java面试 集合中知识点 HashMapJDK18源码+底层数据结构分析 整理.docx
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java面试集合中知识点HashMapJDK18源码+底层数据结构分析整理
•HashMap简介
•底层数据结构分析
–JDK1.8之前
–JDK1.8之后
•HashMap源码分析
–构造方法
–put方法
–get方法
–resize方法
•HashMap常用方法测试
感谢changfubai对本文的改进做出的贡献！
HashMap简介
HashMap主要用来存放键值对，它基于哈希表的Map接口实现，是常用的Java集合之一。
JDK1.8之前HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）。
JDK1.8之后HashMap的组成多了红黑树，在满足下面两个条件之后，会执行链表转红黑树操作，以此来加快搜索速度。
•链表长度大于阈值（默认为8）
•HashMap数组长度超过64
底层数据结构分析
JDK1.8之前
JDK1.8之前HashMap底层是数组和链表结合在一起使用也就是链表散列。
HashMap通过key的hashCode经过扰动函数处理过后得到hash值，然后通过（n-1）&hash判断当前元素存放的位置（这里的n指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的hash值以及key是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。
所谓扰动函数指的就是HashMap的hash方法。
使用hash方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的hashCode（）方法换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
JDK1.8HashMap的hash方法源码:
JDK1.8的hash方法相比于JDK1.7hash方法更加简化，但是原理不变。
staticfinalinthash（Objectkey）{
inth;
//key.hashCode（）：
返回散列值也就是hashcode
//^：
按位异或
//>>>:
无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
return（key==null）?
0:
（h=key.hashCode（））^（h>>>16）;
}
对比一下JDK1.7的HashMap的hash方法源码.
staticinthash（inth）{
//ThisfunctionensuresthathashCodesthatdifferonlyby
//constantmultiplesateachbitpositionhaveabounded
//numberofcollisions（approximately8atdefaultloadfactor）.
h^=（h>>>20）^（h>>>12）;
returnh^（h>>>7）^（h>>>4）;
}
相比于JDK1.8的hash方法，JDK1.7的hash方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了4次。
所谓“拉链法”就是：
将链表和数组相结合。
也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。
若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。
jdk1.8之前的内部结构
JDK1.8之后
相比于之前的版本，JDK1.8以后在解决哈希冲突时有了较大的变化。
类的属性：
publicclassHashMapextendsAbstractMapimplementsMap,Cloneable,Serializable{
//序列号
privatestaticfinallongserialVersionUID=362498820763181265L;
//默认的初始容量是16
staticfinalintDEFAULT_INITIAL_CAPACITY=1<<4;
//最大容量
staticfinalintMAXIMUM_CAPACITY=1<<30;
//默认的填充因子
staticfinalfloatDEFAULT_LOAD_FACTOR=0.75f;
//当桶（bucket）上的结点数大于这个值时会转成红黑树
staticfinalintTREEIFY_THRESHOLD=8;
//当桶（bucket）上的结点数小于这个值时树转链表
staticfinalintUNTREEIFY_THRESHOLD=6;
//桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
staticfinalintMIN_TREEIFY_CAPACITY=64;
//存储元素的数组，总是2的幂次倍
transientNode[]table;
//存放具体元素的集
transientSet>entrySet;
//存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
transientintsize;
//每次扩容和更改map结构的计数器
transientintmodCount;
//临界值当实际大小（容量*填充因子）超过临界值时，会进行扩容
intthreshold;
//加载因子
finalfloatloadFactor;
}
•loadFactor加载因子
loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度，loadFactor越趋近于1，那么数组中存放的数据（entry）也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor越小，也就是趋近于0，数组中存放的数据（entry）也就越少，也就越稀疏。
loadFactor太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。
loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。
给定的默认容量为16，负载因子为0.75。
Map在使用过程中不断的往里面存放数据，当数量达到了16*0.75=12就需要将当前16的容量进行扩容，而扩容这个过程涉及到rehash、复制数据等操作，所以非常消耗性能。
•threshold
threshold=capacity*loadFactor，当Size>=threshold的时候，那么就要考虑对数组的扩增了，也就是说，这个的意思就是衡量数组是否需要扩增的一个标准。
Node节点类源码:
//继承自Map.Entry
staticclassNodeimplementsMap.Entry{
finalinthash;//哈希值，存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较
finalKkey;//键
Vvalue;//值
//指向下一个节点
Nodenext;
Node（inthash,Kkey,Vvalue,Nodenext）{
this.hash=hash;
this.key=key;
this.value=value;
this.next=next;
}
publicfinalKgetKey（）{returnkey;}
publicfinalVgetValue（）{returnvalue;}
publicfinalStringtoString（）{returnkey+"="+value;}
//重写hashCode（）方法
publicfinalinthashCode（）{
returnObjects.hashCode（key）^Objects.hashCode（value）;
}
publicfinalVsetValue（VnewValue）{
VoldValue=value;
value=newValue;
returnoldValue;
}
//重写equals（）方法
publicfinalbooleanequals（Objecto）{
if（o==this）
returntrue;
if（oinstanceofMap.Entry）{
Map.Entry
?
