概述
之所以把HashSet和HashMap放在一起讲解,是因为二者在Java里有着相同的实现,前者仅仅是对后者做了一层包装,也就是说HashSet里面有一个HashMap(适配器模式)。因此本文将重点分析HashMap。
HashMap实现了Map接口,即允许放入key
为null
的元素,也允许插入value
为null
的元素;除该类未实现同步外,其余跟Hashtable
大致相同;跟TreeMap不同,该容器不保证元素顺序,根据需要该容器可能会对元素重新哈希,元素的顺序也会被重新打散,因此不同时间迭代同一个HashMap的顺序可能会不同。
根据对冲突的处理方式不同,哈希表有两种实现方式,一种开放地址方式(Open addressing),另一种是冲突链表方式(Separate chaining with linked lists)。Java HashMap采用的是冲突链表方式。
从上图容易看出,如果选择合适的哈希函数,put()
和get()
方法可以在常数时间内完成。但在对HashMap进行迭代时,需要遍历整个table以及后面跟的冲突链表。因此对于迭代比较频繁的场景,不宜将HashMap的初始大小设的过大。
有两个参数可以影响HashMap的性能:初始容量(inital capacity)和负载系数(load factor)。初始容量指定了初始table
的大小,负载系数用来指定自动扩容的临界值。当entry
的数量超过capacity*load_factor
时,容器将自动扩容并重新哈希。对于插入元素较多的场景,将初始容量设大可以减少重新哈希的次数。
将对象放入到HashMap或HashSet中时,有两个方法需要特别关心:code>hashCode()和equals()
。**hashCode()
方法决定了对象会被放到哪个bucket
里,当多个对象的哈希值冲突时,equals()
方法决定了这些对象是否是“同一个对象”**。所以,如果要将自定义的对象放入到HashMap
或HashSet
中,需要*@Override*hashCode()
和equals()
方法。
HashMap实现
get()
get(Object key)
方法根据指定的key
值返回对应的value
,该方法调用了getEntry(Object key)
得到相应的entry
,然后返回entry.getValue()
。因此getEntry()
是算法的核心。
算法思想是首先通过hash()
函数得到对应bucket
的下标,然后依次遍历冲突链表,通过key.equals(k)
方法来判断是否是要找的那个entry
。
上图中hash(k)&(table.length-1)
等价于hash(k)%table.length
,原因是HashMap要求table.length
必须是2的指数,因此table.length-1
就是二进制低位全是1,跟hash(k)
相与会将哈希值的高位全抹掉,剩下的就是余数了。
//getEntry()方法
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
......
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
for (Entry<K,V> e = table[hash&(table.length-1)];//得到冲突链表
e != null; e = e.next) {//依次遍历冲突链表中的每个entry
Object k;
//依据equals()方法判断是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
put()
put(K key, V value)
方法是将指定的key, value
对添加到map
里。该方法首先会对map
做一次查找,看是否包含该元组,如果已经包含则直接返回,查找过程类似于getEntry()
方法;如果没有找到,则会通过addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)
方法插入新的entry
,插入方式为头插法。
//addEntry()
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);//自动扩容,并重新哈希
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = hash & (table.length-1);//hash%table.length
}
//在冲突链表头部插入新的entry
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
remove()
remove(Object key)
的作用是删除key
值对应的entry
,该方法的具体逻辑是在removeEntryForKey(Object key)
里实现的。removeEntryForKey()
方法会首先找到key
值对应的entry
,然后删除该entry
(修改链表的相应引用)。查找过程跟getEntry()
过程类似。
//removeEntryForKey()
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
......
