HashMap的使用

HashMap用于保存Key-Value鍵值對(duì)，其中Key、Value都可以為null。HashMap通過(guò)對(duì)Key進(jìn)行Hash來(lái)確定對(duì)應(yīng)的Value在數(shù)組中要保存的位置，同理，在根據(jù)Key獲取Value時(shí)，也是通過(guò)對(duì)Key進(jìn)行Hash來(lái)找到Value在數(shù)組中保存的下標(biāo)，從而返回。因此，在理想情況下，根據(jù)Key獲取Value的時(shí)間復(fù)雜度是O(1)。
但是，有可能會(huì)發(fā)生哈希沖突（不同的Hash值對(duì)應(yīng)同一個(gè)數(shù)組下標(biāo)），HashMap是使用鏈表法來(lái)處理。當(dāng)鏈長(zhǎng)度大于8，還會(huì)把鏈轉(zhuǎn)換為紅黑樹(shù)。所以HashMap的結(jié)構(gòu)圖大概如下：

HashMap的結(jié)構(gòu)圖，每個(gè)Node或者TreeNode都保存著Key、Value

類(lèi)定義

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

HashMap繼承了AbstractMap（AbstractMap實(shí)現(xiàn)了Map接口的部分方法），實(shí)現(xiàn)了Map接口（Map接口規(guī)定HashMap要實(shí)現(xiàn)什么方法）、Cloneable接口（可進(jìn)行拷貝，此處是淺拷貝）、Serializable接口（可進(jìn)行序列化）。

構(gòu)造函數(shù)

1.public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)，以指定容量、指定負(fù)載因子創(chuàng)建一個(gè)HashMap，注意：真正的容量并不是initialCapacity，而是>=initialCapacity的2的冪。
2.public HashMap(int initialCapacity) ，以指定容量創(chuàng)建一個(gè)HashMap，負(fù)載因子為默認(rèn)值0.75。
3.public HashMap()，創(chuàng)建一個(gè)容量為16，負(fù)載因子為0.75的HashMap。
4.public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)，創(chuàng)建一個(gè)和m有相同內(nèi)容的HashMap。

loadFactor負(fù)載因子大小的影響

負(fù)載因子的大小影響著HashMap進(jìn)行擴(kuò)容的時(shí)機(jī)，因?yàn)閠hreshold = loadFactor * capacity，當(dāng)HashMap的大小大于threshold時(shí)，就會(huì)進(jìn)行擴(kuò)容。因此，loadFactor大，threshold就大，可以遲一點(diǎn)擴(kuò)容，保存的鍵值對(duì)數(shù)會(huì)多一點(diǎn)，但發(fā)生哈希沖突的概率會(huì)增大，從而導(dǎo)致查找時(shí)間的增加。相反，loadFactor小，保存鍵值對(duì)數(shù)少點(diǎn)，空間利用率會(huì)降低，但查找速度會(huì)比較快。源碼中l(wèi)oadFactor默認(rèn)是0.75，這是空間利用率和查找速度的一個(gè)平衡。

哈希策略

首先給出源碼：

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

可以看到，方法對(duì)key的hashCode的高16位和低16位進(jìn)行異或。這是因?yàn)镠ashMap使用e.hash & (cap - 1)計(jì)算要在數(shù)組保存的位置（cap是HashMap的容量），假設(shè)cap=32，那么cap - 1用二進(jìn)制表示是：00000000 00000000 00000000 00011111，所以計(jì)算的時(shí)候e.hash只有低位參與運(yùn)算。因此讓key的hashCode的高16位和低16位進(jìn)行異或從而得到新的Hash值，可以讓高位參與運(yùn)算，降低了哈希沖突的可能性，并且不會(huì)有太大性能損耗。

tableSizeFor的作用

此方法可以返回大于等于給定參數(shù)的最小的2的冪次方，比如輸入15，返回16，輸入20，返回32。源碼如下：

static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

n |= n >>> x 表示n與右移x位的n進(jìn)行或操作得到新的結(jié)果賦值給n。

• n = cap - 1;
  • 先減1是為了防止當(dāng)cap本來(lái)就是2的冪次方時(shí)，最后得到結(jié)果是2 * cap，不符合預(yù)期。
• n |= n >>> 1;
  • n無(wú)符號(hào)右移1位，導(dǎo)致最高位的1右移1位。
  • n | (n >>> 1) 導(dǎo)致最高1~2位都為1。
• n |= n >>> 2;
  • n無(wú)符號(hào)右移2位，導(dǎo)致最高1~2位的1右移2位。
  • n | (n >>> 2) 導(dǎo)致最高1~4位都為1。
• n |= n >>> 4;
  • n無(wú)符號(hào)右移4位，導(dǎo)致最高1~4位的1右移4位。
  • n | (n >>> 4) 導(dǎo)致最高1~8位都為1。
• n |= n >>> 8;
  • n無(wú)符號(hào)右移8位，導(dǎo)致最高1~8位的1右移8位。
  • n | (n >>> 8) 導(dǎo)致最高1~16位都為1。
• n |= n >>> 16;
  • n無(wú)符號(hào)右移16位，導(dǎo)致最高1~16位的1右移16位。
  • n | (n >>> 16) 導(dǎo)致最高1~32位都為1。