>e=（Map.Entry
?
>）o;
if（Objects.equals（key,e.getKey（））&&
Objects.equals（value,e.getValue（）））
returntrue;
}
returnfalse;
}
}
树节点类源码:
staticfinalclassTreeNodeextendsLinkedHashMap.Entry{
TreeNodeparent;//父
TreeNodeleft;//左
TreeNoderight;//右
TreeNodeprev;//neededtounlinknextupondeletion
booleanred;//判断颜色
TreeNode（inthash,Kkey,Vval,Nodenext）{
super（hash,key,val,next）;
}
//返回根节点
finalTreeNoderoot（）{
for（TreeNoder=this,p;;）{
if（（p=r.parent）==null）
returnr;
r=p;
}
HashMap源码分析
构造方法
HashMap中有四个构造方法，它们分别如下：
//默认构造函数。
publicHashMap（）{
this.loadFactor=DEFAULT_LOAD_FACTOR;//allotherfieldsdefaulted
}
//包含另一个“Map”的构造函数
publicHashMap（Map
extendsK,?
extendsV>m）{
this.loadFactor=DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries（m,false）;//下面会分析到这个方法
}
//指定“容量大小”的构造函数
publicHashMap（intinitialCapacity）{
this（initialCapacity,DEFAULT_LOAD_FACTOR）;
}
//指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
publicHashMap（intinitialCapacity,floatloadFactor）{
if（initialCapacity<0）
thrownewIllegalArgumentException（"Illegalinitialcapacity:
"+initialCapacity）;
if（initialCapacity>MAXIMUM_CAPACITY）
initialCapacity=MAXIMUM_CAPACITY;
if（loadFactor<=0||Float.isNaN（loadFactor））
thrownewIllegalArgumentException（"Illegalloadfactor:
"+loadFactor）;
this.loadFactor=loadFactor;
this.threshold=tableSizeFor（initialCapacity）;
}
putMapEntries方法：
finalvoidputMapEntries（Map
extendsK,?
extendsV>m,booleanevict）{
ints=m.size（）;
if（s>0）{
//判断table是否已经初始化
if（table==null）{//pre-size
//未初始化，s为m的实际元素个数
floatft=（（float）s/loadFactor）+1.0F;
intt=（（ft<（float）MAXIMUM_CAPACITY）?
（int）ft:
MAXIMUM_CAPACITY）;
//计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
if（t>threshold）
threshold=tableSizeFor（t）;
}
//已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
elseif（s>threshold）
resize（）;
//将m中的所有元素添加至HashMap中
for（Map.Entry
extendsK,?
extendsV>e:
m.entrySet（））{
Kkey=e.getKey（）;
Vvalue=e.getValue（）;
putVal（hash（key）,key,value,false,evict）;
}
}
}
put方法
HashMap只提供了put用于添加元素，putVal方法只是给put方法调用的一个方法，并没有提供给用户使用。
对putVal方法添加元素的分析如下：
1.如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。
2.如果定位到的数组位置有元素就和要插入的key比较，如果key相同就直接覆盖，如果key不相同，就判断p是否是一个树节点，如果是就调用e=（（TreeNode）p）.putTreeVal（this,tab,hash,key,value）将元素添加进入。
如果不是就遍历链表插入（插入的是链表尾部）。
说明:
上图有两个小问题：
•直接覆盖之后应该就会return，不会有后续操作。
参考JDK8HashMap.java658行（issue#608）。
•当链表长度大于阈值（默认为8）并且HashMap数组长度超过64的时候才会执行链表转红黑树的操作，否则就只是对数组扩容。
参考HashMap的treeifyBin（）方法（issue#1087）。
publicVput（Kkey,Vvalue）{
returnputVal（hash（key）,key,value,false,true）;
}
finalVputVal（inthash,Kkey,Vvalue,booleanonlyIfAbsent,
booleanevict）{
Node[]tab;Nodep;intn,i;
//table未初始化或者长度为0，进行扩容
if（（tab=table）==null||（n=tab.length）==0）
n=（tab=resize（））.length;
//（n-1）&hash确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中（此时，这个结点是放在数组中）
if（（p=tab[i=（n-1）&hash]）==null）
tab[i]=newNode（hash,key,value,null）;
//桶中已经存在元素
else{
Nodee;Kk;
//比较桶中第一个元素（数组中的结点）的hash值相等，key相等
if（p.hash==hash&&
（（k=p.key）==key||（key!