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);//hash&(table.length-1)
Entry<K,V> prev = table[i];//得到冲突链表
Entry<K,V> e = prev;
while (e != null) {//遍历冲突链表
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {//找到要删除的entry
modCount++; size--;
if (prev == e) table[i] = next;//删除的是冲突链表的第一个entry
else prev.next = next;
return e;
}
prev = e; e = next;
}
return e;
}
Java8 HashMap
Java8 对 HashMap 进行了一些修改,最大的不同就是利用了红黑树,所以其由 数组+链表+红黑树 组成。
根据 Java7 HashMap 的介绍,我们知道,查找的时候,根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标,但是之后的话,需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的,时间复杂度取决于链表的长度,为 O(n)。
为了降低这部分的开销,在 Java8 中,当链表中的元素达到了 8 个时,会将链表转换为红黑树,在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。
来一张图简单示意一下吧:
注意,上图是示意图,主要是描述结构,不会达到这个状态的,因为这么多数据的时候早就扩容了。
下面,我们还是用代码来介绍吧,个人感觉,Java8 的源码可读性要差一些,不过精简一些。
Java7 中使用 Entry 来代表每个 HashMap 中的数据节点,Java8 中使用 Node,基本没有区别,都是 key,value,hash 和 next 这四个属性,不过,Node 只能用于链表的情况,红黑树的情况需要使用 TreeNode。
我们根据数组元素中,第一个节点数据类型是 Node 还是 TreeNode 来判断该位置下是链表还是红黑树的。
put 过程分析
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 第四个参数 onlyIfAbsent 如果是 true,那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作
// 第五个参数 evict 我们这里不关心
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 第一次 put 值的时候,会触发下面的 resize(),类似 java7 的第一次 put 也要初始化数组长度
// 第一次 resize 和后续的扩容有些不一样,因为这次是数组从 null 初始化到默认的 16 或自定义的初始容量
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 找到具体的数组下标,如果此位置没有值,那么直接初始化一下 Node 并放置在这个位置就可以了
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {// 数组该位置有数据
Node<K,V> e; K k;
// 首先,判断该位置的第一个数据和我们要插入的数据,key 是不是"相等",如果是,取出这个节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果该节点是代表红黑树的节点,调用红黑树的插值方法,本文不展开说红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 到这里,说明数组该位置上是一个链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 插入到链表的最后面(Java7 是插入到链表的最前面)
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// TREEIFY_THRESHOLD 为 8,所以,如果新插入的值是链表中的第 8 个
// 会触发下面的 treeifyBin,也就是将链表转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 此时 break,那么 e 为链表中[与要插入的新值的 key "相等"]的 node
break;
p = e;
}
}
// e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key"相等"
// 对于我们分析的put操作,下面这个 if 其实就是进行 "值覆盖",然后返回旧值
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果 HashMap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阈值,需要进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
和 Java7 稍微有点不一样的地方就是,Java7 是先扩容后插入新值的,Java8 先插值再扩容,不过这个不重要。
数组扩容
resize() 方法用于初始化数组或数组扩容,每次扩容后,容量为原来的 2 倍,并进行数据迁移。
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) { // 对应数组扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 将数组大小扩大一倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 将阈值扩大一倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // 对应使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化后,第一次 put 的时候
newCap = oldThr;
else {// 对应使用 new HashMap() 初始化后,第一次 put 的时候
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;
// 用新的数组大小初始化新的数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab; // 如果是初始化数组,到这里就结束了,返回 newTab 即可
if (oldTab != null) {
// 开始遍历原数组,进行数据迁移。
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果该数组位置上只有单个元素,那就简单了,简单迁移这个元素就可以了
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果是红黑树,具体我们就不展开了
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
// 这块是处理链表的情况,
// 需要将此链表拆成两个链表,放到新的数组中,并且保留原来的先后顺序
// loHead、loTail 对应一条链表,hiHead、hiTail 对应另一条链表,代码还是比较简单的
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;
// 第一条链表
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// 第二条链表的新的位置是 j + oldCap,这个很好理解
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
get 过程分析
相对于 put 来说,get 真的太简单了。
- 计算 key 的 hash 值,根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1)
- 判断数组该位置处的元素是否刚好就是我们要找的,如果不是,走第三步
- 判断该元素类型是否是 TreeNode,如果是,用红黑树的方法取数据,如果不是,走第四步
- 遍历链表,直到找到相等(==或equals)的 key
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) {
// 判断第一个节点是不是就是需要的
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 判断是否是红黑树
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 链表遍历
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
HashSet
前面已经说过HashSet是对HashMap的简单包装,对HashSet的函数调用都会转换成合适的HashMap方法,因此HashSet的实现非常简单,只有不到300行代码。这里不再赘述。
//HashSet是对HashMap的简单包装
public class HashSet<E>
{
......
private transient HashMap<E,Object> map;//HashSet里面有一个HashMap
// Dummy value to associate with an Object in the backing Map
private static final Object PRESENT = new Object();
public HashSet() {
map = new HashMap<>();
}
......
public boolean add(E e) {//简单的方法转换
return map.put(e, PRESENT)==null;
}
......
}