HashMap:從原始碼分析到面試題

CryFace發表於2020-08-04

1 HashMap簡介

HashMap是實現map介面的一個重要實現類,在我們無論是日常還是面試,以及工作中都是一個經常用到角色。它的結構如下:

它的底層是用我們的雜湊表和紅黑樹組成的。所以我們在學習HashMap底層原理的時候,需要有這兩種資料結構的知識做鋪墊,才能有更好的理解!

1.1 雜湊表

雜湊表是由我們的陣列和連結串列組成的,整合了兩種資料結構的優點,我們先簡單介紹一下這兩種資料結構。

陣列:陣列儲存區間是連續的,佔用記憶體嚴重,故空間複雜度很大,但陣列的二分查詢時間複雜度很小,為 o(1),陣列的特點:查詢速度快、插入和刪除效率低

連結串列:連結串列儲存區間離散,佔用記憶體比較寬鬆,故空間複雜度很小,但時間複雜度很大,為 o(n),連結串列的特點:查詢速度慢、插入和刪除效率高

雜湊表:雜湊表為每個物件計算出一個整數,稱為雜湊碼根據這些計算出來的整數(雜湊碼)儲存在對應的位置上!如果遇到了雜湊衝突,也就是同一個坑遇到了被佔用的情況下,那麼我們就會以連結串列的形式新增在後面。

1.2 紅黑樹

關於紅黑樹的知識點比較多,如果過多介紹紅黑樹的話,那麼HashMap就不好介紹了。這裡給上一個連線,一篇關於紅黑樹非常好的文章。點選這裡

2 原始碼解析

好了,開始解析我們的原始碼,通過解析原始碼更好的瞭解HashMap後,對那麼常見的面試題也可以更加的吃透!

2.1 基本屬性

首先就是介紹我們的HashMap的基本屬性,對基本屬性介紹完之後,對後面方法裡使用時才不會迷惑

1、我們的預設的初始化的hashmap的容量,如果沒有指定的話,就是我們的預設,1<<4就是16。

    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

2、我們的hashmap最大容量,2的30次方。

    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

3、預設的裝載因子,0.75。有什麼用呢?比如我們的容量現在是16,16*0.75=12,也就是說,當我們的實際容量到了12的時候,那麼就會觸發擴容機制,進行擴容!

    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

4、我們知道雜湊表是由陣列和連結串列組成的,每一個位置都可以說是一個雜湊桶。我們的雜湊桶預設是連結串列,但是在JDK1.8之後我們的雜湊桶中當有TREEIFY_THRESHOLD個節點的時候,也就是下面預設的8,我們桶中的連結串列會被轉換為紅黑樹的結構。

    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

5、與上面相同,不過不同的是,會將紅黑樹轉換成連結串列。

    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

6、當雜湊桶的結構轉換成樹之前,還會有一次判斷,只有鍵值對大於64才會轉換!也就是我們下面定義的最小容量,這是為了避免雜湊表建立初期多個鍵值對恰巧都在一個雜湊桶上面,而導致了沒必要的轉換。

    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

7、內部結構靜態內部類

8、其他成員變數

2.1.1 思考

這裡同時引發了我們一些思考?為什麼要將轉換成樹形結構的閾值設定為8呢?為什麼不將轉換成連結串列結構的閾值也設定為8呢?這裡我們在最後面試題分析的時候統一進行回答!

