【Java】集合-HashMap详解编程语言

HashMap 简介

HashMap 主要用来存放键值对，它基于哈希表的Map接口实现，是常用的Java集合之一。

JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）.JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。

HashMap继承了AbstractMap抽象类，并实现了Map、Cloneable、Serializable接口。

底层数据结构分析 JDK1.8之前

JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。

所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。

JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:

JDK 1.8 的 hash方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。

static final int hash(Object key) {

 int h; 

 // key.hashCode() : 返回散列值也就是hashcode 

 // ^ : 按位异或 

 // : 无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐 

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

对比一下 JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源码.

static int hash(int h) {

 h ^= (h 20) ^ (h 12); 

 return h ^ (h 7) ^ (h 4); 

相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。

所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。

JDK1.8之后

相比于之前的版本，jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。

HashMap内部属性：

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

 // 序列号 

 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 

 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 

 // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树 

 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 

 // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表 

 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; 

 // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小 

 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; 

 // 存储元素的数组，总是2的幂次倍 

 transient Node k,v [] table; 

 // 存放具体元素的集 

 transient Set map.entry k,v 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; 

 // 加载因子 

 final float loadFactor; 

loadFactor加载因子

loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度，loadFactor越趋近于1，那么 数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor越小，也就是趋近于0，数组中存放的数据(entry)也就越少，也就越稀疏。

loadFactor太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。

给定的默认容量为 16，负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据，当数量达到了 16 * 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，所以非常消耗性能。

threshold

threshold = capacity * loadFactor，当Size =threshold的时候，那么就要考虑对数组的扩增了，也就是说，这个的意思就是 衡量数组是否需要扩增的一个标准。

final int hash;// 哈希值，存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较 final K key;//键 V value;//值 // 指向下一个节点 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; } // 重写hashCode()方法 public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; // 重写 equals() 方法 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;

树节点类源码:

static final class TreeNode K,V extends LinkedHashMap.Entry K,V {

 TreeNode K,V parent; // 父 

 TreeNode K,V left; // 左 

 TreeNode K,V right; // 右 

 TreeNode K,V prev; // needed to unlink next upon deletion 

 boolean red; // 判断颜色 

 TreeNode(int hash, K key, V val, Node K,V next) {

 super(hash, key, val, next); 

 // 返回根节点 

 final TreeNode K,V root() {

 for (TreeNode K,V r = this, p;;) {

 if ((p = r.parent) == null) 

 return r; 

 r = p; 

HashMap源码分析 构造方法

如图，HashMap有以下4个构造方法。

 // 默认构造方法。 

 public HashMap() {

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

 // 包含另一个“Map”的构造方法 

 public HashMap(Map ? extends K, ? extends V m) {

 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 

 putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法 

 // 指定“容量大小”的构造方法 

 public HashMap(int initialCapacity) {

 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); 

 // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造方法 

 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); 

putMapEntries方法：

final void putMapEntries(Map ? extends K, ? extends V m, boolean evict) {

 int s = m.size(); 

 if (s 0) {

 // 判断table是否已经初始化 

 if (table == null) {

 // pre-size 

 // 未初始化，s为m的实际元素个数 

 float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; 

 int t = ((ft (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? 

 (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY); 

 // 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值 

 if (t threshold) 

 threshold = tableSizeFor(t); 

 // 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理 

 else if (s threshold) 

 resize(); 

 // 将m中的所有元素添加至HashMap中 

 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); 

put方法

HashMap只提供了put用于添加元素，putVal方法只是给put方法调用的一个方法，并没有提供给用户使用。

对putVal方法添加元素的分析如下：

如果定位到的数组位置没有元素，就直接放入。 如果定位到的数组位置有元素就和要插入的key比较，如果key相同就直接覆盖，如果key不相同，就判断p是否是一个树节点，如果是，就调用e = ((TreeNode K,V )p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)将元素添加进入。如果不是，就遍历链表插入(即插入的是链表尾部)。在这一过程中如果遇到相同的key，那么就结束遍历过程，覆盖该key对应的value。

putVal方法流程图如下：

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; 

 // table未初始化或者长度为0，进行扩容 

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

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

 // (n - 1) hash 确定元素存放在哪个桶中。桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中) 

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

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

 // 桶中已经存在元素 

 else {

 Node K,V e; K k; 

 // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值(由key的hashcode得出)相等，key相等 

 if (p.hash == hash 

 ((k = p.key) == key || (key != null key.equals(k)))) 

 // 将第一个元素赋值给e。e作用是记录要修改的那个节点 

 e = p; 

 // hash值不相等，即key不相等，且为红黑树结点 

 else if (p instanceof TreeNode) 

 // 放入树中 

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

 // 为链表结点 

 else {

 // 在链表最末插入结点 

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

 // 如果到达链表的尾部，就插入 

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

 // 在尾部插入新结点 

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

 // 结点数量达到阈值，转化为红黑树 

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

 treeifyBin(tab, hash); 

 // 跳出循环 

 break; 

