Java常用資料結構
Java常用資料結構之Map-AbstractMap
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SparseArray原理分析
作者：QiShare 連結：www.jianshu.com/p/9eea61925… 來源：簡書 簡書著作權歸作者所有，任何形式的轉載都請聯絡作者獲得授權並註明出處。
前言
上篇文章中介紹了AbstractMap抽象類，本文就來分析一下HashMap類。jdk1.8對HashMap進行了大幅優化。在jdk1.8之前，HashMap的實現是陣列+連結串列，即通過拉鍊法來解決Hash衝突。假設連結串列的長度為n，則連結串列中查詢元素的時間複雜度為O(n)，如果n特別大，就會很耗時。在jdk1.8中，HashMap的實現改成了陣列+連結串列+紅黑樹，即當n超過某個閥值時，會將連結串列轉化為紅黑樹，此時的查詢元素複雜度就變成了O(logn)，效率明顯提高。
本文中的原始碼分析是基於jdk11的，但通過比較發現，jdk11和jdk8的原始碼實現並無多少變化。本文會帶著幾個問題去分析原始碼。
- HashMap中預設引數有哪些？分別代表什麼意思？值分別是多少？
- HashMap是什麼時候進行buckets初始化的？
- HashMap是怎麼計算Key的存放位置的？
- HashMap如何擴容？
- HashMap如何新增元素？
- HashMap何時將連結串列轉化為紅黑樹？
原始碼分析
類結構
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
複製程式碼HashMap繼承了AbstractMap模板類，那肯定會實現entrySet()方法；實現了Serializable介面，因此它支援序列化；實現了Cloneable介面，能被克隆。
然後看看HashMap中實現的Map.Entry：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; // key的hash值
final K key; // key
V value; // value
Node<K,V> next; // 連結串列中的下一個結點
複製程式碼Node是用來表示陣列和連結串列中結點的資料結構。在陣列中，不會用到next屬性，在解決衝突的連結串列中才會用到。
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left; // 左子樹
TreeNode<K,V> right; // 右子樹
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; // 標記顏色：紅 or 黑
複製程式碼TreeNode顧名思義是用來表示紅黑樹中結點的資料結構。注意，這裡是繼承了LinkedHashMap.Entry，但往上追溯，可以發現LinkedHashMap.Entry其實繼承的也是HashMap.Node。所以，在程式碼看到Node instanceOf TreeNode時不要奇怪。
重要屬性
這裡就直接在程式碼裡用註釋進行說明了：
transient Node<K,V>[] table; // Hash陣列，存放bucket
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 陣列預設大小為16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 陣列最大容量為2的30次方
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 預設負載因子為0.75
final float loadFactor; // 儲存負載因子
int threshold; // 需要進行下次擴容的閥值，計算方法為：容量 * 負載因子
// 當連結串列中的結點數大於8時，會轉換為紅黑樹
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 當紅黑樹中的結點數小於6時，會轉換為連結串列，這裡不使用8是為了避免頻繁轉換
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 當雜湊表的容量小於64時，是不會進行紅黑樹轉換的，而是進行擴容；這個值不能小於 4 * TREEIFY_THRESHOLD
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
複製程式碼初始化和擴容
說到初始化，第一想法肯定是建構函式：
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; // 賦值負載因子
// 計算一個剛好比initialCapacity大的2的次方數
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
複製程式碼可以發現建構函式裡並沒有對table進行初始化。其實，初始化是發生在第一次新增key-value值的時候，而第一次新增鍵值對會觸發resize()方法，即擴容。
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) {
// 超出最大容量，不再擴容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 擴充為原來的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 { // zero initial threshold signifies using defaults
// 雜湊表的初始化容量和閥值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
// 計算新閥值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 建立新表
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 這裡就是舊bucket移到新buckets中
......
}
return newTab;
}
複製程式碼從程式碼中可以看到初始化值是在第一次擴容時發生的。雜湊表的每次擴容，都是把容量擴大為原來的2倍，這裡為什麼是2倍，會在下面進行分析。
新增key-value
在看put方法之前，需要知道HashMap是如何對Key進行hashcode雜湊和結點位置計算的。先看hash()函式：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
複製程式碼關鍵點(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)。其中h >>> 16意思是把h向右移位16位，並且高位補0。然後，再和原hashcdoe進行異或操作。理解起來就是把原hashcode的高16位和低16位進行異或處理，從而降低衝突機率。
在看結點位置計算方法：
index = (n - 1) & hash // n是當前容量，hash是hash()計算出的值
複製程式碼因為table容量必須是2的冪次方，所以這裡用了n-1。用一個例子幫助理解hashcode向下標轉換的過程：
圖片來自：Java HashMap工作原理及實現
上文說過每次擴容的時候都是變成原來的2倍，為什麼呢？
假如n從16擴容到了32，那麼會有這樣的變化：
擴容後，n-1的高位多了一個1。
可以發現，在擴容後不需要重新計算hash值，節省了計算時間。而經過&運算後，會多關注一個高位的bit，這個bit要麼是0，要麼是1。0表示新位置和原位置一致，保持不變；1則表示新位置是原位置加上舊容量大小。而新增的bit是0還是1可以認為是隨機的，這樣在resize過程中，可以均勻的將之前衝突的結點分配到新bucket中。
再看下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;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length; // 建立table
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 計算index
tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 新增結點
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p; // 結點存在
// 衝突
else if (p instanceof TreeNode) // 是紅黑樹結點
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { // 連結串列結點
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash); // 達到要求，轉換為紅黑樹
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize(); // 擴容
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
複製程式碼大致流程如下：
- 如果當前table為空時，呼叫resize方法進行初始化；
- 根據key的hash值計算出所在結點位置；
- 如果沒有發生衝突，呼叫newNode方法封裝key-value鍵值對，並將其掛到 table對應位置下，否則，跳轉到步驟4；
- 如果發生衝突：
- 如果該key已存在，更新oldValue為新的value，並返回oldValue;
- 如果key所在的結點為treeNode，呼叫紅黑樹的putTreeVal方法將該結點掛到紅黑樹上；
- 如果插入結點後，當前bucket節點下連結串列長度超過8，需要將連結串列變為紅黑樹；
- 資料put完成之後，如果當前長度大於threshold，則呼叫resize方法擴容。
get實現
前面講了put，這裡就不得不說一下get了：
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) { // 找到第一個結點
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 命中，直接返回
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
// 衝突，是紅黑樹結點
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
// 衝突，是連結串列中結點
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
複製程式碼get的流程就簡單很多：
- 找到bucket的第一個結點；
- 如果命中，則直接返回；
- 如果衝突，則分別根據是樹結點還是連結串列結點進行查詢即可。
總結
- jdk1.8之後的HashMap由“陣列+連結串列+紅黑樹”實現，在滿足相應條件時，連結串列和紅黑樹會進行轉換。
- HashMap每次擴容都為原容量的2倍，且容量必須是2的冪次方。
- HashMap不是執行緒安全的，它的key和value都可以為null。
- 連結串列轉換為紅黑樹後，相應的
get、remove、get就完全是紅黑樹的資料結構操作了，感興趣的朋友可以自行檢視資料。
參考資料
- Java中的HashMap
www.jianshu.com/p/a11b9c100… - Java HashMap工作原理及實現
yikun.github.io/2015/04/01/… - HashMap在JDK1.8後新增的紅黑樹結構
blog.csdn.net/wushiwude/a… - 教你初步瞭解紅黑樹[blog.csdn.net/v_JULY_v/ar…]
(blog.csdn.net/v_JULY_v/ar…)
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