2.2 構造方法

hashmap的構造方法有四個,不過我們重點介紹其中的一個,因為這一個理解了,其他的也不成問題。

//initialCapacity:初始大小
//loadFactor:裝載因子    
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;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

總結了構造方法進行的操作:

  1. 首先是邊界處理,如果初始大小小於0,拋異常。如果大於最大,那也只能賦予我們預設的最大值!如果裝載因子小於0或者不是數字的話,拋異常!
  2. 然後就是進行我們的賦值,裝載因子賦值,還有就是呼叫我們的tableSizeFor來返回一個大於等於initialCapacity的2次冪。
    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;
    }

關於為什麼做了位運算後可以返回大於等於它的二次冪,可以看一下這篇博文!點選跳轉

這裡的threshold也就是我們的閾值,當達到了這個閾值的時候我們會進行擴容!但是這裡可能也會覺得疑惑,閾值不是容量*裝載因子嗎?不應該寫成下面這樣子嗎?

this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;

注意,在構造方法中,並沒有對table這個成員變數進行初始化,table的初始化被推遲到了put方法中,在put方法中會用到resize()方法,然後對threshold重新計算。後面我們對方法分析時會談到。

2.3 核心方法

關於hashmap和核心方法和考點,其實都集中在put方法和resize()方法,這也會是我們下面重點要介紹到的。

2.3.1 put方法

我們首先來看put方法

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

呼叫了我們的putval方法,參入了一個以key計算的雜湊值,key,value,還有兩個其他引數。在看putVal方法之前先來看一下hash方法,看看它是如何計算雜湊值。

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

這是一個三目運算子,如果key不為null的話,返回我們的key的雜湊值(低十六位)同時與高16位的異或運算。這一步的操作意義何為呢?我們先臨時跳到putVal方法裡面可以看到有這麼一步操作

它將我們計算出來的雜湊值,與我們的雜湊表長度-1(為了獲得)進行&運算,這是為了獲取我的table下標。至於為什麼-1呢?因為我們的長度都是2的整數次冪,轉換成2進位制也就是1000000....這種的形式,為了更好的隨機,所有我們進行了-1操作,也就是變成11111111這種。因為&操作是都為1的時候才會為1,所以我的的1多的時候隨機性才會更大,畢竟一個1能幹過那麼多的1嗎?這是減少雜湊衝突的第一步操作。舉個例子說明一下:

比如我們的長度轉換為2進製為 1000 0000 ,進行-1操作後就是 0111 1111
而這個時候我們原來的二進位制數
1000 0000
&
0101 1011 = 0000 0000
與任何最高位不為1的數進行&運算,都會變成0,也就讓我們的雜湊衝突變大了!
而我們-1操作後
0111 1111
&
0101 1011 = 0101 1011
可以看出來,這樣比原來的減少了很多的雜湊衝突。
同時這也是為什麼我們要讓雜湊的容量大小一定要為2的整數次冪

好了,我們要回答一下再上面那個問題了,為什麼要返回低16位與高16位的異或作為key的最終hash值呢?同樣舉個例子演示一下這個流程:

假設length為8,HashMap的預設初始容量為16;

length = 8 ,(length-1) = 7 , 轉換二進位制為111;

假設一個key的 hashcode = 78897121 ,轉換二進位制:100101100111101111111100001,與(length-1)& 運算如下

    0000 0100 1011 0011 1101 1111 1110 0001
 
&運算
 
    0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0111
 
=   0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 (就是十進位制1,所以下標為1)

上述運算實質是:001 與 111 & 運算。也就是雜湊值的低三位與length與運算。如果讓雜湊值的低三位更加隨機,那麼&結果就更加隨機,就更能減少我們的雜湊衝突了。如何讓雜湊值的低三位更加隨機,那麼就是讓其與高位異或,所以我們才在返回的時候與高位異或了再返回。低位與高位異或的過程舉個例子如下:

image.png

然後總結一下在與我們與雜湊值進行運算的時候有這麼一個規律:

