看了下JAVA裡面有HashMap、Hashtable、HashSet三種hash集合的實現原始碼，這裡總結下，理解錯誤的地方還望指正
HashMap和Hashtable的區別
- 兩者最主要的區別在於Hashtable是執行緒安全，而HashMap則非執行緒安全
Hashtable的實現方法裡面都新增了synchronized關鍵字來確保執行緒同步，因此相對而言HashMap效能會高一些，我們平時使用時若無特殊需求建議使用HashMap，在多執行緒環境下若使用HashMap需要使用Collections.synchronizedMap()方法來獲取一個執行緒安全的集合（Collections.synchronizedMap()實現原理是Collections定義了一個SynchronizedMap的內部類，這個類實現了Map介面，在呼叫方法時使用synchronized來保證執行緒同步,當然了實際上操作的還是我們傳入的HashMap例項，簡單的說就是Collections.synchronizedMap()方法幫我們在操作HashMap時自動新增了synchronized來實現執行緒同步，類似的其它Collections.synchronizedXX方法也是類似原理） - HashMap可以使用null作為key，而Hashtable則不允許null作為key
雖說HashMap支援null值作為key，不過建議還是儘量避免這樣使用，因為一旦不小心使用了，若因此引發一些問題，排查起來很是費事
HashMap以null作為key時，總是儲存在table陣列的第一個節點上 - HashMap是對Map介面的實現，HashTable實現了Map介面和Dictionary抽象類
- HashMap的初始容量為16，Hashtable初始容量為11，兩者的填充因子預設都是0.75
HashMap擴容時是當前容量翻倍即:capacity*2，Hashtable擴容時是容量翻倍+1即:capacity*2+1 - 兩者計算hash的方法不同
Hashtable計算hash是直接使用key的hashcode對table陣列的長度直接進行取模
int hash = key.hashCode(); int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
HashMap計算hash對key的hashcode進行了二次hash，以獲得更好的雜湊值，然後對table陣列長度取摸
static int hash(int h) { // This function ensures that hashCodes that differ only by // constant multiples at each bit position have a bounded // number of collisions (approximately 8 at default load factor). h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); } static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }
- HashMap和Hashtable的底層實現都是陣列+連結串列結構實現
HashSet和HashMap、Hashtable的區別
除開HashMap和Hashtable外，還有一個hash集合HashSet，有所區別的是HashSet不是key value結構，僅僅是儲存不重複的元素，相當於簡化版的HashMap，只是包含HashMap中的key而已
通過檢視原始碼也證實了這一點，HashSet內部就是使用HashMap實現，只不過HashSet裡面的HashMap所有的value都是同一個Object而已，因此HashSet也是非執行緒安全的，至於HashSet和Hashtable的區別，HashSet就是個簡化的HashMap的，所以你懂的
下面是HashSet幾個主要方法的實現
private transient HashMap<E,Object> map;
private static final Object PRESENT = new Object(); public HashSet() { map = new HashMap<E,Object>(); } public boolean contains(Object o) { return map.containsKey(o); } public boolean add(E e) { return map.put(e, PRESENT)==null; } public boolean add(E e) { return map.put(e, PRESENT)==null; } public boolean remove(Object o) { return map.remove(o)==PRESENT; } public void clear() { map.clear(); }
HashMap和Hashtable的實現原理
HashMap和Hashtable的底層實現都是陣列+連結串列結構實現的，這點上完全一致
新增、刪除、獲取元素時都是先計算hash，根據hash和table.length計算index也就是table陣列的下標，然後進行相應操作，下面以HashMap為例說明下它的簡單實現
/** * HashMap的預設初始容量 必須為2的n次冪 */ static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; /** * HashMap的最大容量，可以認為是int的最大值 */ static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; /** * 預設的載入因子 */ static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /** * HashMap用來儲存資料的陣列 */ transient Entry[] table;
- HashMap的建立
HashMap預設初始化時會建立一個預設容量為16的Entry陣列，預設載入因子為0.75，同時設定臨界值為16*0.75
/** * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity * (16) and the default load factor (0.75). */ public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR); table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY]; init(); }
- put方法
HashMap會對null值key進行特殊處理，總是放到table[0]位置
put過程是先計算hash然後通過hash與table.length取摸計算index值，然後將key放到table[index]位置，當table[index]已存在其它元素時，會在table[index]位置形成一個連結串列，將新新增的元素放在table[index]，原來的元素通過Entry的next進行連結，這樣以連結串列形式解決hash衝突問題，當元素數量達到臨界值(capactiy*factor)時，則進行擴容，是table陣列長度變為table.length*2 -
public V put(K key, V value) { if (key == null) return putForNullKey(value); //處理null值 int hash = hash(key.hashCode());//計算hash int i = indexFor(hash, table.length);//計算在陣列中的儲存位置 //遍歷table[i]位置的連結串列，查詢相同的key，若找到則使用新的value替換掉原來的oldValue並返回oldValue for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } //若沒有在table[i]位置找到相同的key，則新增key到table[i]位置，新的元素總是在table[i]位置的第一個元素，原來的元素後移 modCount++; addEntry(hash, key, value, i); return null; } void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //新增key到table[bucketIndex]位置，新的元素總是在table[bucketIndex]的第一個元素，原來的元素後移 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //判斷元素個數是否達到了臨界值，若已達到臨界值則擴容，table長度翻倍 if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length); }
