相關銜接
此係列文章放在了我的專欄裡, 歡迎檢視 blog.csdn.net/column/deta…
從原始碼看Android常用的資料結構 ( SDK23版本 ) ( 一 , 總述 )
從原始碼看Android常用的資料結構 ( SDK23版本 ) ( 二, List篇 )
從原始碼看Android常用的資料結構 ( SDK23版本 ) ( 三 , Queue篇)
從原始碼看Android常用的資料結構 ( SDK23版本 ) ( 四, Set篇 )
從原始碼看Android常用的資料結構 ( SDK23版本 ) ( 五, Map篇 )
從原始碼看Android常用的資料結構 ( SDK23版本 ) ( 六, ConcurrentHashMap )
從原始碼看Android常用的資料結構 ( 七, SDK28下的HashMap )
Github裡有一份Android使用到的小技術, 歡迎檢視: github.com/YouCii/Lear…
前言
Java1.8 和 Android SDK28 對 HashMap 做了大量優化, 與之前版本的主要區別在於以下兩點:
- hash碰撞超過8時把原連結串列轉化為紅黑樹, 提高查詢效率;
- resize時對連結串列節點的重定位演算法無需重hash計算, 而是通過判斷&操作的高位來判斷是放在低位cap還是高位cap;
新版本的HashMap結合了連結串列和紅黑樹的優化, 以達到最優的時間空間效率平衡, 這種精雕細琢的精神值得好好學習!
下面詳細說明
先看關鍵引數
/**
* The table, initialized on first use, and resized as
* necessary. When allocated, length is always a power of two.
*
* 資料儲存集合, 必要時會resize, 重分配後大小為2的n次方.
* 新增transient關鍵字以遮蔽預設serializable, 自主實現read/write.
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used
* for keySet() and values().
*
* 快取entrySet.
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**
* The number of key-value mappings contained in this map.
*
* map內實際儲存的元素數目
*/
transient int size;
/**
* The number of times this HashMap has been structurally modified
* Structural modifications are those that change the number of mappings in
* the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g.,
* rehash). This field is used to make iterators on Collection-views of
* the HashMap fail-fast. (See ConcurrentModificationException).
*
* HashMap結構修改的次數. 結構修改是指元素數量改變或者以其他方式修改其內部
* 結構等操作(例如rehash).
* 執行結構修改時modCount++, 在執行遍歷等非原子操作前快取modCount, 遍歷過程
* 中或之後如果modCount與原快取值不同, 說明出現了併發修改, 丟擲異常
*/
transient int modCount;
/**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
* 閾值, 觸發resize的臨界容量, 初始化時為最小的超過容量的2的指數, 後續更改為
* newCap * loadFactor
*/
int threshold;
/**
* The load factor for the hash table.
* 載入因子, 用於判斷threshold
*/
final float loadFactor;
複製程式碼核心方法Get/Put/Remove
GET方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* 計算key的hash值, 使用hashcode的高16位異或低16位. 看註釋的意思是可能會發生碰撞,
* 但是考慮到碰撞的元素使用較高效率的tree來儲存, 所以hash演算法採用了較輕量的方式.
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
/**
* Implements Map.get and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K, V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> first, e;
int n;
K k;
// 如果(n-1)&hash位置存在元素
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 如果hash相等, key相等, 返回第一個
if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 不是第一個的話遍歷連結串列或者樹
if ((e = first.next) != null) {
// 查詢樹
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K, V>) first).getTreeNode(hash, key);
// 遍歷連結串列
do {
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Put相關
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> parent;
int tabLength, position;
// 如果還未初始化, 呼叫resize來初始化一下, resize見下方方法
if ((tab = table) == null || (tabLength = tab.length) == 0)
tabLength = (tab = resize()).length;
// 如果該位置未存有元素, 第一位新建node存入
if ((parent = tab[position = (tabLength - 1) & hash]) == null)
tab[position] = newNode(hash, key, value, null);
// 如果該位置已有元素, 分為三種情況:
else {
Node<K, V> exitMapping;
K k;
// 該位置頭節點就是對應節點
if (parent.hash == hash && ((k = parent.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
exitMapping = parent;
// 如果是樹, 去樹內查詢
else if (parent instanceof TreeNode)
exitMapping = ((TreeNode<K, V>) parent).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 連結串列
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 如果直到連結串列末尾也沒找到已存在的點, 則直接插入到末尾, 退出迴圈
if ((exitMapping = parent.next) == null) {
parent.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果碰撞次數超過了轉化為tree的閾值(8), 轉化為紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 找到了對應節點
if (exitMapping.hash == hash && ((k = exitMapping.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
parent = exitMapping;
}
}
// 如果已存在節點, 在這裡做value替換; 不存在對應節點的情況在前面for迴圈中已經插入了新節點
if (exitMapping != null) { // existing mapping for key
V oldValue = exitMapping.value;
// 如果允許替換值, 替換
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
exitMapping.value = value;
// 用於linkedHashMap
afterNodeAccess(exitMapping);
return oldValue;
}
}
// 發生了結構化修改
++modCount;
// 如果大小超過了tab閾值, resize為double
if (++size > threshold)
resize();
// 用於linkedHashMap
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
* 某元素只可能保持在當前位置或者2次方位置
*
* @return the table
*/
final Node<K, V>[] resize() {
Node<K, V>[] oldTab = table;
// 舊錶的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 舊錶的閾值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 如果有舊值, 不是初始化
if (oldCap > 0) {