  • 當length=8時 下標運算結果取決於雜湊值的低三位

  • 當length=16時 下標運算結果取決於雜湊值的低四位

  • 當length=32時 下標運算結果取決於雜湊值的低五位

  • 當length=2的N次方, 下標運算結果取決於雜湊值的低N位。

好了,我們繼續回到我們的putVal方法。下面我直接在註釋裡面進行分析

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //當我們的table為空的時候呼叫resize()進行擴容初始化
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // 沒有發生碰撞,初始化我們的第一個節點
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        //發生碰撞
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                //hashcode和key相等,記錄下原先的值
                e = p;
            //如果這個時候我們的雜湊桶已經是紅黑樹結構,那麼呼叫樹的插入函式
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                //連結串列結構,同時我們的hashcode不相等
                //找到與key相等的節點,更新value,退出迴圈
                //如果沒有找到與key相等的節點,在連結串列尾部插入,如果插入後節點數量大於
                //我們變成紅黑樹的閾值,那麼進行轉換成紅黑樹
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //達到臨界值轉換成紅黑樹
                        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;
                }
            }
            //新值覆蓋舊值,返回舊值
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                //空實現,為LinkedHashMap預留
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        //鍵值對達到閾值,進行擴容
        if (++size > threshold)
            resize();
        //空實現,為LinkedHashMap預留
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

2.3.2 resize()方法

我們在上面不管是原始碼分析還是在哪分析,都說到了我們的resize()方法,下面我們將正式開始講到

   final Node<K,V>[] resize() {
    	//原table陣列賦值
        Node<K,V>[] oldTab = table;
    	//如果原陣列為null,那麼原陣列長度為0
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    	//賦值閾值
        int oldThr = threshold;
    	//newCap 新陣列長度
    	//newThr 下次擴容的閾值
        int newCap, newThr = 0;
    	// 1. 如果原陣列長度大於0
        if (oldCap > 0) {
            //如果大於最大長度1 << 30 = 1073741824,那麼閾值賦值為Integer.MAX_VALUE後直接返回
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 2. 如果原陣列長度的2倍小於最大長度,並且原陣列長度大於預設長度16,那麼新閾值為原閾值的2倍
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
    	// 3. 如果原陣列長度等於0,但原閾值大於0,那麼新的陣列長度賦值為原閾值大小
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            // 4. 如果原陣列長度為0,閾值為0,那麼新陣列長度,新閾值都初始化為預設值
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
    	// 5.如果新的閾值等於0
        if (newThr == 0) {
            //計算臨時閾值
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            //新陣列長度小於最大長度,臨時閾值也小於最大長度,新閾值為臨時閾值,否則是Integer.MAX_VALUE
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
    	//計算出來的新閾值賦值給物件的閾值
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    	//用新計算的陣列長度新建一個Node陣列,並賦值給物件的table
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
    	//後面是copy陣列和連結串列資料邏輯
        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
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            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;
    }

這個時候我們以最初的三種構造方法來模擬一下流程。上面每一個擴容情況都標註了記號

//①
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("1", "1");
//②
Map<String, String> map1 = new HashMap<>(2);
map1.put("2", "2");
//③
Map<String, String> map2 = new HashMap<>(2, 0.5f);
map2.put("3", "3");
  • ① 沒有設定initialCapacity,也沒有設定負載因子,第一次put的時候會觸發擴容。第一次的時候,陣列長度為預設值16,閾值為160.75=12,走的程式碼4邏輯,等到陣列長度超過閾值12後,觸發第二次擴容,此時table陣列,和threshold都不為0,即oldTab、oldCap、oldThr都不為0,先走程式碼1,如果oldCap長度的2倍沒有超過最大容量,並且oldCap 長度大於等於 預設容量16,那麼下次擴容的閾值 變為oldThr大小的兩倍即 12 2 = 24,newThr = 24,newCap=32
  • ② 設定了initialCapacity,沒有設定負載因子,此時hashMap使用預設負載因子0.75,本例項設定的初始容量為2,通過計算閾值為2,第一次put的時候由於還沒初始化table陣列,因此觸發第一次擴容。此時oldCap為0,oldThr為2,走程式碼3,確定這次擴容的新陣列大小為2,此時還沒有確定newThr 下次擴容的大小,於是進入程式碼5 確定newThr為 2 0.75 = 1.5 取整 1 ,及下次擴容閾值為1。當陣列已有元素大於閾值及1時,觸發第二次擴容,此時oldCap為1,oldThr為1,走程式碼1newCap = oldCap << 1 結果為 4 小於最大容量, 但oldCap 小於hashMap預設大小16,結果為false,跳出判斷,此時由於newThr等於0,進入程式碼5,確定newThr為 4 0.75 = 3,下次擴容閾值為3
  • ③ 設定了initialCapacity=2,負載因子為0.5,通過tableSizeFor計算閾值為2,第一次put的時候,進行擴容,此時oldCap為2,oldThr為2,進入程式碼1,同例項②,newCap = oldCap << 1 結果為 4 小於最大容量, 但oldCap 小於hashMap預設大小16,結果為false,跳出判斷,進入程式碼5,確定newThr為 4 * 0.5 = 2,下次擴容閾值為2

