0.75，也就是說，預設情況下，陣列大小為16，那麼當hashmap中元素個數超過160.75=12的時候，就把陣列的大小擴充套件為216=32，即擴大一倍，然後重新計算每個元素在陣列中的位置，而這是一個非常消耗效能的操作，所以如果我們已經預知hashmap中元素的個數，那麼預設元素的個數能夠有效的提高hashmap的效能。比如說，我們有1000個元素new HashMap(1000), 但是理論上來講new HashMap(1024)更合適，不過上面annegu已經說過，即使是1000，hashmap也自動會將其設定為1024。 但是new HashMap(1024)還不是更合適的，因為0.751000 < 1000, 也就是說為了讓0.75 * size > 1000, 我們必須這樣new HashMap(2048)才最合適，既考慮了&的問題，也避免了resize的問題。

5.4 putAll

 public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        putMapEntries(m, true);
    }
     final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
        int s = m.size();
        if (s > 0) {
            if (table == null) { // pre-size
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                         (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                if (t > threshold)
                    threshold = tableSizeFor(t);
            }
            else if (s > threshold)
                resize();
            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);
            }
        }
    }

解析

• 其實就是迴圈 putVal（）；

5.5 removeNode

 public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
            null : e.value;
    }

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;
    }

解析

• 其實就是先找到那個節點，如果是樹節點，按照樹的刪除演算法刪除，如果是鏈，則按照鏈的方法刪除。

5.6 clear

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;
        }
    }

清除資料

5.7 containsValue

 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;
    }

• 判斷是否有相同的值