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  • 2019-11-09
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Java 语言是一门随时代快速发展的计算机语言程序,其深刻展示了程序编写的精髓,加上其简明严谨的结构及简洁的语法编写为其将来的发展及维护提供了保障。由于提供了网络应用的支持和多媒体的存。?嵬贫疘nternet和企业网络的Web的应用。

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  • 师资介绍 梁建全 梁建全 icon

    毕业于北京大学,14年以上JAVA企业项目架构和开发经验。曾在二炮科技处、UPS科技、日本UCI科技等多家知名企业担任过项目经理和研发总监。

  • 兄弟连教育 张立猛 张立猛 icon

    北航软件工程硕士,18年软件架构开发经验,曾就职于东软、DNS等知名企业,新东方、达内前教学总监,精通JAVAEE JAVA框架 oracle数据库,大数据大牛,知名企业培训大牛。


石家庄兄弟连除了强大的线下集中培训外,为在职和自学能力较强人士量身打造的IT云课堂,将线上课程与线下新的面授课同步,并通过一对一贴身服务等措施,实现了优质的教学效果。石家庄兄弟连还与国内200多所高等院校展开深度合作,让在校大学生参与真实的企业级项目研发,独立设计开发商业项目,享受到和石家庄兄弟连学员一样的企业级项目实战训练,广受各界好评。


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相关知识点:前言:Java8之后新增挺多新东西,在网上找了些相关资料,关于HashMap在自己被血虐之后痛定思痛决定整理一下相关知识方便自己看。图和有些内容参考的这个文章:http://www.importnew.com/16599.html

HashMap的存储结构如图:一个桶(bucket)上的节点多于8个则存储结构是红黑树,小于8个是单向链表。

1:HashMap的一些属性

public class HashMap extends AbstractMap implements Map, Cloneable, Serializable {

private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

// 默认的初始容量是16

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

// 最大容量

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 默认的填充因子(以前的版本也有叫加载因子的)

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 这是一个阈值,当桶(bucket)上的链表数大于这个值时会转成红黑树,put方法的代码里有用到

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

// 也是阈值同上一个相反,当桶(bucket)上的链表数小于这个值时树转链表

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

// 看源码注释里说是:树的最小的容量,至少是 4 x TREEIFY_THRESHOLD = 32 然后为了避免(resizing 和 treeification thresholds) 设置成64

static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

// 存储元素的数组,总是2的倍数

transient Node[] table;

transient Set> entrySet;

// 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。

transient int size;

// 每次扩容和更改map结构的计数器

transient int modCount;

// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容

int threshold;

// 填充因子

final float loadFactor;

2:HashMap的构造方法

// 指定初始容量和填充因子的构造方法

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {

// 指定的初始容量非负

if (initialCapacity < 0)

throw new IllegalArgumentException(Illegal initial capacity: +

initialCapacity);

// 如果指定的初始容量大于最大容量,置为最大容量

if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)

initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

// 填充比为正

if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))

throw new IllegalArgumentException(Illegal load factor: +

loadFactor);

this.loadFactor = loadFactor;

// 指定容量后,tableSizeFor方法计算出临界值,put数据的时候如果超出该值就会扩容,该值肯定也是2的倍数

// 指定的初始容量没有保存下来,只用来生成了一个临界值

this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);

}

// 该方法保证总是返回大于cap并且是2的倍数的值,比如传入999 返回1024

static final int tableSizeFor(int cap) {

int n = cap - 1;

// 向右做无符号位移

n |= n >>> 1;

n |= n >>> 2;

n |= n >>> 4;

n |= n >>> 8;

n |= n >>> 16;

// 三目运算符的嵌套

return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;

}

//构造函数2

public HashMap(int initialCapacity) {

this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);

}

//构造函数3

public HashMap() {

this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted

}

3:get和put的时候确定元素在数组中的位置

static final int hash(Object key) {

int h;

return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

}

要确定位置

第一步:首先是要计算key的hash码,是一个int类型数字。那后面的 h >>> 16 源码注释的说法是:为了避免hash碰撞(hash collisons)将高位分散到低位上了,这是综合考虑了速度,性能等各方面因素之后做出的。

第二步: h是hash码,length是上面Node[]数组的长度,做与运算 h & (length-1)。由于length是2的倍数-1后它的二进制码都是1而1与上其他数的结果可能是0也可能是1,这样保证运算后的均匀性。也就是hash方法保证了结果的均匀性,这点非常重要,会极大的影响HashMap的put和get性能。看下图对比:

图3.1是非对称的hash结果

图3.2是均衡的hash结果

这两个图的数据不是很多,如果链表长度超过8个会转成红黑树。那个时候看着会更明显,jdk8之前一直是链表,链表查询的复杂度是O(n)而红黑树由于其自身的特点,查询的复杂度是O(log(n))。如果hash的结果不均匀会极大影响操作的复杂度。相关的知识这里有一个红黑树基础知识博客 网上还有个例子来验证:自定义了一个对象来做key,调整hashCode()方法来看put值得时间

public class MutableKeyTest {

public static void main(String args[]){

class MyKey {

Integer i;

public void setI(Integer i) {

this.i = i;

}

public MyKey(Integer i) {

this.i = i;

}

@Override

public int hashCode() {

// 如果返回1

// return 1

return i;

}

// object作为key存map里,必须实现equals方法

@Override

public boolean equals(Object obj) {

if (obj instanceof MyKey) {

return i.equals(((MyKey)obj).i);

} else {

return false;

}

}

}

// 我机器配置不高,25000的话正常情况27毫秒,可以用2500万试试,如果hashCode()方法返回1的话,250万就卡死

Map map = new HashMap<>(25000,1);

Date begin = new Date();

for (int i = 0; i < 20000; i++){

map.put(new MyKey(i), "test " + i);

}

Date end = new Date();

System.out.println("时间(ms) " + (end.getTime() - begin.getTime()));

4:get方法

public V get(Object key) {

Node e;

return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;

}

final Node getNode(int hash, Object key) {

Node[] tab; Node first, e; int n; K k;

// hash & (length-1)得到红黑树的树根位置或者是链表的表头

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) {

// 如果是树,遍历红黑树复杂度是O(log(n)),得到节点值

if (first instanceof TreeNode)

return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);

// else是链表结构

do {

if (e.hash == hash &&

((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

return e;

} while ((e = e.next) != null);

}

}

return null;

}

5 :put方法,put的时候根据 h & (length – 1) 定位到那个桶然后看是红黑树还是链表再putVal

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[] tab; Node p; int n, i;

// 如果tab为空或长度为0,则分配内存resize()

if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

n = (tab = resize()).length;

// (n - 1) & hash找到put位置,如果为空,则直接put

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

else {

Node e; K k;

// 第一节节点hash值同,且key值与插入key相同

if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

e = p;

else if (p instanceof TreeNode)

// 红黑树的put方法比较复杂,putVal之后还要遍历整个树,必要的时候修改值来保证红黑树的特点

e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

else {

// 链表

for (int binCount = 0; ; ++binCount) {

if ((e = p.next) == null) {

// e为空,表示已到表尾也没有找到key值相同节点,则新建节点

p.next = newNode(hash, key, value, null);

// 新增节点后如果节点个数到达阈值,则将链表转换为红黑树

if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st

treeifyBin(tab, hash);

break;

}

// 容许空key空value

if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

break;

p = e;

}

}

// 更新hash值和key值均相同的节点Value值

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;

}

6:resize方法

final Node[] resize() {

Node[] 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;

}

// 这一句比较重要,可以看出每次扩容是2倍

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;

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