2.3.3 get()方法

    public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

獲取了我們的key的hashcode然後作為引數傳入getNode方法中!

    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        //如果計算出來的雜湊值是在雜湊表上
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            //如果剛好在雜湊桶的第一個節點上,返回
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            //如果不在第一個節點,遍歷節點
            if ((e = first.next) != null) {
                //如果這個時候我們的雜湊桶已經是樹形結構了,呼叫樹形查詢
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                //對我們的連結串列進行遍歷查詢元素
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        //如果沒有找到的話,返回null
        return null;
    }

2.3.4 remove方法

    public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
            null : e.value;
    }

首先是計算出我們的hash,然後呼叫removeNode方法來移除

    final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                               boolean matchValue, boolean movable) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
        //我們的雜湊桶不為空,同時要對映的雜湊值也在
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
            //剛好我們的雜湊桶首位就是要刪除的,記錄下來
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                node = p;
            //如果不是,進行遍歷查詢
            else if ((e = p.next) != null) {
                //如果是紅黑樹結構的話,呼叫樹的查詢方法
                if (p instanceof TreeNode)
                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
                else {
                    //對連結串列進行查詢key
                    do {
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key ||
                             (key != null && key.equals(k)))) {
                            node = e;
                            break;
                        }
                        p = e;
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }
            //找到了之後就去刪除,分紅黑樹,桶的首位,連結串列中,
            if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                                 (value != null && value.equals(v)))) {
                //紅黑樹,呼叫樹刪除節點的方法
                if (node instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
                //在桶首位,直接將下一個節點賦值給首位
                else if (node == p)
                    tab[index] = node.next;
                //在連結串列中,將下一個結點賦值給前一個節點的下一個節點,刪除自我
                else
                    p.next = node.next;
                ++modCount;
                --size;
                afterNodeRemoval(node);
                return node;
            }
        }
        return null;
    }

3 總結

  1. 擴容是一個特別耗效能的操作,所以當我們在使用 HashMap,正確估算 map 的大小,初始化的時候給一個大致的數值,避免 map 進行頻繁的擴容。

  2. 負載因子 loadFactor 是可以修改的,也可以大於1,但是建議不要輕易修改,除非情況特殊。

  3. HashMap 是非執行緒安全的,不要在併發的情況下使用 HashMap,建議使用 ConcurrentHashMap!

4 面試題分析

關於HashMap的原始碼就分析這些,因為這些足夠我們去了解它的一些基本特性和常見面試足夠用了。下面我收集了一些面試題和我們上面的留下的思考題進行分析!

1、為什麼要將轉換成樹形結構的閾值設定為8呢?為什麼不將轉換成連結串列結構的閾值也設定為8呢?