=null&&key.equals（k））））
//将第一个元素赋值给e，用e来记录
e=p;
//hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
elseif（pinstanceofTreeNode）
//放入树中
e=（（TreeNode）p）.putTreeVal（this,tab,hash,key,value）;
//为链表结点
else{
//在链表最末插入结点
for（intbinCount=0;;++binCount）{
//到达链表的尾部
if（（e=p.next）==null）{
//在尾部插入新结点
p.next=newNode（hash,key,value,null）;
//结点数量达到阈值（默认为8），执行treeifyBin方法
//这个方法会根据HashMap数组来决定是否转换为红黑树。
//只有当数组长度大于或者等于64的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。
否则，就是只是对数组扩容。
if（binCount>=TREEIFY_THRESHOLD-1）//-1for1st
treeifyBin（tab,hash）;
//跳出循环
break;
}
//判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if（e.hash==hash&&
（（k=e.key）==key||（key!
=null&&key.equals（k））））
//相等，跳出循环
break;
//用于遍历桶中的链表，与前面的e=p.next组合，可以遍历链表
p=e;
}
}
//表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
if（e!
=null）{
//记录e的value
VoldValue=e.value;
//onlyIfAbsent为false或者旧值为null
if（!
onlyIfAbsent||oldValue==null）
//用新值替换旧值
e.value=value;
//访问后回调
afterNodeAccess（e）;
//返回旧值
returnoldValue;
}
}
//结构性修改
++modCount;
//实际大小大于阈值则扩容
if（++size>threshold）
resize（）;
//插入后回调
afterNodeInsertion（evict）;
returnnull;
}
我们再来对比一下JDK1.7put方法的代码
对于put方法的分析如下：
•①如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。
•②如果定位到的数组位置有元素，遍历以这个元素为头结点的链表，依次和插入的key比较，如果key相同就直接覆盖，不同就采用头插法插入元素。
publicVput（Kkey,Vvalue）
if（table==EMPTY_TABLE）{
inflateTable（threshold）;
}
if（key==null）
returnputForNullKey（value）;
inthash=hash（key）;
inti=indexFor（hash,table.length）;
for（Entrye=table[i];e!
=null;e=e.next）{//先遍历
Objectk;
if（e.hash==hash&&（（k=e.key）==key||key.equals（k）））{
VoldValue=e.value;
e.value=value;
e.recordAccess（this）;
returnoldValue;
}
}
modCount++;
addEntry（hash,key,value,i）;//再插入
returnnull;
}
get方法
publicVget（Objectkey）{
Nodee;
return（e=getNode（hash（key）,key））==null?
null:
e.value;
}
finalNodegetNode（inthash,Objectkey）{
Node[]tab;Nodefirst,e;intn;Kk;
if（（tab=table）!
=null&&（n=tab.length）>0&&
（first=tab[（n-1）&hash]）!
=null）{
//数组元素相等
if（first.hash==hash&&//alwayscheckfirstnode
（（k=first.key）==key||（key!
=null&&key.equals（k））））
returnfirst;
//桶中不止一个节点
if（（e=first.next）!
=null）{
//在树中get
if（firstinstanceofTreeNode）
return（（TreeNode）first）.getTreeNode（hash,key）;
//在链表中get
do{
if（e.hash==hash&&
（（k=e.key）==key||（key!
=null&&key.equals（k））））
returne;
}while（（e=e.next）!
=null）;
}
}
returnnull;
}
resize方法
进行扩容，会伴随着一次重新hash分配，并且会遍历hash表中所有的元素，是非常耗时的。
在编写程序中，要尽量避免resize。
finalNode[]resize（）{
Node[]oldTab=table;
intoldCap=（oldTab==null）?
0:
oldTab.length;
intoldThr=threshold;
intnewCap,newThr=0;
if（oldCap>0）{
//超过最大值就不再扩充
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