// 如果舊容量超過了2的30次方, 則閾值*2即int的最大值, 也就是2的31次方, 也不重新分配bin了, resize直接完成
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 新容量首先變為兩倍, 如果舊容量超過了預設容量16, 新閾值double
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 以下兩種情況均是初始化
else if (oldThr > 0) {
// 舊容量為0, 閾值不為0, 就把新的容量被設定為舊閾值
newCap = oldThr;
} else {
// 容量閾值均使用預設值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 上面設定好了新的容量, 如果新閾值還是0的話(主要是針對上面三種情況的第二種), 設定為newCap * 過載因子loadFactor
if (newThr == 0) {
float ft = (float) newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY ? (int) ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 通過上面的處理, 新的容量和閾值已經配置好了, 下面的邏輯是把舊錶裡的節點放入新表中
Node<K, V>[] newTab = (Node<K, V>[]) new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K, V> header; // 某位置的連結串列頭節點
if ((header = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果只有頭節點, 就重hash放入新表中
if (header.next == null) {
newTab[header.hash & (newCap - 1)] = header;
}
// 樹形結構的修剪
else if (header instanceof TreeNode) {
// 把樹切為低位和高位兩部分, 如果某一部分size小於6了, 轉化為連結串列
((TreeNode<K, V>) header).split(this, newTab, j, oldCap);
}
// 連結串列節點切分(!精髓!), (header.hash & oldCap) == 0 的節點放在前oldCap位, 其餘的放在後半部分
// 原來的hash計算是 header.hash & (oldCap- 1), doubleSize後計算 header.hash & oldCap,
//
// 因為oldCap肯定是2的冪次, 所以只有一個高位1, 而計算 hash&(oldCap-1)時忽略了header.hash的最高位, 所以這一堆連結串列節點才會在這一個連結串列裡
// 而header.hash & oldCap的結果反應的就是hash值的對應高位是否為1, 如果為1則插入高位, 為0說明本來就該在低位
else {
// 放在新table低位的連結串列頭尾
Node<K, V> loHead = null, loTail = null;
// 放在新table高位的連結串列頭尾
Node<K, V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K, V> next;
do {
next = header.next;
// 無需重hash的精髓!!
if ((header.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = header;
else
loTail.next = header;
loTail = header;
} else {
if (hiTail == null)
hiHead = header;
else
hiTail.next = header;
hiTail = header;
}
} while ((header = next) != null);
// 低尾節點不為null, 把低頭節點放在新table的低位
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 高尾節點不為null, 把高頭節點放在新table的高位
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
/**
* 把連結串列轉化為樹
*/
final void treeifyBin(Node<K, V>[] tab, int hash) {
int tabLength, index;
Node<K, V> e; // 遍歷node
// 如果tab太小, 直接呼叫resize, 可能就不用轉化為tree了
if (tab == null || (tabLength = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) {
resize();
}
// 正常tableSize, 需要轉化. 首先找到對應位置
else if ((e = tab[index = (tabLength - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K, V> header = null, tail = null;
do {
// 依次轉化為TreeNode
TreeNode<K, V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tail == null)
header = p;
else {
p.prev = tail;
tail.next = p;
}
tail = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = header) != null)
// 格式化treeNode, 令其滿足紅黑樹規則
header.treeify(tab);
}
}
複製程式碼Remove相關
/**
* Removes the mapping for the specified key from this map if present.
*
* @param key key whose mapping is to be removed from the map
* @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
* <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.
* (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map
* previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)
*/
public V remove(Object key) {
Node<K, V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value;
}
/**
* Implements Map.remove and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to match if matchValue, else ignored
* @param matchValue if true only remove if value is equal
* @param movable if false do not move other nodes while removing
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K, V> removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> header; // 對應位置的頭節點
int n, index;
// 如果有該hash對應的節點
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (header = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// 待刪除的點
Node<K, V> node = null;
// 用於遍歷的node
Node<K, V> e;
K k;
V v;
// 恰好是第一位
if (header.hash == hash && ((k = header.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = header;
else if ((e = header.next) != null) {
// 樹結構查詢
if (header instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K, V>) header).getTreeNode(hash, key);
else {
// 連結串列遍歷
do {
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
header = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 找到了這個點
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) {
// 呼叫紅黑樹的remove
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K, V>) node).removeTreeNode(this, tab, movable);
// 以下兩種情況均是連結串列前移
else if (node == header)
tab[index] = node.next;
else
header.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
複製程式碼