 // 判断链表中每个结点的key值与插入的元素的key值是否相等 

 if (e.hash == hash 

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

 // 相等，跳出循环 

 break; 

 // 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表 

 p = e; 

 // 要修改的元素不为空，表示在桶中找到了key值、hash值与插入元素相等的结点 

 if (e != null) {

 // 记录e的value 

 V oldValue = e.value; 

 // onlyIfAbsent为false或者旧值为null 

 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) 

 //用新值替换旧值 

 e.value = value; 

 // 访问后回调 

 afterNodeAccess(e); 

 // 返回旧值 

 return oldValue; 

 // 结构性修改计数+1 

 ++modCount; 

 // 实际大小大于阈值则扩容 

 if (++size threshold) 

 resize(); 

 // 插入后回调 

 afterNodeInsertion(evict); 

 return null; 

我们再来对比一下 JDK1.7 put方法的代码

对于put方法的分析如下：

如果定位到的数组位置没有元素，就直接插入。 如果定位到的数组位置有元素，遍历以这个元素为头结点的链表，依次和插入的key比较，如果key相同就直接覆盖，不同就采用头插法插入元素。

public V put(K key, V value) 

 if (table == EMPTY_TABLE) {

 inflateTable(threshold); 

 if (key == null) 

 return putForNullKey(value); 

 int hash = hash(key); 

 int i = indexFor(hash, table.length); 

 for (Entry K,V e = table[i]; e != null; e = e.next) {

 // 先遍历 

 Object k; 

 if (e.hash == hash ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {

 V oldValue = e.value; 

 e.value = value; 

 e.recordAccess(this); 

 return oldValue; 

 modCount++; 

 addEntry(hash, key, value, i); // 再插入 

 return null; 

get方法

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) {

 // 数组元素相等 

 if (first.hash == hash // always check first node 

 ((k = first.key) == key || (key != null key.equals(k)))) 

 return first; 

 // 桶中不止一个节点 

 if ((e = first.next) != null) {

 // 在树中get 

 if (first instanceof TreeNode) 

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

 // 在链表中get 

 do {

 if (e.hash == hash 

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

 return e; 

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

 return null; 

resize方法

进行扩容，会伴随着一次重新hash分配，并且会遍历hash表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免resize。

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) {

 // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧 

 if (oldCap = MAXIMUM_CAPACITY) {

 threshold = Integer.MAX_VALUE; 

 return oldTab; 

 // 没超过最大值，就扩充为原来的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 {

 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; 

 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); 

 // 计算新的resize上限 

 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) {

 // 把每个bucket都移动到新的buckets中 

 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 {

 Node K,V loHead = null, loTail = null; 

 Node K,V hiHead = null, hiTail = null; 

 Node K,V next; 

 do {

 next = e.next; 

 // 原索引 

 if ((e.hash oldCap) == 0) {

 if (loTail == null) 

 loHead = e; 

 else 

 loTail.next = e; 

 loTail = e; 

 // 原索引+oldCap 

 else {

 if (hiTail == null) 

 hiHead = e; 

 else 

 hiTail.next = e; 

 hiTail = e; 

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

 // 原索引放到bucket里 

 if (loTail != null) {

 loTail.next = null; 

 newTab[j] = loHead; 

 // 原索引+oldCap放到bucket里 

 if (hiTail != null) {

 hiTail.next = null; 

 newTab[j + oldCap] = hiHead; 

 return newTab; 

API
compute(K key, BiFunction ? super K,? super V,? extends V remappingFunction) 尝试计算用于指定键和其当前映射的值的映射（或 null如果没有当前映射）。
computeIfAbsent(K key, Function ? super K,? extends V mappingFunction) 如果指定的键尚未与值相关联（或映射到 null ），则尝试使用给定的映射函数计算其值，并将其输入到此映射中，除非 null 。
computeIfPresent(K key, BiFunction ? super K,? super V,? extends V remappingFunction) 如果指定的密钥的值存在且非空，则尝试计算给定密钥及其当前映射值的新映射。
boolean containsValue(Object value) 如果此地图将一个或多个键映射到指定值，则返回 true 。
forEach(BiConsumer ? super K,? super V action) 对此映射中的每个条目执行给定的操作，直到所有条目都被处理或操作引发异常。
getOrDefault(Object key, V defaultValue) 返回到指定键所映射的值，或 defaultValue如果此映射包含该键的映射。
merge(K key, V value, BiFunction ? super V,? super V,? extends V remappingFunction) 如果指定的键尚未与值相关联或与null相关联，则将其与给定的非空值相关联。
putIfAbsent(K key, V value) 如果指定的键尚未与某个值相关联（或映射到 null ），则将其与给定值相关联并返回 null ，否则返回当前值。
boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) 仅当当前映射到指定的值时，才能替换指定键的条目。
replaceAll(BiFunction ? super K,? super V,? extends V function) 将每个条目的值替换为对该条目调用给定函数的结果，直到所有条目都被处理或该函数抛出异常。