- get方法
同樣當key為null時會進行特殊處理，在table[0]的連結串列上查詢key為null的元素
get的過程是先計算hash然後通過hash與table.length取摸計算index值，然後遍歷table[index]上的連結串列，直到找到key，然後返回
public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey();//處理null值 int hash = hash(key.hashCode());//計算hash //在table[index]遍歷查詢key，若找到則返回value，找不到返回null for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) return e.value; } return null; }
- remove方法
remove方法和put get類似，計算hash，計算index，然後遍歷查詢，將找到的元素從table[index]連結串列移除
public V remove(Object key) { Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); return (e == null ? null : e.value); } final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); Entry<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> e = prev; while (e != null) { Entry<K,V> next = e.next; Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { modCount++; size--; if (prev == e) table[i] = next; else prev.next = next; e.recordRemoval(this); return e; } prev = e; e = next; } return e; }
- resize方法
resize方法在hashmap中並沒有公開，這個方法實現了非常重要的hashmap擴容，具體過程為：先建立一個容量為table.length*2的新table，修改臨界值，然後把table裡面元素計算hash值並使用hash與table.length*2重新計算index放入到新的table裡面
這裡需要注意下是用每個元素的hash全部重新計算index，而不是簡單的把原table對應index位置元素簡單的移動到新table對應位置
void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; transfer(newTable); table = newTable; threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); } void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; int newCapacity = newTable.length; for (int j = 0; j < src.length; j++) { Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null) { src[j] = null; do { Entry<K,V> next = e.next;
//重新對每個元素計算index int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } while (e != null); } } } - clear()方法
clear方法非常簡單，就是遍歷table然後把每個位置置為null，同時修改元素個數為0
需要注意的是clear方法只會清楚裡面的元素，並不會重置capactiy
public void clear() { modCount++; Entry[] tab = table; for (int i = 0; i < tab.length; i++) tab[i] = null; size = 0; }
- containsKey和containsValue
containsKey方法是先計算hash然後使用hash和table.length取摸得到index值，遍歷table[index]元素查詢是否包含key相同的值
public boolean containsKey(Object key) { return getEntry(key) != null; } final Entry<K,V> getEntry(Object key) { int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode()); for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }
containsValue方法就比較粗暴了，就是直接遍歷所有元素直到找到value，由此可見HashMap的containsValue方法本質上和普通陣列和list的contains方法沒什麼區別，你別指望它會像containsKey那麼高效
public boolean containsValue(Object value) { if (value == null) return containsNullValue(); Entry[] tab = table; for (int i = 0; i < tab.length ; i++) for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) if (value.equals(e.value)) return true; return false; }
- hash和indexFor
indexFor中的h & (length-1)就相當於h%length，用於計算index也就是在table陣列中的下標
hash方法是對hashcode進行二次雜湊，以獲得更好的雜湊值
為了更好理解這裡我們可以把這兩個方法簡化為 int index= key.hashCode()/table.length,以put中的方法為例可以這樣替換int hash = hash(key.hashCode());//計算hash int i = indexFor(hash, table.length);//計算在陣列中的儲存位置 //上面這兩行可以這樣簡化 int i = key.key.hashCode()%table.length;
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static int hash(int h) { // This function ensures that hashCodes that differ only by // constant multiples at each bit position have a bounded // number of collisions (approximately 8 at default load factor). h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); } static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }
HashMap的簡化實現MyHashMap
為了加深理解，我個人實現了一個簡化版本的HashMap，注意哦，僅僅是簡化版的功能並不完善，僅供參考