  1. 當初始閾值為8時,連結串列的長度達到8的概率變的很小,如果再大概率減小的並不明顯

  2. 樹結構查詢的時間複雜度是O(log(n)),而連結串列的時間複雜度是O(n),當閾值為8時,long8 = 3,相比連結串列更快,但樹結構比連結串列佔用的空間更多,所以這是一種時間和空間的平衡

至於為什麼不將轉換連結串列的閾值也設定為8,是因為如果兩個值太接近的話,就會造成頻繁的轉換,導致我們的時間複雜度變高。而在6是經過計算後最合適的數值

2、HashMap 為什麼不用平衡樹,而用紅黑樹?

這一題應該歸類與資料結構了,不過這裡同樣給出分析

  • 紅黑樹也是一種平衡樹,但不是嚴格平衡,平衡樹是左右子樹高度差不超過1,紅黑樹可以是2倍

  • 紅黑樹在插入、刪除的時候旋轉的概率比平衡樹低很多,效率比平衡樹高

查詢時間複雜度都維持在O(logN),具體的還望檢視紅黑樹的特性,上面最開始也給了一篇關於紅黑樹的介紹。

3、HashMap在併發下會產生什麼問題?有什麼替代方案?

HashMap併發下產生問題:由於在發生hash衝突,插入連結串列的時候,多執行緒會造成環鏈,再get的時候變成死迴圈,Map.size()不準確,資料丟失。

關於為什麼會造成環鏈的話,可以看這裡!

替代方案:

  • HashTable: 通過synchronized來修飾,效率低,多執行緒put的時候,只能有一個執行緒成功,其他執行緒都處於阻塞狀態
  • ConcurrentHashMap:
    1.7 採用鎖分段技術提高併發訪問率
    1.8 資料依舊是分段儲存,但鎖採用了synchronized

4、HashMap中的key可以是任何物件或資料型別嗎?

  • 可以是null,但不能是可變物件,如果是可變物件,物件中的屬性改變,則物件的HashCode也相應改變,導致下次無法查詢到已存在Map中的資料

  • 如果要可變物件當著鍵,必須保證其HashCode在成員屬性改變的時候保持不變

5、為什麼不直接將key作為雜湊值而是與高16位做異或運算?

這個我們在上面說過了,還用圖和樣例解釋,是為了更好的隨機性,解決雜湊碰撞。

6、關於更多的面試題

這裡提供了一篇關於面試題挺多的博文,通過閱讀原始碼,裡面大部分的面試題都可以解答了!

點選這裡看面試題

5 HashMap與HashTable有什麼不同?

因為HashTable和HashMap很是類似,就跟我們的Vector與ArrayList的關係一樣。提供了執行緒安全的解決方案,所有我們在這裡通過區別,就相當與對HashTable進行了原始碼分析!

從儲存結構和實現來講基本上都是相同的。

它和HashMap的最大的不同是它是執行緒安全的,另外它不允許key和value為null。

Hashtable是個過時的集合類,不建議在新程式碼中使用,不需要執行緒安全的場合可以用HashMap替換,需要執行緒安全的場合可以用ConcurrentHashMap替換或者Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有執行緒安全的能力。

不同點 HashMap HashTable
資料結構 陣列+連結串列+紅黑樹 陣列+連結串列
繼承的類不同 繼承AbstractMap 繼承Dictionary
是否執行緒安全
效能高低
預設初始化容量 16 11
擴容方式不同 原始容量*2 原始容量*2+1
底層陣列的容量為2的整數次冪 要求為2的整數次冪 不要求
確認key在陣列中的索引的方法不同 i = (n - 1) & hash; index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
遍歷方式 Iterator(迭代器) Iterator(迭代器)和Enumeration(列舉器)
Iterator遍歷陣列順序 索引從小到大 索引從大到小

6 參考資料

公眾號《Java3y》文章

知乎專欄《Java那些事兒》

阿提說說

4.Java容器-HashMap詳解

HashMap原始碼註解 之 靜態工具方法hash()、tableSizeFor()(四)

HashMap中hash(Object key)原理,為什麼(hashcode >>> 16)。

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