关于Hashmap的个人理解

刚刚看到QQ群有人吹Hashmap，一想我啥都不懂，就赶快补了一波。下面分享一下我对Hashmap的理解，主要用于个人备忘。如果有不对，请批评。想要解锁更多新姿势？请访问https://tengshe789.github.io/

总起

Hashmap是散列表，存储结构是键值对形式。根据健的Hashcode值存储数据，有较快的访问速度。

它的线程是不安全的，在两个线程同时尝试扩容HashMap时，可能将一个链表形成环形的链表，所有的next都不为空，进入死循环；要想让它安全，可以用 Collections的synchronizedMap 方法使 HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap 。

他的键值对都可以为空，映射不是有序的。

Hashmap有两个参数影响性能：初始容量，加载因子。

Hashmap存储结构

JDK1.8中Hashmap是由链表、红黑树、数组实现的

//用来实现数组、链表的数据结构
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;//保存节点的Hash
        final K key;//保存节点的键值
        V value;//保存节点的值
        Node<K,V> next;//指向链表或者红黑树的下一个节点

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }

Hashmap构造方法

HashMap有4个构造方法。

代码：

//方法1.制定初始容量和负载因子
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);
    }

//方法2.指定初始容量
    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

//方法三。无参构造。
     HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }

//方法四。将另一个 Map 中的映射拷贝一份到自己的存储结构中来，这个方法不是很常用
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

Hashmap变量成员

//未指定容量的时候，数组的初始容量。初始容量是16
//为什么不直接写16？因为速度快。计算机里面要转换二进制。
//必须2的n次幂
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

//负载因子。当hashmap容量超过 容量*负载因子 时，进行扩容操作（resize（））
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

//确定何时将hash冲突的链表转换成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

//用来确何时将红黑树转换成链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

//当链表转换成红黑树时，需要判断数组容量。若数组容量太小导致hash冲突太多，则不进行红黑树操作，转而利用reseize扩容
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

初始容量、负载因子、阈值.

一般情况下，使用无参构造方法创建 HashMap。但当我们对时间和空间复杂度有要求的时候，使用默认值有时可能达不到我们的要求，这个时候我们就需要手动调参。

在 HashMap 构造方法中，可供我们调整的参数有两个，一个是初始容量initialCapacity，另一个负载因子loadFactor。通过这两个设定这两个参数，可以进一步影响阈值大小。但初始阈值 threshold 仅由initialCapacity 经过移位操作计算得出。

名称	用途
initialCapacity	HashMap 初始容量
loadFactor	负载因子
threshold	当前 HashMap 所能容纳键值对数量的最大值，超过这个值，则需扩容

默认情况下，HashMap 初始容量是16，负载因子为 0.75。 注释中有说明，阈值可由容量乘上负载因子计算而来 ，即threshold = capacity * loadFactor

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;
    }

这段代码有点难，根据大神的说法，这个方法的意思是，找到大于或等于 cap 的最小2的幂。我们先来看看 tableSizeFor 方法的图解 ：

图中容量是2²⁹+1，计算后是2³⁰

引用一下啊大神说的：

对于 HashMap 来说，负载因子是一个很重要的参数，该参数反应了 HashMap 桶数组的使用情况（假设键值对节点均匀分布在桶数组中）。通过调节负载因子，可使 HashMap 时间和空间复杂度上有不同的表现。当我们调低负载因子时，HashMap 所能容纳的键值对数量变少。扩容时，重新将键值对存储新的桶数组里，键的键之间产生的碰撞会下降，链表长度变短。此时，HashMap 的增删改查等操作的效率将会变高，这里是典型的拿空间换时间。相反，如果增加负载因子（负载因子可以大于1），HashMap 所能容纳的键值对数量变多，空间利用率高，但碰撞率也高。这意味着链表长度变长，效率也随之降低，这种情况是拿时间换空间。至于负载因子怎么调节，这个看使用场景了。一般情况下，我们用默认值就可以了。

插入PUT

过程：

1. 对Key求hash值，然后计算下标
2. 如果没有碰撞，就放入桶中
3. 如果碰撞了，就以链表形式放到后面
4. 如果链表长度超过阈值，就把链表转换成红黑树
5. 如果链表存在则替换旧值
6. 如果桶满了（容量*负载因子），则重新resize

public V put(K key, V value) {
    	//调用核心方法
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

putVal

核心算法在putVal（）中。要想理解，先要明白桶排序(Bucket Sort)