package cn.lzrabbit.structure; /** * Created by rabbit on 14-5-4. */ public class MyHashMap { //預設初始化大小 16 private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; //預設負載因子 0.75 private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //臨界值 private int threshold; //元素個數 private int size; //擴容次數 private int resize; private HashEntry[] table; public MyHashMap() { table = new HashEntry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY]; threshold = (int) (DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR); size = 0; } private int index(Object key) { //根據key的hashcode和table長度取模計算key在table中的位置 return key.hashCode() % table.length; } public void put(Object key, Object value) { //key為null時需要特殊處理，為簡化實現忽略null值 if (key == null) return; int index = index(key); //遍歷index位置的entry，若找到重複key則更新對應entry的值，然後返回 HashEntry entry = table[index]; while (entry != null) { if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) { entry.setValue(value); return; } entry = entry.getNext(); } //若index位置沒有entry或者未找到重複的key，則將新key新增到table的index位置 add(index, key, value); } private void add(int index, Object key, Object value) { //將新的entry放到table的index位置第一個，若原來有值則以連結串列形式存放 HashEntry entry = new HashEntry(key, value, table[index]); table[index] = entry; //判斷size是否達到臨界值，若已達到則進行擴容，將table的capacicy翻倍 if (size++ >= threshold) { resize(table.length * 2); } } private void resize(int capacity) { if (capacity <= table.length) return; HashEntry[] newTable = new HashEntry[capacity]; //遍歷原table，將每個entry都重新計算hash放入newTable中 for (int i = 0; i < table.length; i++) { HashEntry old = table[i]; while (old != null) { HashEntry next = old.getNext(); int index = index(old.getKey()); old.setNext(newTable[index]); newTable[index] = old; old = next; } } //用newTable替table table = newTable; //修改臨界值 threshold = (int) (table.length * DEFAULT_LOAD_FACTOR); resize++; } public Object get(Object key) { //這裡簡化處理，忽略null值 if (key == null) return null; HashEntry entry = getEntry(key); return entry == null ? null : entry.getValue(); } public HashEntry getEntry(Object key) { HashEntry entry = table[index(key)]; while (entry != null) { if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) { return entry; } entry = entry.getNext(); } return null; } public void remove(Object key) { if (key == null) return; int index = index(key); HashEntry pre = null; HashEntry entry = table[index]; while (entry != null) { if (entry.getKey().hashCode() == key.hashCode() && (entry.getKey() == key || entry.getKey().equals(key))) { if (pre == null) table[index] = entry.getNext(); else pre.setNext(entry.getNext()); //如果成功找到並刪除，修改size size--; return; } pre = entry; entry = entry.getNext(); } } public boolean containsKey(Object key) { if (key == null) return false; return getEntry(key) != null; } public int size() { return this.size; } public void clear() { for (int i = 0; i < table.length; i++) { table[i] = null; } this.size = 0; } @Override public String toString() { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append(String.format("size:%s capacity:%s resize:%s\n\n", size, table.length, resize)); for (HashEntry entry : table) { while (entry != null) { sb.append(entry.getKey() + ":" + entry.getValue() + "\n"); entry = entry.getNext(); } } return sb.toString(); } } class HashEntry { private final Object key; private Object value; private HashEntry next; public HashEntry(Object key, Object value, HashEntry next) { this.key = key; this.value = value; this.next = next; } public Object getKey() { return key; } public Object getValue() { return value; } public void setValue(Object value) { this.value = value; } public HashEntry getNext() { return next; } public void setNext(HashEntry next) { this.next = next; } }