HashMap之元素插入

SevenBlue發表於2018-09-14

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最近更新:2018-09-14

HashMap

     作為雜湊表的Map介面實現,其具備以下幾個特點:

  1. 和HashTable類似,採用陣列+單連結串列形式儲存元素,從jdk1.8開始,增加了紅黑樹的結構,當單連結串列中元素個數超過指定閾值,會轉化為紅黑樹結構儲存,目的就是為了解決單連結串列元素過多時查詢慢的問題。
  2. 和HashTable不同的是,HashMap是執行緒不安全的,方法都未使用synchronized關鍵字。因為內部實現不同,允許key和value值為null。
  3. 構建HashMap例項時有兩個重要的引數,會影響其效能:初始大小和載入因子。初始大小用來規定雜湊表陣列的長度,即桶的個數。載入因子用來表示雜湊表元素的填滿程度,越大則表示允許填滿的元素就越多,雜湊表的空間利用率就越高,但是衝突的機會也就增加了。反之,越小則衝突的機會就會越少,但是空間很多就浪費了。

靜態常量

1、原始碼:
 1/**
2 * 預設初始大小,值為16,要求必須為2的冪
3 */

4static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4// aka 16
5
6/**
7 * 最大容量,必須不大於2^30
8 */

9static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
10
11/**
12 * 預設載入因子,值為0.75
13 */

14static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
15
16/**
17 * hash衝突預設採用單連結串列儲存,當單連結串列節點個數大於8時,會轉化為紅黑樹儲存
18 */

19static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
20
21/**
22 * hash衝突預設採用單連結串列儲存,當單連結串列節點個數大於8時,會轉化為紅黑樹儲存。
23 * 當紅黑樹中節點少於6時,則轉化為單連結串列儲存
24 */

25static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
26
27/**
28 * hash衝突預設採用單連結串列儲存,當單連結串列節點個數大於8時,會轉化為紅黑樹儲存。
29 * 但是有一個前提:要求陣列長度大於64,否則不會進行轉化
30 */

31static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
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     注意:HashMap預設採用陣列+單連結串列方式儲存元素,當元素出現雜湊衝突時,會儲存到該位置的單連結串列中。但是單連結串列不會一直增加元素,當元素個數超過8個時,會嘗試將單鏈錶轉化為紅黑樹儲存。但是在轉化前,會再判斷一次當前陣列的長度,只有陣列長度大於64才處理。否則,進行擴容操作。此處先提到這,後續會有詳細的講解。

2、問題:

     問:為何載入因子預設為0.75?
     答:通過原始碼裡的javadoc註釋看到,元素在雜湊表中分佈的桶頻率服從引數為0.5的泊松分佈,具體可以參考下StackOverflow裡的解答:stackoverflow.com/questions/1…

建構函式

1、無參建構函式:

1public HashMap() {
2    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
3}
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2、帶參建構函式,指定初始容量:

1public HashMap(int initialCapacity) {
2    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
3}
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3、帶參建構函式,指定初始容量和載入因子:

3.1、原始碼:
 1public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
2    if (initialCapacity < 0)
3        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
4                                           initialCapacity);
5    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
6        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
7    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
8        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
9                                           loadFactor);
10    this.loadFactor = loadFactor;
11    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity)//通過後面擴容的方法知道,該值就是初始建立陣列時的長度
12}
13
14//返回大於等於cap最小的2的冪,如cap為12,結果就是16
15static final int tableSizeFor(int cap) {
16    int n = cap - 1;//為了保證當cap本身是2的冪的情況下,能夠返回原本的數,否則返回的是cap的2倍
17    n |= n >>> 1;
18    n |= n >>> 2;
19    n |= n >>> 4;
20    n |= n >>> 8;
21    n |= n >>> 16;
22    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
23}
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3.2、示例:

下面我們以cap等於8為例:

  1. 不減一的過程如下:
    圖注:tableSizeFor不減一過程
    圖注:tableSizeFor不減一過程

    最後執行加1操作,那麼返回的是2^4=16,是cap的2倍。
  2. 減一的過程如下:
    圖注:tableSizeFor減一過程
    圖注:tableSizeFor減一過程