可以看到，最后得到的結(jié)果的有效位都是1，再加1，肯定會(huì)得到2的冪次方。當(dāng)然，如果結(jié)果大于MAXIMUM_CAPACITY，則返回MAXIMUM_CAPACITY。
舉個(gè)例子，假如cap=20，那么n=19。

• n |= n >>> 1;

  10011
| 01001
————————
  11011

得到n=11011（二進(jìn)制）。

• n |= n >>> 2;

  11011
| 00110
————————
  11111

得到n=11111（31）。
此時(shí)，n已經(jīng)滿足所有位都為1，繼續(xù)執(zhí)行下面的語(yǔ)句不會(huì)改變n的值。所以最后返回31+1=32。

為什么capacity是2的冪次方

因?yàn)镠ashMap以Hash值除以capacity所得的余數(shù)來(lái)作為數(shù)據(jù)在數(shù)組中保存的下標(biāo)，即index = e.hash % capacity。但如果capacity是2的冪次方，就可以用index = e.hash & (capacity - 1)，計(jì)算的結(jié)果是一樣的，但第二種方法更加高效。

put()方法

    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為空，調(diào)用resize()初始化
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            // 如果key沒(méi)被占用，則直接保存
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            // 第一個(gè)節(jié)點(diǎn)的key跟新的key相同
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 紅黑樹(shù)的情況
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            // 開(kāi)始遍歷鏈表
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    // 到了鏈表末尾，new一個(gè)新Node保存到末尾。
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) 
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // 某個(gè)節(jié)點(diǎn)的key跟新的key相同
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            // e不為null說(shuō)明存在某個(gè)key跟新的key相同
            if (e != null) { 
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        // 插入后大小大于threshold就擴(kuò)容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

resize()方法

   final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        // oldCap > 0 表示table不為空，有數(shù)據(jù)
        if (oldCap > 0) {
            // 當(dāng)oldCap比MAXIMUM_CAPACITY大，僅僅把threshold設(shè)為Integer.MAX_INTEGER，不再擴(kuò)容
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 這里capacity和threshold都變?yōu)?倍
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        // 這里是HashMap剛剛初始化的情況，table為空，threshold保存著capacity
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        // 這是使用無(wú)參構(gòu)造方法初始化HashMap的情況
        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;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            // 新建一個(gè)Node數(shù)組
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        // 開(kāi)始將數(shù)據(jù)復(fù)制到新的數(shù)組
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    // 如果該位置只有一個(gè)Node，直接將該Node放到新數(shù)組
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    // 紅黑樹(shù)的情況
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    // 該位置不只一個(gè)Node
                    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;
                            // 這里判斷Node是放在新數(shù)組的原來(lái)坐標(biāo)下，還是放在(原來(lái)坐標(biāo)+oldCap)位置下，分成兩個(gè)鏈
                            // 假如(e.hash & oldCap) == 0，就放在原來(lái)坐標(biāo)下
                            // 假如(e.hash & oldCap) != 0，就放在放在(原來(lái)坐標(biāo)+oldCap)位置下
                            // 假如oldCap=16，在數(shù)組index=2的位置有hash=2，18的2個(gè)Node，擴(kuò)容后newCap=32，那么hash=2的Node放在數(shù)組index=2位置中，hash=18的Node放在數(shù)組index=18位置中
                            // 這還是遵循著“index=hash%capacity”的規(guī)則
                            // 因?yàn)閚ewCap-1比oldCap-1最高位多一位，最高位的1與oldCap最高位的1位置相同，假設(shè)此位是第x位，如果(e.hash & oldCap) == 0，那么e.hash的第x位是0，所以e.hash & (newCap - 1) = e.hash & (oldCap - 1)，即Node還是放在新數(shù)組同樣位置下，否則放在(原來(lái)坐標(biāo)+oldCap)位置下
                            // 例如oldCap=16，newCap=32，在數(shù)組index=2的位置有hash=2，18的2個(gè)Node，2 & 16 =0000 0010 & 0001 0000 = 0，18 & 16 = 0001 0010 & 0001 0000 = 0001 0000 != 0，那么hash=2的Node放在數(shù)組index=2位置中，hash=18的Node放在數(shù)組index=18位置中
                            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;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

get(Object key)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;
        // 數(shù)組不為空且數(shù)組相應(yīng)位置不為空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            // 檢查第一個(gè)Node符不符合
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                // 紅黑樹(shù)的情況
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                // 遍歷鏈表，直到找到key相同的Node，如果沒(méi)有則返回null
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }