@@ -13,7 +13,7 @@ HashMap 主要用来存放键值对,它基于哈希表的 Map 接口实现,
1313
1414` HashMap ` 可以存储 null 的 key 和 value,但 null 作为键只能有一个,null 作为值可以有多个
1515
16- 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 以后的 ` HashMap ` 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)(将链表转换成红黑树前会判断,如果当前数组的长度小于 64,那么会选择先进行数组扩容,而不是转换为红黑树)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。
16+ 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 以后的 ` HashMap ` 在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于等于阈值 (默认为 8)(将链表转换成红黑树前会判断,如果当前数组的长度小于 64,那么会选择先进行数组扩容,而不是转换为红黑树)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。
1717
1818` HashMap ` 默认的初始化大小为 16。之后每次扩充,容量变为原来的 2 倍。并且, ` HashMap ` 总是使用 2 的幂作为哈希表的大小。
1919
@@ -78,11 +78,11 @@ public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneabl
7878 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4 ;
7979 // 最大容量
8080 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30 ;
81- // 默认的填充因子
81+ // 默认的负载因子
8282 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f ;
83- // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
83+ // 当桶(bucket)上的结点数大于等于这个值时会转成红黑树
8484 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8 ;
85- // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
85+ // 当桶(bucket)上的结点数小于等于这个值时树转链表
8686 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6 ;
8787 // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小容量
8888 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64 ;
@@ -94,24 +94,24 @@ public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneabl
9494 transient int size;
9595 // 每次扩容和更改map结构的计数器
9696 transient int modCount;
97- // 临界值 (容量*填充因子) 当实际大小超过临界值时 ,会进行扩容
97+ // 阈值 (容量*负载因子) 当实际大小超过阈值时 ,会进行扩容
9898 int threshold;
99- // 加载因子
99+ // 负载因子
100100 final float loadFactor;
101101}
102102```
103103
104- - ** loadFactor 加载因子 **
104+ - ** loadFactor 负载因子 **
105105
106- 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。
106+ loadFactor 负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。
107107
108108 ** 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** 。
109109
110- 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。
110+ 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,当数量超过了 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。
111111
112112- ** threshold**
113113
114- ** 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** 。
114+ ** 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** 。
115115
116116** Node 节点类源码:**
117117
@@ -201,7 +201,7 @@ HashMap 中有四个构造方法,它们分别如下:
201201 this (initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR );
202202 }
203203
204- // 指定“容量大小”和“加载因子 ”的构造函数
204+ // 指定“容量大小”和“负载因子 ”的构造函数
205205 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
206206 if (initialCapacity < 0 )
207207 throw new IllegalArgumentException (" Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
@@ -210,10 +210,13 @@ HashMap 中有四个构造方法,它们分别如下:
210210 if (loadFactor <= 0 || Float . isNaN(loadFactor))
211211 throw new IllegalArgumentException (" Illegal load factor: " + loadFactor);
212212 this . loadFactor = loadFactor;
213+ // 初始容量暂时存放到 threshold ,在resize中再赋值给 newCap 进行table初始化
213214 this . threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
214215 }
215216```
216217
218+ > 值得注意的是上述四个构造方法中,都初始化了负载因子 loadFactor,由于HashMap 中没有 capacity 这样的字段,即使指定了初始化容量 initialCapacity ,也只是通过 tableSizeFor 将其扩容到与 initialCapacity 最接近的2 的幂次方大小,然后暂时赋值给 threshold ,后续通过 resize 方法将 threshold 赋值给 newCap 进行 table 的初始化。
219+
217220** putMapEntries 方法:**
218221
219222```java
@@ -222,18 +225,25 @@ final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
222225 if (s > 0 ) {
223226 // 判断table是否已经初始化
224227 if (table == null ) { // pre-size
225- // 未初始化,s为m的实际元素个数
228+ /*
229+ * 未初始化,s为m的实际元素个数,ft=s/loadFactor => s=ft*loadFactor, 跟我们前面提到的
230+ * 阈值=容量*负载因子 是不是很像,是的,ft指的是要添加s个元素所需的最小的容量
231+ */
226232 float ft = ((float )s / loadFactor) + 1.0F ;
227233 int t = ((ft < (float )MAXIMUM_CAPACITY ) ?
228234 (int )ft : MAXIMUM_CAPACITY );
229- // 计算得到的t大于阈值,则初始化阈值
235+ /*
236+ * 根据构造函数可知,table未初始化,threshold实际上是存放的初始化容量,如果添加s个元素所
237+ * 需的最小容量大于初始化容量,则将最小容量扩容为最接近的2的幂次方大小作为初始化。
238+ * 注意这里不是初始化阈值
239+ */
230240 if (t > threshold)
231241 threshold = tableSizeFor(t);
232242 }
233243 // 已初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理
234244 else if (s > threshold)
235245 resize();
236- // 将m中的所有元素添加至HashMap中
246+ // 将m中的所有元素添加至HashMap中,如果table未初始化,putVal中会调用resize初始化或扩容
237247 for (Map . Entry<? extends K , ? extends V > e : m. entrySet()) {
238248 K key = e. getKey();
239249 V value = e. getValue();
@@ -276,7 +286,7 @@ final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
276286 // 桶中已经存在元素(处理hash冲突)
277287 else {
278288 Node<K ,V > e; K k;
279- // 判断table [i]中的元素是否与插入的key一样,若相同那就直接使用插入的值p替换掉旧的值e 。
289+ // 快速判断第一个节点table [i]的key是否与插入的key一样,若相同就直接使用插入的值p替换掉旧的值e 。
280290 if (p. hash == hash &&
281291 ((k = p. key) == key || (key != null && key. equals(k))))
282292 e = p;
@@ -401,7 +411,7 @@ final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
401411
402412### resize 方法
403413
404- 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。
414+ 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。resize方法实际上是将 table 初始化和 table 扩容 进行了整合,底层的行为都是给 table 赋值一个新的数组。
405415
406416```java
407417final Node<K ,V > [] resize() {
@@ -420,14 +430,16 @@ final Node<K,V>[] resize() {
420430 newThr = oldThr << 1 ; // double threshold
421431 }
422432 else if (oldThr > 0 ) // initial capacity was placed in threshold
433+ // 创建对象时初始化容量大小放在threshold中,此时只需要将其作为新的数组容量
423434 newCap = oldThr;
424435 else {
425- // signifies using defaults
436+ // signifies using defaults 无参构造函数创建的对象在这里计算容量和阈值
426437 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY ;
427438 newThr = (int )(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY );
428439 }
429- // 计算新的resize上限
430440 if (newThr == 0 ) {
441+ // 创建时指定了初始化容量或者负载因子,在这里进行阈值初始化,
442+ // 或者扩容前的旧容量小于16,在这里计算新的resize上限
431443 float ft = (float )newCap * loadFactor;
432444 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float )MAXIMUM_CAPACITY ? (int )ft : Integer . MAX_VALUE );
433445 }
@@ -442,8 +454,10 @@ final Node<K,V>[] resize() {
442454 if ((e = oldTab[j]) != null ) {
443455 oldTab[j] = null ;
444456 if (e. next == null )
457+ // 只有一个节点,直接计算元素新的位置即可
445458 newTab[e. hash & (newCap - 1 )] = e;
446459 else if (e instanceof TreeNode )
460+ // 将红黑树拆分成2棵子树,拆分后的子树节点数小于等于6,则将树转化成链表
447461 ((TreeNode<K ,V > )e). split(this , newTab, j, oldCap);
448462 else {
449463 Node<K ,V > loHead = null , loTail = null ;
@@ -486,6 +500,7 @@ final Node<K,V>[] resize() {
486500}
487501```
488502
503+
489504## HashMap 常用方法测试
490505
491506```java
0 commit comments