    最後執行加1操作,那麼返回的是2^3=8,也就是cap本身。
3.3、問題:

     問:為何陣列容量必須是2次冪?
     答:索引計算公式為i = (n - 1) & hash,如果n為2次冪,那麼n-1的低位就全是1,雜湊值進行與操作時可以保證低位的值不變,從而保證分佈均勻,效果等同於hash%n,但是位運算比取餘運算要高效的多。

4、帶參建構函式,指定Map集合:
 1public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
2    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
3    putMapEntries(m, false);
4}
5
6final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
7    int s = m.size();
8    if (s > 0) {
9        if (table == null) { // pre-size
10            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
11            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
12                     (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
13            if (t > threshold)
14                threshold = tableSizeFor(t);
15        }
16        else if (s > threshold)
17            resize();
18        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
19            K key = e.getKey();
20            V value = e.getValue();
21            putVal(hash(key), key, value, false, evict);
22        }
23    }
24}
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新增元素

1、原始碼:

 1public V put(K key, V value{
2    return putVal(hash(key), key, valuefalsetrue);
3}
4
5//將key的雜湊值,進行高16位和低16位異或操作,增加低16位的隨機性,降低雜湊衝突的可能性
6static final int hash(Object key{
7    int h;
8    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
9}
10
11final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
12                   boolean evict
{
13    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
14    //首次table為null,首先通過resize()進行陣列初始化
15    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
16        n = (tab = resize()).length;
17    //利用index=(n-1)&hash的方式,找到索引位置
18    //如果索引位置無元素,則建立Node物件,存入陣列該位置中
19    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
20        tab[i] = newNode(hash, key, valuenull);
21    else {  //如果索引位置已有元素,說明hash衝突,存入單連結串列或者紅黑樹中
22        Node<K,V> e; K k;
23        //hash值和key值都一樣,則進行value值的替代
24        if (p.hash == hash &&
25            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
26            e = p;
27        else if (p instanceof TreeNode) //hash值一致,key值不一致,且p為紅黑樹結構,則往紅黑樹中新增
28            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
29        else { //hash值一致,key值不一致,且p為單連結串列結構,則往單連結串列中新增
30            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
31                if ((e = p.next) == null) {
32                    p.next = newNode(hash, key, valuenull); //追加到單連結串列末尾
33                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1// //超過樹化閾值則進行樹化操作
34                        treeifyBin(tab, hash);
35                    break;
36                }
37                if (e.hash == hash &&
38                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
39                    break;
40                p = e;
41            }
42        }
43        if (e != null) { // existing mapping for key
44            V oldValue = e.value;
45            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
46                e.value = value;
47            afterNodeAccess(e);
48            return oldValue;
49        }
50    }
51    ++modCount;
52    if (++size > threshold) //當元素個數大於新增閾值,則通過resize()擴容
53        resize();
54    afterNodeInsertion(evict);
55    return null;
56}
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2、流程圖:

圖注:新增元素流程圖
圖注:新增元素流程圖

3、hash計算:

     問:獲取hash值時:為何在hash方法中加上異或無符號右移16位的操作?
     答:此方式是採用"擾亂函式"的解決方案,將key的雜湊值,進行高16位和低16位異或操作,增加低16位的隨機性,降低雜湊衝突的可能性。

     下面我們通過一個例子,來看下有無"擾亂函式"的情況下,計算出來索引位置的值:

圖注:hash計算
圖注:hash計算

     由上圖可知,增加"擾亂函式"之後,原本雜湊衝突的情況並沒有再出現。

擴容

1、原始碼:

 1final Node<K,V>[] resize() {
2    Node<K,V>[] oldTab = table;
3    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
4    int oldThr = threshold;
5    int newCap, newThr = 0;
6    if (oldCap > 0) {//陣列不為空
7        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //當前長度超過MAXIMUM_CAPACITY,新增閾值為Integer.MAX_VALUE
8            threshold = Integer.MAX_VALUE;
9            return oldTab;
10        }
11        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
12                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //進行2倍擴容,如果當前長度超過初始16,新增閾值也做2倍擴容
13            newThr = oldThr << 1// double threshold
14    }
15    else if (oldThr > 0// 陣列為空,指定了新增閾值
16        newCap = oldThr;
17    else { //陣列為空,未指定新增閾值,採用預設初始大小和載入因子,新增閾值為16*0.75=12
18        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
19        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
20    }
21    if (newThr == 0) { //按照給定的初始大小計算擴容後的新增閾值
22        float ft = (float)newCap * loadFactor;
23        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
24                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
25    }
26    threshold = newThr; //擴容後的新增閾值
27    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
28        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; //擴容後的陣列
29    table = newTab;
30    if (oldTab != null) {  //將原陣列中元素放入擴容後的陣列中
31        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
32            Node<K,V> e;
33            if ((e = oldTab[j]) != null) {
34                oldTab[j] = null;
35                if (e.next == null//無後繼節點,則直接計算在新陣列中位置,放入即可
36                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
37                else if (e instanceof TreeNode) //為樹節點需要拆分
38                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
39                else { //有後繼節點,且為單連結串列,將原陣列中單連結串列元素進行拆分,一部分在原索引位置,一部分在原索引+原陣列長度
40                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null//儲存在原索引的連結串列
41                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null//儲存在新索引的連結串列
42                    Node<K,V> next;
43                    do {
44                        next = e.next;
45                        if ((e.hash & oldCap) == 0) { //雜湊值和原陣列長度進行&操作,為0則在原陣列的索引位置,非0則在原陣列索引位置+原陣列長度的新位置
46                            if (loTail == null)
47                                loHead = e;
48                            else
49                                loTail.next = e;
50                            loTail = e;
51                        }
52                        else {
53                            if (hiTail == null)
54                                hiHead = e;
55                            else
56                                hiTail.next = e;
57                            hiTail = e;
58                        }
59                    } while ((e = next) != null);
60                    if (loTail != null) {
61                        loTail.next = null;
62                        newTab[j] = loHead;
63                    }
64                    if (hiTail != null) {
65                        hiTail.next = null;
66                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
67                    }
68                }
69            }
70        }
71    }
72    return newTab;
73}
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2、流程圖:

2.1 首次呼叫擴容方法:
圖注:首次呼叫擴容方法
圖注:首次呼叫擴容方法

2.2 示例:

情況一:

  1. 使用無參建構函式:
1HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>();
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  1. put元素,發現table為null,呼叫resize擴容方法:
1int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
2int oldThr = threshold;
複製程式碼
  1. oldCap為0,oldThr為0,執行resize()裡的該分支:
1newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
2newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
3threshold = newThr;
4@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
5    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
6table = newTab;
複製程式碼
  1. newCap為16,newThr為12,也就是說HashMap預設陣列長度為16,元素新增閾值為12。
  2. threshold為12。建立大小為16的陣列,賦值給table。

情況二:

  1. 使用有參建構函式:
1HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>(7);
複製程式碼
  1. oldCap為0,oldThr為8,執行resize()裡的該分支:
1else if (oldThr > 0// initial capacity was placed in threshold
2    newCap = oldThr;
複製程式碼
  1. newCap為8,newThr為0,執行resize()裡的該分支:
1if (newThr == 0) {
2    float ft = (float)newCap * loadFactor;
3    newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
4              (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
5}
6threshold = newThr;
7@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
8    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
9table = newTab;
複製程式碼
  1. threshold為6。建立大小為8的陣列,賦值給table。
2.3 非首次呼叫擴容方法:
圖注:非首次呼叫擴容方法
圖注:非首次呼叫擴容方法

2.4 示例:

接著2.2裡的情況二,繼續新增元素,直到擴容:

  1. oldCap為8,oldThr為6,執行resize()裡的該分支:
1if (oldCap > 0) {
2    if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
3        threshold = Integer.MAX_VALUE;
4        return oldTab;
5    }
6    else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
7             oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
8        newThr = oldThr << 1// double threshold
9}
複製程式碼
  1. oldCap小於MAXIMUM_CAPACITY,進行2倍擴容,newCap為16。oldCap小於DEFAULT_INITIAL_CAPACITY,不做newThr的擴容,為0,執行resize()裡的該分支:
 1if (newThr == 0) {
2    float ft = (float)newCap * loadFactor;
3    newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
4              (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
5}
6threshold = newThr;
7@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
8    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
9table = newTab;
10..........省略.......//將原陣列元素存入新陣列中
複製程式碼
  1. 因為newCap小於MAXIMUM_CAPACITY ,ft為newCap*載入因子為12,threshold為12。建立大小為16的陣列,賦值給table,並將原陣列元素放入新陣列中。

繼續新增元素,直到擴容:

  1. oldCap為16,oldThr為12,執行resize()裡的該分支:
1if (oldCap > 0) {
2    if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
3        threshold = Integer.MAX_VALUE;
4        return oldTab;
5    }
6    else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
7             oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
8        newThr = oldThr << 1// double threshold
9}
複製程式碼
  1. oldCap小於MAXIMUM_CAPACITY,將陣列長度進行2倍擴容,newCap為32。oldCap>=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY,將新增元素的閾值也進行2倍擴容,注意此時不再用載入因子去計算閾值,而是隨著陣列長度進行相應的2倍擴容,threshold為24。
  2. 建立大小為32的陣列,賦值給table,並將原陣列元素放入新陣列中。
1threshold = newThr;
2@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
3    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
4table = newTab;
5..........省略.......//將原陣列元素存入新陣列中
複製程式碼

繼續新增元素,擴容到陣列長度等於MAXIMUM_CAPACITY:

  1. oldCap為MAXIMUM_CAPACITY,執行resize()裡的該分支:
1if (oldCap > 0) {
2    if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
3        threshold = Integer.MAX_VALUE;
4        return oldTab;
5    }
6    else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
7             oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
8        newThr = oldThr << 1// double threshold
9}
複製程式碼
  1. 因為oldCap等於MAXIMUM_CAPACITY,threshold設定為 Integer.MAX_VALUE,不再擴容,直接返回原陣列。此時繼續新增元素,Integer.MAX_VALUE+1=Integer.MIN_VALUE,不再大於threshold,則不再進行擴容操作了。

樹化操作

1、原始碼:

將原本的單鏈錶轉化為雙向連結串列,再遍歷這個雙向連結串列轉化為紅黑樹:

 1final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
2    int n, index; Node<K,V> e;
3    //樹形化還有一個要求就是陣列長度必須大於等於64,否則繼續採用擴容策略
4    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
5        resize();
6    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
7        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;//hd指向首節點,tl指向尾節點
8        do {
9            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);//將連結串列節點轉化為紅黑樹節點
10            if (tl == null// 如果尾節點為空,說明還沒有首節點
11                hd = p;  // 當前節點作為首節點
12            else { // 尾節點不為空,構造一個雙向連結串列結構,將當前節點追加到雙向連結串列的末尾
13                p.prev = tl; // 當前樹節點的前一個節點指向尾節點
14                tl.next = p; // 尾節點的後一個節點指向當前節點
15            }
16            tl = p; // 把當前節點設為尾節點
17        } while ((e = e.next) != null); // 繼續遍歷單連結串列
18        //將原本的單鏈錶轉化為一個節點型別為TreeNode的雙向連結串列
19        if ((tab[index] = hd) != null// 把轉換後的雙向連結串列,替換陣列原來位置上的單向連結串列
20            hd.treeify(tab); // 將當前雙向連結串列樹形化
21    }
22}
複製程式碼

將雙向連結串列轉化為紅黑樹的具體實現:

 1final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
2    TreeNode<K,V> root = null;  // 定義紅黑樹的根節點
3    for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) { // 從TreeNode雙向連結串列的頭節點開始逐個遍歷
4        next = (TreeNode<K,V>)x.next; // 頭節點的後繼節點
5        x.left = x.right = null;
6        if (root == null) {
7            x.parent = null;
8            x.red = false;
9            root = x; // 頭節點作為紅黑樹的根,設定為黑色
10        }
11        else { // 紅黑樹存在根節點
12            K k = x.key; 
13            int h = x.hash;
14            Class<?> kc = null;
15            for (TreeNode<K,V> p = root;;) { // 從根開始遍歷整個紅黑樹
16                int dir, ph;
17                K pk = p.key;
18                if ((ph = p.hash) > h) // 當前紅黑樹節點p的hash值大於雙向連結串列節點x的雜湊值
19                    dir = -1;
20                else if (ph < h) // 當前紅黑樹節點的hash值小於雙向連結串列節點x的雜湊值
21                    dir = 1;
22                else if ((kc == null &&
23                          (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
24                         (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0// 當前紅黑樹節點的hash值等於雙向連結串列節點x的雜湊值,則如果key值採用比較器一致則比較key值
25                    dir = tieBreakOrder(k, pk); //如果key值也一致則比較className和identityHashCode
26
27                TreeNode<K,V> xp = p; 
28                if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { // 如果當前紅黑樹節點p是葉子節點,那麼雙向連結串列節點x就找到了插入的位置
29                    x.parent = xp;
30                    if (dir <= 0//根據dir的值,插入到p的左孩子或者右孩子
31                        xp.left = x;
32                    else
33                        xp.right = x;
34                    root = balanceInsertion(root, x); //紅黑樹中插入元素,需要進行平衡調整(過程和TreeMap調整邏輯一模一樣)
35                    break;
36                }
37            }
38        }
39    }
40    //將TreeNode雙向連結串列轉化為紅黑樹結構之後,由於紅黑樹是基於根節點進行查詢,所以必須將紅黑樹的根節點作為陣列當前位置的元素
41    moveRootToFront(tab, root);
42}
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將紅黑樹的根節點移動到陣列的索引所在位置上:

 1static <K,V> void moveRootToFront(Node<K,V>[] tab, TreeNode<K,V> root) {
2    int n;
3    if (root != null && tab != null && (n = tab.length) > 0) {
4        int index = (n - 1) & root.hash; //找到紅黑樹根節點在陣列中的位置
5        TreeNode<K,V> first = (TreeNode<K,V>)tab[index]; //獲取當前陣列中該位置的元素
6        if (root != first) { //紅黑樹根節點不是陣列當前位置的元素
7            Node<K,V> rn;
8            tab[index] = root;
9            TreeNode<K,V> rp = root.prev;
10            if ((rn = root.next) != null//將紅黑樹根節點前後節點相連
11                ((TreeNode<K,V>)rn).prev = rp;
12            if (rp != null)
13                rp.next = rn;
14            if (first != null//將陣列當前位置的元素,作為紅黑樹根節點的後繼節點
15                first.prev = root;
16            root.next = first;
17            root.prev = null;
18        }
19        assert checkInvariants(root);
20    }
21}
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紅黑樹插入

1、原始碼:

 1final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
2                               int h, K k, V v)
 
{
3    Class<?> kc = null;
4    boolean searched = false;
5    TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
6    for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
7        int dir, ph; K pk;
8        if ((ph = p.hash) > h)//進行雜湊值的比較
9            dir = -1;
10        else if (ph < h)
11            dir = 1;
12        else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
13            return p;
14        else if ((kc == null &&
15                  (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
16                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {//hash值相同,則按照key進行比較
17            if (!searched) {
18                TreeNode<K,V> q, ch;
19                searched = true;
20                if (((ch = p.left) != null &&
21                     (q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||//去左子樹中查詢雜湊值相同,key相同的節點
22                    ((ch = p.right) != null &&
23                     (q = ch.find(h, k, kc)) != null))//去右子樹中查詢雜湊值相同,key相同的節點
24                    return q;
25            }
26            dir = tieBreakOrder(k, pk);//通過比較k與pk的hashcode
27        }
28
29        TreeNode<K,V> xp = p;
30        if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {//找到紅黑樹合適的位置插入
31            Node<K,V> xpn = xp.next;
32            TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
33            if (dir <= 0//插入到左節點或者右節點
34                xp.left = x;
35            else
36                xp.right = x;
37            xp.next = x;//插入到雙向連結串列合適的位置
38            x.parent = x.prev = xp;
39            if (xpn != null)
40                ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
41            moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));//做插入後的平衡調整 將平衡後的紅黑樹節點作為陣列該位置的元素
42            return null;
43        }
44    }
45}
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2、說明:

     當hash衝突時,單連結串列元素個數超過樹化閾值(TREEIFY_THRESHOLD)後,轉化為紅黑樹儲存。之後再繼續衝突,則就變成往紅黑樹中插入元素了。關於紅黑樹插入元素,請看我之前寫的文章:TreeMap之元素插入

紅黑樹拆分

1、原始碼:

將紅黑樹按照擴容後的陣列,重新計算索引位置,並且拆分後的紅黑樹還需要判斷個數,從而決定是做去樹化操作還是樹化操作:

 1final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
2    TreeNode<K,V> b = this;
3    // Relink into lo and hi lists, preserving order
4    TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null//儲存在原索引的紅黑樹
5    TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null//儲存在新索引的紅黑樹
6    int lc = 0, hc = 0;
7    for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
8        next = (TreeNode<K,V>)e.next;
9        e.next = null;
10        if ((e.hash & bit) == 0) { //雜湊值和原陣列長度進行&操作,為0則在原陣列的索引位置,非0則在原陣列索引位置+原陣列長度的新位置
11            if ((e.prev = loTail) == null)
12                loHead = e;
13            else
14                loTail.next = e;
15            loTail = e;
16            ++lc;
17        }
18        else {
19            if ((e.prev = hiTail) == null)
20                hiHead = e;
21            else
22                hiTail.next = e;
23            hiTail = e;
24            ++hc;
25        }
26    }
27
28    if (loHead != null) {
29        if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) //當紅黑樹的節點不大於去樹化閾值,則將原索引處的紅黑樹進行去樹化操作
30            tab[index] = loHead.untreeify(map); //紅黑樹根節點作為原索引處的元素  
31        else { //當紅黑樹的節點大於去樹化閾值,則將原索引處的紅黑樹進行樹化操作
32            tab[index] = loHead;
33            if (hiHead != null// (else is already treeified)
34                loHead.treeify(tab);
35        }
36    }
37    if (hiHead != null) {
38        if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) //當紅黑樹的節點不大於去樹化閾值,則將新索引處的紅黑樹進行去樹化操作
39            tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map); //紅黑樹根節點作為新索引處的元素
40        else { //當紅黑樹的節點大於去樹化閾值,則將新索引處的紅黑樹進行樹化操作
41            tab[index + bit] = hiHead;
42            if (loHead != null)
43                hiHead.treeify(tab);
44        }
45    }
46}
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去樹化操作

1、原始碼:

遍歷紅黑樹,還原成單連結串列結構:

 1final Node<K,V> untreeify(HashMap<K,V> map) {
2    Node<K,V> hd = null, tl = null;
3    for (Node<K,V> q = this; q != null; q = q.next) {  //遍歷紅黑樹,依次將TreeNode轉化為Node,還原成單連結串列形式
4        Node<K,V> p = map.replacementNode(q, null);
5        if (tl == null)
6            hd = p;
7        else
8            tl.next = p;
9        tl = p;
10    }
11    return hd;
12}
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綜合示例

1、程式碼:

 1//插入38個元素,無hash衝突,依次存入索引0~37的位置
2HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>(64);
3for(int i=0; i<38; i++){
4    hashMap.put(i, i);
5}
6//依次插入64、128、182、256、320、384,448,索引位置為0,出現hash衝突,往單連結串列中插入
7for (int i=1; i <= 7; i++) {
8    hashMap.put(64*i, 64*i);
9}
10//插入512,hash衝突,往單連結串列中插入。此時單連結串列個數大於TREEIFY_THRESHOLD,將單鏈錶轉化為紅黑樹
11hashMap.put(64*864*8);
12//插入576,hash衝突,往紅黑樹中插入
13hashMap.put(64*964*9);
14//hash不衝突,儲存到陣列索引為38的位置,此時總元素個數為48,新增閾值為48,不做處理。
15hashMap.put(3838);
16//hash不衝突,儲存到陣列索引為39的位置,此時總元素個數為49,新增閾值為48,擴容!!!
17hashMap.put(3939);
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2、內部實現過程:

討論題

  1. 為何單鏈錶轉化為紅黑樹,要求節點個數大於8?
  2. 為何轉化為紅黑樹前,要求陣列總長度要大於64?
  3. 為何紅黑樹轉化為單連結串列,要求節點個數小於等於6?

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