• HashMap源码解析


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    一:put方法流程

    二:get方法

    三:扩容机制


    一:put方法流程

    1. public V put(K key, V value) {
    2. return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    3. }
    4. final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
    5. boolean evict) {
    6. Node[] tab; Node p; int n, i;
    7. //判断数组是否未初始化
    8. if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
    9. //如果未初始化,调用resize方法 进行初始化
    10. n = (tab = resize()).length;
    11. //通过 & 运算求出该数据(key)的数组下标并判断该下标位置是否有数据
    12. if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
    13. //如果没有,直接将数据放在该下标位置
    14. tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    15. //该数组下标有数据的情况
    16. else {
    17. Node e; K k;
    18. //判断该位置数据的key和新来的数据是否一样
    19. if (p.hash == hash &&
    20. ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    21. //如果一样,证明为修改操作,该节点的数据赋值给e,后边会用到
    22. e = p;
    23. //判断是不是红黑树
    24. else if (p instanceof TreeNode)
    25. //如果是红黑树的话,进行红黑树的操作
    26. e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
    27. //新数据和当前数组既不相同,也不是红黑树节点,证明是链表
    28. else {
    29. //遍历链表
    30. for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
    31. //判断next节点,如果为空的话,证明遍历到链表尾部了
    32. if ((e = p.next) == null) {
    33. //把新值放入链表尾部
    34. p.next = newNode(hash, key, value, null);
    35. //因为新插入了一条数据,所以判断链表长度是不是大于等于8
    36. if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
    37. //如果是,进行转换红黑树操作
    38. treeifyBin(tab, hash);
    39. break;
    40. }
    41. //判断链表当中有数据相同的值,如果一样,证明为修改操作
    42. if (e.hash == hash &&
    43. ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    44. break;
    45. //把下一个节点赋值为当前节点
    46. p = e;
    47. }
    48. }
    49. //判断e是否为空(e值为修改操作存放原数据的变量)
    50. if (e != null) { // existing mapping for key
    51. //不为空的话证明是修改操作,取出老值
    52. V oldValue = e.value;
    53. //一定会执行 onlyIfAbsent传进来的是false
    54. if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
    55. //将新值赋值当前节点
    56. e.value = value;
    57. afterNodeAccess(e);
    58. //返回老值
    59. return oldValue;
    60. }
    61. }
    62. //计数器,计算当前节点的修改次数
    63. ++modCount;
    64. //当前数组中的数据数量如果大于扩容阈值
    65. if (++size > threshold)
    66. //进行扩容操作
    67. resize();
    68. //空方法
    69. afterNodeInsertion(evict);
    70. //添加操作时 返回空值
    71. return null;
    72. }

    二:get方法

    1. public V get(Object key) {
    2. Node e;
    3. //hash(key),获取key的hash值
    4. //调用getNode方法,见下面方法
    5. return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    6. }
    7. final Node getNode(int hash, Object key) {
    8. Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
    9. //找到key对应的桶下标,赋值给first节点
    10. if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
    11. (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
    12. //判断hash值和key是否相等,如果是,则直接返回,桶中只有一个数据(大部分的情况)
    13. if (first.hash == hash && // always check first node
    14. ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    15. return first;
    16. if ((e = first.next) != null) {
    17. //该节点是红黑树,则需要通过红黑树查找数据
    18. if (first instanceof TreeNode)
    19. return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
    20. //链表的情况,则需要遍历链表查找数据
    21. do {
    22. if (e.hash == hash &&
    23. ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    24. return e;
    25. } while ((e = e.next) != null);
    26. }
    27. }
    28. return null;
    29. }

    三:扩容机制

    1. //扩容、初始化数组
    2. final Node[] resize() {
    3. Node[] oldTab = table;
    4. //如果当前数组为null的时候,把oldCap老数组容量设置为0
    5. int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    6. //老的扩容阈值
    7. int oldThr = threshold;
    8. int newCap, newThr = 0;
    9. //判断数组容量是否大于0,大于0说明数组已经初始化
    10. if (oldCap > 0) {
    11. //判断当前数组长度是否大于最大数组长度
    12. if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
    13. //如果是,将扩容阈值直接设置为int类型的最大数值并直接返回
    14. threshold = Integer.MAX_VALUE;
    15. return oldTab;
    16. }
    17. //如果在最大长度范围内,则需要扩容 OldCap << 1等价于oldCap*2
    18. //运算过后判断是不是最大值并且oldCap需要大于16
    19. else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
    20. oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
    21. newThr = oldThr << 1; // double threshold 等价于oldThr*2
    22. }
    23. //如果oldCap<0,但是已经初始化了,像把元素删除完之后的情况,那么它的临界值肯定还存在, 如果是首次初始化,它的临界值则为0
    24. else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
    25. newCap = oldThr;
    26. //数组未初始化的情况,将阈值和扩容因子都设置为默认值
    27. else { // zero initial threshold signifies using defaults
    28. newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
    29. newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    30. }
    31. //初始化容量小于16的时候,扩容阈值是没有赋值的
    32. if (newThr == 0) {
    33. //创建阈值
    34. float ft = (float)newCap * loadFactor;
    35. //判断新容量和新阈值是否大于最大容量
    36. newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
    37. (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    38. }
    39. //计算出来的阈值赋值
    40. threshold = newThr;
    41. @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    42. //根据上边计算得出的容量 创建新的数组
    43. Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
    44. //赋值
    45. table = newTab;
    46. //扩容操作,判断不为空证明不是初始化数组
    47. if (oldTab != null) {
    48. //遍历数组
    49. for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
    50. Node e;
    51. //判断当前下标为j的数组如果不为空的话赋值个e,进行下一步操作
    52. if ((e = oldTab[j]) != null) {
    53. //将数组位置置空
    54. oldTab[j] = null;
    55. //判断是否有下个节点
    56. if (e.next == null)
    57. //如果没有,就重新计算在新数组中的下标并放进去
    58. newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
    59. //有下个节点的情况,并且判断是否已经树化
    60. else if (e instanceof TreeNode)
    61. //进行红黑树的操作
    62. ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
    63. //有下个节点的情况,并且没有树化(链表形式)
    64. else {
    65. //比如老数组容量是16,那下标就为0-15
    66. //扩容操作*2,容量就变为32,下标为0-31
    67. //低位:0-15,高位16-31
    68. //定义了四个变量
    69. // 低位头 低位尾
    70. Node loHead = null, loTail = null;
    71. // 高位头 高位尾
    72. Node hiHead = null, hiTail = null;
    73. //下个节点
    74. Node next;
    75. //循环遍历
    76. do {
    77. //取出next节点
    78. next = e.next;
    79. //通过 与操作 计算得出结果为0
    80. if ((e.hash & oldCap) == 0) {
    81. //如果低位尾为null,证明当前数组位置为空,没有任何数据
    82. if (loTail == null)
    83. //将e值放入低位头
    84. loHead = e;
    85. //低位尾不为null,证明已经有数据了
    86. else
    87. //将数据放入next节点
    88. loTail.next = e;
    89. //记录低位尾数据
    90. loTail = e;
    91. }
    92. //通过 与操作 计算得出结果不为0
    93. else {
    94. //如果高位尾为null,证明当前数组位置为空,没有任何数据
    95. if (hiTail == null)
    96. //将e值放入高位头
    97. hiHead = e;
    98. //高位尾不为null,证明已经有数据了
    99. else
    100. //将数据放入next节点
    101. hiTail.next = e;
    102. //记录高位尾数据
    103. hiTail = e;
    104. }
    105. }
    106. //如果e不为空,证明没有到链表尾部,继续执行循环
    107. while ((e = next) != null);
    108. //低位尾如果记录的有数据,是链表
    109. if (loTail != null) {
    110. //将下一个元素置空
    111. loTail.next = null;
    112. //将低位头放入新数组的原下标位置
    113. newTab[j] = loHead;
    114. }
    115. //高位尾如果记录的有数据,是链表
    116. if (hiTail != null) {
    117. //将下一个元素置空
    118. hiTail.next = null;
    119. //将高位头放入新数组的(原下标+原数组容量)位置
    120. newTab[j + oldCap] = hiHead;
    121. }
    122. }
    123. }
    124. }
    125. }
    126. //返回新的数组对象
    127. return newTab;
    128. }

    四:总结

    HashMap是Java中常用的数据结构之一,用于存储键值对的键值对。以下是HashMap的几个常见的使用场景总结:

    1. 缓存管理:HashMap可以用于实现缓存功能,将数据存储在HashMap中,以键值对的形式保存。可以通过查询HashMap来获取需要的数据,避免了再次计算或查询数据库的开销。

    2. 数据索引:HashMap是一种快速查找数据的数据结构,可以根据键快速找到对应的值。因此,HashMap可以用于构建索引结构,提高数据的检索效率。

    3. 字典:HashMap可以用于实现字典功能,将单词与对应的意义作为键值对存储在HashMap中。通过查询键来获取对应的意义,实现快速查找。

    4. 频率统计:HashMap可以用于统计数据中各个元素出现的频率。可以将元素作为键,出现的次数作为值,通过对值进行排序或查询,获取频率最高的元素。

    5. 数据存储和检索:HashMap是一种高效的数据结构,可以用于存储和检索大量数据。可以根据键快速找到对应的值,提高数据的存取效率。

    总之,HashMap可以在需要存储和检索数据的场景中发挥作用,并且由于其高效的存取方式,在大多数情况下,都是一个不错的选择。

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