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set\list\map部分原始碼解析

一:整體繼承的關係

List、Set實現Collection介面。Map並沒有實現任何介面,但內部聚合了一個Collection物件

 

二:陣列與集合的不同

  • 陣列只能存放單一的資料型別、集合可以儲存和運算元目不固定的一組資料

  • 所有的JAVA集合都位於 java.util包中

  • JAVA集合只能存放引用型別(類似int不可以,可以使用Integer)的的資料,不能存放基本資料型別( Java集合中實際存放的只是物件的引用,每個集合元素都是一個引用變數,實際內容都放在堆記憶體或者方法區裡面,但是基本資料型別是在棧記憶體上分配空間的,棧上的資料隨時就會被收回的

    )。

三:Collection介面簡介

  • Collection是最基本的集合介面,聲明瞭適用於JAVA集合(只包括Set和List)的通用方法。 Set 和List 都繼承了Conllection。

  • Collection沒有get()方法來取得某個元素。只能通過iterator()遍歷元素。

  • Collection繼承體系,來自:https://blog.csdn.net/qq_28261343/article/details/52614411

Collection
    |-----List  有序(儲存順序和取出順序一致),可重複

        |----ArrayList ,執行緒不安全,底層使用陣列實現,查詢快,增刪慢。效率高。
                每次容量不足時,自增長度的一半,如下原始碼可知
                  int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);

        |----LinkedList , 執行緒不安全,底層使用連結串列實現,查詢慢,增刪快。效率高

        |----Vector , 執行緒安全,底層使用陣列實現,查詢快,增刪慢。效率低
                每次容量不足時,預設自增長度的一倍(如果不指定增量的話),如下原始碼可知
                   int newCapacity = oldCapacity + ((capacityIncrement > 0) ?
                                   capacityIncrement : oldCapacity);

    |-----Set   元素唯一
    一個不包含重複元素的 collection。更確切地講,set 不包含滿足 e1.equals(e2) 的元素對 e1 和 e2,並且最多包含一個 null 元素

        |--HashSet 底層是由HashMap實現的,通過物件的hashCode方法與equals方法來保證插入元素的唯一性,無序(儲存順序和取出順序不一致)。

            |--LinkedHashSet 底層資料結構由雜湊表和連結串列組成。雜湊表保證元素的唯一性,連結串列保證元素有序。(儲存和取出是一致)

        |--TreeSet 基於 TreeMap 的 NavigableSet 實現。使用元素的自然順序對元素進行排序,或者根據建立 set 時提供的 Comparator 進行排序,具體取決於使用的構造方法。 元素唯一。

四:特性

1、List:

  • 有序 元素可重複

  • 底層維護的陣列可自動擴充套件

  • 因為有序,所以可以通過下標獲得資料 也可以通過迭代

  • 主要實現:ArrayList LinkList Vector

2、Set

  • 最簡單的一種集合

  • 無序 元素不可重複;

  • 因為資料無序,所以不可以通過下標訪問,只能通過迭代得到資料。

  • 主要實現:HashSet TreeSet 

3、Map

  • 鍵物件和值物件對映的集合,鍵值對集合

  • Map沒有繼承於Collection介面

  • 主要實現:HashMap HashTable LinkHashMap TreeMap

五:深入特性

1:list\map序列化

  • 對於list的底層儲存 ,都是由”transient“修飾的,這是不會自動進行序列化的,但是他們的序列化怎麼實現的呢?

transient Object[] elementData;    //ArrayList

transient Node<E> first; transient Node<E> last;    //LinkedList

transient Node<K,V>[] table;   //HashMap
  • 序列化方法(以Arraylist為例):

private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)throws java.io.IOException{
    // Write out element count, and any hidden stuff
    int expectedModCount = modCount;
    s.defaultWriteObject();    //對預設可以序列化的欄位進行序列化

    // Write out size as capacity for behavioural compatibility with clone()
    s.writeInt(size);


    // Write out all elements in the proper order.
    for (int i=0; i<size; i++) {    //對儲存的資料進行序列化,單個元素一個一個的序列化
        s.writeObject(elementData[i]);
    }


    if (modCount != expectedModCount) {
        throw new ConcurrentModificationException();
    }
}
  • 為什麼要這樣實現呢?

    • 因為,這些集合存在動態擴容機制,實際儲存的資料數量總是小於陣列的真實大小,所以如果直接對儲存資料的陣列進行自動的序列化,浪費資源,採用這種方式效率會更高。

2:LinkedList獲取元素的方式(*)

  • 原始碼解析:

public E get(int index) {
    checkElementIndex(index);  //檢查獲取位置是否合理
    return node(index).item;    //獲取資料,node(index)方法如下
}

Node<E> node(int index) {
    if (index < (size >> 1)) {    //首先,判斷查詢的位置是否在左半部分,如果是則從開始遍歷
        Node<E> x = first;
        for (int i = 0; i < index; i++)
            x = x.next;
        return x;
   } else {                               //如果不是,則從尾部開始遍歷
        Node<E> x = last;
        for (int i = size - 1; i > index; i--)
            x = x.prev;
        return x;
    }
}

3:TreeMap排序

  • 自定義排序程式碼:

package others;
import java.util.*;

/**
* 測試TreeMap的自定義排序方式
* 預設是:對key的由大到小排序
*/
public class TreeMapSortForValue {

    public static void main(String[] args) {
        ////測試根據value從小到大排序(預設為從大到小) <可以進行重複值排序了!!!!>
        Map<String,Integer> map = new TreeMap<>();
        map.put("a", 4);
        map.put("d", 3);
        map.put("c", 1);
        map.put("b", 7);
        map.put("h", 3);
        sortForValue(map);

        ////測試自定義排序,這種方式只能對key操作,不可以對value
        Map<String,Integer> map1= new TreeMap<>(new customSortForMinToMax());
        map1.put("a", 4);
        map1.put("d", 3);
        map1.put("c", 1);
        map1.put("b", 7);
        map1.put("h", 3);
        System.out.println(map1);

    }


    static void sortForValue(Map<String, Integer> map){
        List<Map.Entry<String,Integer>> list = new ArrayList<>(map.entrySet());
        //自定義排序,預設為從大到小就不必建立下面的語句
        list.sort((o1, o2) -> o1.getValue().compareTo(o2.getValue())); //lambda表示式形式,效果等同於下面
        // list.sort(new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() { //非lambda表示式形式
        // @Override
        // public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {
        // return o1.getValue().compareTo(o2.getValue());
        // }
        // });

        for (Map.Entry m : list){
            System.out.println(m.getKey()+" "+m.getValue());
        }
    }
}

//自定義排序方法的具體實現類
class customSortForMinToMax implements Comparator<String>{

    @Override
    public int compare(String o1, String o2) {
        return o1.compareTo(o2);
    }
}
  • 微原理

    • put方法大致執行順序如下:

    • 1:檢查是否為null,再次提醒,key值不能為null

    • 2:分情況(有無)比較器。比如有比較器原始碼:

// 有比較器

if (cpr != null) {
    do {
       parent = t;
        cmp = cpr.compare(key, t.key);
        if (cmp < 0)
            t = t.left;
        else if (cmp > 0)
            t = t.right;
        else
            // 如果key值相等,覆蓋,返回舊值
            return t.setValue(value);
    } while (t != null);
}
  • 3:put為插入操作,可能破壞紅黑樹,所以進行旋轉,並且增加size,modCount

// 此函式為插入元素後,有可能破壞紅黑樹性質
// 故需要旋轉節點來修復紅黑樹
fixAfterInsertion(e);
size++;
modCount++;
  • 其他:

  • modCount變數(修改該集合的次數,實現fail-fast的關鍵!):

    • 線上程不安全的集合中,如果使用迭代器的過程中,發現集合被修改,會丟擲ConcurrentModificationExceptions錯誤,這就是fail-fast機制。對集合進行結構性修改時,modCount都會增加,在初始化迭代器時,modCount的值會賦給expectedModCount,在迭代的過程中,只要modCount改變了,int expectedModCount = modCount等式就不成立了,迭代器檢測到這一點,就會丟擲錯誤:currentModificationExceptions。

  • * TreeMap是根據key進行排序的,它的排序和定位需要依賴比較器或覆寫Comparable介面,也因此不需要key覆寫hashCode方法和equals方法,就可以排除掉重複的key,而HashMap的key則需要通過覆寫hashCode方法和equals方法來確保沒有重複的key

  • * TreeMap的查詢、插入、刪除效率均沒有HashMap高,一般只有要對key排序時才使用TreeMap

  • * TreeMap的key不能為null,而HashMap的key可以為null

4:擴容機制

  • 初始容量與擴容倍數

    • HashMap:

      • 初始容量:1<<4 即:16

      • 初始負載因子 : 0.75

      • 初始臨界容量:16*0.75 = 12

      • 為什麼HashMap的容量為2的冪次呢? 1:使分佈更加均勻 2:便於取餘  ,即在便於取餘的基礎上使分佈更加均勻。

      • 擴容步驟大致為:

      • 1:建立新陣列儲存未擴容前陣列

      • 2:計算出擴容後的容量,臨界容量

      • 3:根據新容量建立一個新陣列,並將引用賦值到類變數table上

      • 4:將舊陣列的元素複製到新陣列中

      • 5:擴容完成,具體細節請看下面的原始碼與註釋

  //初始容量

    /**
     * The default initial capacity - MUST be a power of two.
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

    //最大容量
    /**
     * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
     * by either of the constructors with arguments.
     * MUST be a power of two <= 1<<30.
     */

    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    //初始負載因子
    /**
     * The load factor used when none specified in constructor.
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    。。。。。

    //擴容方法 

    final Node<K,V>[] resize() {
        //建立一個新的陣列儲存未擴容前陣列
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        //記錄未擴容前陣列引數:容量和負載因子
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;   //threshold為臨界值,即:負載因子*容量
        //建立擴容後新陣列的引數並初始化
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            //如果未擴容前容量就已經大於等於最大容量,則不再擴容,並設定臨界值為最大整數值
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            //賦值擴容後的陣列容量和臨界儲存容量
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }

        //舊陣列容量小於0,如果臨界值大於0,則複製新容量為臨界值
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        //舊陣列容量和臨界值都小於0,則重新初始化為預設容量
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
         //如果臨界容量為0,則重新計算臨界值並賦值
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        //正式修改 擴容後的臨界值
        threshold = newThr;
        //根據計算的新容量建立一個新的陣列
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        //正式修改 擴容後的陣列物件
        table = newTab;
        //將舊陣列(oldTab)裡面的值複製到新陣列(table)
        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;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        //擴容完成,返回新陣列,此處返回table和newTab是一樣的,因為陣列是引用傳遞,使用的是同意地址下的陣列
        return newTab;
    }
  • ArrayList:

    • 初始容量:10

    • 擴容機制:預設擴容為原來容量的1.5倍

  /**
     * Default initial capacity.
     */
    //初始容量
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;

    
    。。。。。。

    /**
     * Increases the capacity to ensure that it can hold at least the
     * number of elements specified by the minimum capacity argument.
     *
     * @param minCapacity the desired minimum capacity
     */

    private void grow(int minCapacity) {
        // overflow-conscious code
        //儲存未擴容前容量
        int oldCapacity = elementData.length;
        //新容量為 舊容量的的1.5倍
        int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        //如果新容量小於容量最小值,則重新賦值為最小值
        if (newCapacity - minCapacity < 0)
            newCapacity = minCapacity;
       //如果新容量大於容量最大值,則重新賦值為最大值
        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
        // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
        //複製元素到新陣列
        elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    }
    //返回值為<T> T[]的Arrays.copyOf方法
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public static <T> T[] copyOf(T[] original, int newLength) {
        return (T[]) copyOf(original, newLength, original.getClass());
    }
    //返回值為<T,U> T[]的copyOf方法
    public static <T,U> T[] copyOf(U[] original, int newLength, Class<? extends T[]> newType) {
        @SuppressWarnings("unchecked")
        //根據新容量建立新陣列
        T[] copy = ((Object)newType == (Object)Object[].class)
            ? (T[]) new Object[newLength]
            : (T[]) Array.newInstance(newType.getComponentType(), newLength);
        //呼叫系統函式進行克隆
        System.arraycopy(original, 0, copy, 0,
                         Math.min(original.length, newLength));
        return copy;

    }
  • Vector

    • 初始容量:10

    • 擴容機制:預設擴容你為原來容量的2倍,具體擴容機制與ArrayList類似,會進行併發控制

5:HashMap中key中null值儲存位置(JDK8)

  • Jdk8中null值存放位置

  • put方法放key為null的流程如下:

/**put方法*/
public V put(K key, V value) {
    //使用了putVal方法,其中使用了hash(key)方法獲取到key的hash
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

/**hash(key)方法*/
static final int hash(Object key) {
    int h;
    //此處可以看到,當key為null時,直接將其hash值設定為0
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}


/**putVal(,,)方法*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    //初始化底層陣列
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    //!!!此處計算key應該在陣列的位置
    // 我們已經知道當key為null時,hash值為0,則“i = (n - 1) & hash]”這一步後"i = 0"
    //因為所有的值與0相與都為0,則如果陣列的該位置沒有節點,則建立一個新的節點並賦值
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    //如果有節點,分是否是同一個key兩種情況,同一個key則替換其value,不同key則向後拉鍊
    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;
        }
    }

    //增加該map的修改次數
    ++modCount;

    //增加元素數,並注意擴容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}