它是迄今为止最快的一种排序法，其时间复杂度仅为Ο(n)，也就是线性复杂度。

桶排序核心思想是：根据数据规模n划分，m个相同大小的区间 （每个区间为一个桶，桶可理解为容器） 。将n个元素按照规定范围分布到各个桶中去 ，再对每个桶中的元素进行排序，排序方法可根据需要，选择快速排序，或者归并排序，或者插入排序 ，然后依次从每个桶中取出元素，按顺序放入到最初的输出序列中(相当于把所有的桶中的元素合并到一起) 。

下面是代码：

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
    	//n是数组长度
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    	//判断桶数组是否是空
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            //是就用resize（）初始化
            n = (tab = resize()).length;
    	//根据 hash 值确定节点在数组中的插入位置
    	//若此位置没有元素则进行插入，注意确定插入位置所用的计算方法为　(n - 1) & hash,由于　n 一定是２的幂次，这个操作相当于hash % n
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            //将新节点引入桶中
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            //临时变量e进行记录。如果有值，说明仅仅是值的覆盖。
            Node<K,V> e; K k;
            // 如果键的值以及节点 hash 等于链表中的第一个键值对节点时，则将 e 指向该键值对
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)// 如果桶中的引用类型为 TreeNode，则调用红黑树的插入方法
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {// 对链表进行遍历，并统计链表长度
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 链表中不包含要插入的键值对节点时，则将该节点接在链表的最后
                        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;
                }
            }
            //临时变量e不为空时，说明已经有值进行替换了
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                //返回老值
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
    	//扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

HASH

hash算法，高十六位与低十六进行异或运算，这样做的好处是使得到结果会尽可能不同。

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

resize

HashMap 的扩容机制与其他变长集合的套路不太一样，HashMap 按当前桶数组长度的2倍进行扩容，阈值也变为原来的2倍（如果计算过程中，阈值溢出归零，则按阈值公式重新计算）。扩容之后，要重新计算键值对的位置，并把它们移动到合适的位置上去。

resize总共做了3件事，分别是：

1. 计算新桶数组的容量 newCap 和新阈值 newThr
2. 根据计算出的 newCap 创建新的桶数组，桶数组 table 也是在这里进行初始化的
3. 将键值对节点重新映射到新的桶数组里。如果节点是 TreeNode 类型，则需要拆分红黑树。如果是普通节点，则节点按原顺序进行分组。

//resize（）函数在size　> threshold时被调用
final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
    	//oldCap大于 0 代表原来的 table 非空
        if (oldCap > 0) {
            // 当 table 容量超过容量最大值，则不再扩容
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                //阈值设为整形最大值
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }// 按旧容量和阈值的2倍计算新容量和阈值的大小
            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
            /*
            *oldCap 小于等于 0 且 oldThr 大于0，代表用户创建了一个 HashMap，但是使用的构造函数为
       * HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 或 HashMap(int initialCapacity)
       * 或 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)，导致 oldTab 为 null，oldCap 为0，
       * oldThr 为用户指定的 HashMap的初始容量
            */
            newCap = oldThr;
        else { //设置新容量和新阈值大小
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
   		 // newThr 为 0 时，按阈值计算公式进行计算
        if (newThr == 0) {
            //计算新阈值
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
    	//准备初始化过程
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            //遍历。把　oldTab 中的节点　reHash 到　newTab 中去
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                //判断老数组是否为空
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    //不为空，设成空
                    oldTab[j] = null;
                    //若节点是单个节点，直接重新分配定位
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    //若节点是　TreeNode 节点，要进行 红黑树的 rehash　操作
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    //若是链表，进行链表的 rehash　操作
                    else { // preserve order
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        // 遍历链表，并将链表节点按原顺序进行分组
                        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;
                            // rehash　后节点新的位置一定为原来基础上加上　oldCap
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

关于HashMap在什么时候时间复杂度是O（1），什么时候是O（n），什么时候又是O（logn）的问题

O（1）：链表的长度尽可能短，理想状态下链表长度都为1

O（n）：当 Hash 冲突严重时，如果没有红黑树，那么在桶上形成的链表会变的越来越长，这样在查询时的效率就会越来越低；时间复杂度为O(N)。

O（logn）：采用红黑树之后可以保证查询效率O(logn)

