猫猫攻城狮的博客
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HashMap

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哈希表

是一种kv的数据结构，插入查找都是O(1)的

哈希函数

用来生成key的哈希值的函数,一般都是根据类成员的哈希值再相加

jdk中的HashMap

哈希表的一种实现,插入和查找都是依据 key的哈希函数生成的哈希值来确定位置的。冲突时使用的是拉链法

put

主要流程:

  1. 调用哈希函数获取哈希值，对数组长度取余，找到对应的桶。
    如果桶中无元素，直接放入
    如果桶中有元素，再看是否和当前元素和已有元素是否相同，
    如果相同，则覆盖原有的值
    如果不相同，则使用拉链法，在链表尾部插入一个节点或者把链表变成树

下面结合代码来解释： 

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

public V put(K key, V value) {
     return putVal(hash(key), key, value, false, true);
 }

 /**
  * Implements Map.put and related methods.
  *
  * @param hash hash for key
  * @param key the key
  * @param value the value to put
  * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
  * @param evict if false, the table is in creation mode.
  * @return previous value, or null if none
  */
 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                boolean evict) {
     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
     if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//如果还没有初始化数组,则初始化一个
         n = (tab = resize()).length;
     if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//如果对应的桶处没有元素,则创建一个
         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
     else {
         Node<K,V> e; K k;
         //p是对应桶处的元素,这里是在判断是否是同一个key
         if (p.hash == hash &&
             ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
             e = p;
         else if (p instanceof TreeNode)
             e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
         else {
             //冲突的元素，链表法或者转成树(一般不会走到)
             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                 if ((e = p.next) == null) {
                     //在最后面加上一个节点
                     p.next = newNode(hash, key, value, null);
                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                         treeifyBin(tab, hash);
                     break;
                 }
                 if (e.hash == hash &&
                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                     break;
                 p = e;
             }
         }
         //如果相同，则覆盖原有的值
         if (e != null) { // existing mapping for key
             V oldValue = e.value;
             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                 e.value = value;
             afterNodeAccess(e);
             return oldValue;
         }
     }
     ++modCount;
     //如果达到阈值则扩容
     if (++size > threshold)
         resize();
     afterNodeInsertion(evict);
     return null;
 }

get

主要流程是

  1. 先用哈希函数找到对应的桶，如果已经存在，再遍历链表或者树
    下面结合代码来解释：
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    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) {
              if (first.hash == hash && // always check first node
                  ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                  return first;
              if ((e = first.next) != null) {
                  if (first instanceof TreeNode)
                      return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                  do {
                      if (e.hash == hash &&
                          ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                          return e;
                  } while ((e = e.next) != null);
              }
          }
          return null;
      }

扩容

主要流程

  1. 扩容大小为原来2倍，更新阈值为容量*loadFactor
  2. 找到在新数组中的位置,这个有个简单的数学原理
    由于扩容是总是扩容2倍，一开始大小也是2的幂次，故大小总是为2的幂次
    设当前大小为newsize，则
    hash % newsize = hash & (newsize-1); 因为比newsize低的位都会是余数的位。
    更进一步,设某个桶在原数组中下标为x，在新数组中下标为y，原数组大小为oldsize,则x,y满足
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    hash % oldsize=x
    if (hash & oldsize ==1 ){
        y = x + oldsize//分支1
    }else{
        y = x//分支2
    }
    原因还是因为比数组大小低的位哪些会对余数产生贡献。

根据上面原理，在拷贝原数组的元素时，只需要将桶后面的链表拆分成2部分，一部分属于分支1，一部分属于分支2，放入对应的桶中即可
下面结合代码来解释

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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) {
           if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
               threshold = Integer.MAX_VALUE;
               return oldTab;
           }
           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;
       @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
       Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
       table = newTab;
       if (oldTab != null) {
           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 { // preserve order
                   //将原来的链表拆分成2部分,先叫做low和high吧
                       Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                       Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                       Node<K,V> next;

                       do {
                           next = e.next;
                           //根据最后一位来判断是要放入low部分还high部分
                           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);
                       // //把low部分的链表头部放入 newTab[j]位置
                       if (loTail != null) {
                           loTail.next = null;
                           newTab[j] = loHead;
                       }
                       //把high部分的链表头部放入 newTab[j + oldCap]位置
                       if (hiTail != null) {
                           hiTail.next = null;
                           newTab[j + oldCap] = hiHead;
                       }
                   }
               }
           }
       }
       return newTab;
   }

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