手写

/**
 * @author tengshe789
 */
public class 手写HashMap {
    public static class Node<K,V>{
        K key;
        V value;
        Node<K,V> next;
        public Node(K key, V value, Node<K, V> next) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        public K getKey() {
            return this.key;
        }

        public V getValue() {
            return this.value;
        }

        public V setValue(V value) {
            this.value=value;
            return this.value;
        }
    }

    public static class HashMap<K, V>{
        /*数据存储的结构==>数组+链表*/
        Node<K,V>[] array=null;

       /* 哈希桶的长度 */
        private static int defaultLength=16;

        /*加载因子/扩容因子*/
        private static double factor=0.75D;

        /*集合中的元素个数*/
        private int size;

        /*打印函数*/
        public void print() {
            System.out.println("===============================");
            if(array!=null) {
                Node<K, V> node=null;
                for (int i = 0; i < array.length; i++) {
                    node=array[i];
                    System.out.print("下标["+i+"]");
                    //遍历链表
                    while(node!=null) {
                        System.out.print("["+node.getKey()+":"+node.getValue()+"]");
                        if(node.next!=null) {
                            node=node.next;
                        }else {
                            //到尾部元素
                            node=null;
                        }
                    }
                    System.out.println();
                }

            }
        }

        //put元素方法
        public V put(K k, V v) {

            //1.懒加载机制，使用的时候进行分配
            if(array==null) {
                array=new Node[defaultLength];
            }

            //2.通过hash算法，计算出具体插入的位置
            int index=position(k,defaultLength);


            //扩容。判断是否需要扩容
            //扩容的准则，元素的个数   大于  桶的尺寸*加载因子
            if(size > defaultLength*factor) {
                resize();
            }

            //3.放入要插入的元素
            Node<K, V> node=array[index];
            if(node==null) {
                array[index]=new Node<K,V>(k,v,null);
                size++;
            }else {
                if(k.equals(node.getKey()) || k==node.getKey()) {
                    return node.setValue(v);
                }else {
                    array[index]=new Node<K,V>(k,v,node);
                    size++;
                }
            }

            return null;
        }

        //扩容，并且重新排列元素
        private void resize() {
            //翻倍扩容
            //1.创建新的array临时变量,相当于defaultlength*2
            Node<K, V>[] temp=new Node[defaultLength << 1];

            //2.重新计算散列值，插入到新的array中去。 code=key % defaultLength ==> code=key % defaultLength*2
            Node<K, V> node=null;
            for (int i = 0; i < array.length; i++) {
                node=array[i];
                while(node!=null) {
                    //重新散列
                    int index=position(node.getKey(),temp.length);
                    //插入头部
                    Node<K, V> next = node.next;
                    //3
                    node.next=temp[index];
                    //1
                    temp[index]=node;
                    //2
                    node=next;

                }
            }

            //3.替换掉老array
            array=temp;
            defaultLength=temp.length;
            temp=null;


        }

        private int position(K k,int length) {
            int code=k.hashCode();

            //取模算法
            return code % (length-1);

            //求与算法
            //return code & (defaultLength-1);
        }

        public V get(K k) {
            if(array!=null) {
                int index=position(k,defaultLength);
                Node<K, V> node=array[index];
                //遍历链表
                while(node!=null) {
                    //如果key值相同返回value
                    if(node.getKey()==k) {
                        return node.getValue();
                    } else
                        //如果key值不同则调到下一个元素
                    {
                        node=node.next;
                    }
                }
            }


            return null;
        }


    }

        public static void main(String[] args) {
            HashMap<String, String> map=new HashMap<String, String>();
            map.put("001号", "001");
            map.put("002号", "002");
            map.put("003号", "003");
            map.put("004号", "004");
            map.put("005号", "005");
            map.put("006号", "006");
            map.put("007号", "007");
            map.put("008号", "008");
            map.put("009号", "009");
            map.put("010号", "010");
            map.put("011号", "011");
            map.print();

            System.out.println("========>"+map.get("009号"));
        }

    }

参考资料

coolblog

阿里架构师带你分析HashMap源码实现原理

感谢！

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以下来自n天后的我：

补充一下看到一个非常好的：点击链接，值得学习