零、前言：
HashMap怪复杂的，如果一开始就上网上一大堆的HashMap的元素图，也没什么太大意思。 这里从一个小测试开始说起，一步步debug在HashMap里走一走。感觉有时候看源码有点像在风景区看风景,抱着的态度决定你的历程，那些漫步于风景中的人会着眼当前，收获每一个瞬间带给自己的感触。那些苛求踏遍每一份土地，览尽一切风光的人，倒是捉襟见肘，让行程变得劳顿。后者或许览尽风光而无憾，前者虽只览片景却仍收获颇丰,然而这并没有好坏之分，只有对你适合与否。----张风捷特烈 场景：模拟英语字典，有索引类和单词类，索引作为键，单词作为值放入HashMap中 由于HashMap挺大的，本篇只说一下HashMap的插入操作，包括：扩容、链表插入、链表树化。
一、测试HashMap插入
1.索引类：WordIndex--包括单词和页数
这里键的哈希函数直接使用页码
/**
* 作者：张风捷特烈
* 时间：2018/10/3 0003:7:35
* 邮箱：1981462002@qq.com
* 说明：单词索引类
*/
public class WordIndex {
/**
* 索引出的单词
*/
private String word;
/**
* 单词所在页数
*/
private Integer page;
public WordIndex(String word, Integer page) {
this.word = word;
this.page = page;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (!(o instanceof WordIndex)) return false;
WordIndex wordIndex = (WordIndex) o;
return Objects.equals(getWord(), wordIndex.getWord()) &&
Objects.equals(getPage(), wordIndex.getPage());
}
@Override
public int hashCode() {
return page;
}
//省略get、set、toString
}
2.单词类：Word--包括单词和释意
/**
* 作者：张风捷特烈
* 时间：2018/10/3 0003:7:42
* 邮箱：1981462002@qq.com
* 说明：单词类
*/
public class Word {
/**
* 单词
*/
private String word;
/**
* 释意
*/
private String desc;
public Word(String word, String desc) {
this.word = word;
this.desc = desc;
}
//省略get、set、toString
}
HashMap测试类
/**
* 作者：张风捷特烈
* 时间：2018/10/2 0002:19:37
* 邮箱：1981462002@qq.com
* 说明：HashMap测试类
*/
public class HashMapTest {
public static void main(String[] args) {
WordIndex act_key = new WordIndex("act", 21);
WordIndex arm_key = new WordIndex("arm", 80);
WordIndex arise_key = new WordIndex("arise", 80);
WordIndex a_key = new WordIndex("a", 1);
Word act = new Word("act", "行动");
Word arm = new Word("arm", "胳膊");
Word arise = new Word("arise", "生起");
Word a = new Word("a", "一个");
HashMap<WordIndex, Word> dictionary = new HashMap<>();
dictionary.put(act_key, act);
dictionary.put(arm_key, arm);
dictionary.put(a_key, a);
dictionary.put(arise_key, arise);
System.out.println(dictionary);
//{WordIndex{word='a', page=1}=Word{word='a', desc='一个'},
// WordIndex{word='act', page=21}=Word{word='act', desc='行动'},
// WordIndex{word='arm', page=80}=Word{word='arm', desc='胳膊'},
// WordIndex{word='arise', page=80}=Word{word='arise', desc='生起'}}
}
}
二、HashMap分析前置准备
1.成员变量
//可见是一个Node类型的数组，名称是[表]
transient Node<K,V>[] table;
//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
//threshold = capacity * loadFactor
int threshold;
//表的最大容量 1 << 30 即2的30次方
//表的容量必须是2的n次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认容量(16):必须是2的n次方
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//默认负载因子(0.75)--无参构造时使用
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//负载因子
final float loadFactor;
2.链表节点类：可见是一个单链表
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
3.红黑树节点类
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
HashMap节点.png
可见TreeNode最终也是继承自Node的
三、HashMap插入第一个元素分析
dictionary.put(act_key, act);
m1:java.util.HashMap#put
添加时调用了putVal方法：见m1-1
* @param key 键：WordIndex{word='act', page=21}
* @param value 值：Word{word='act', desc='行动'}
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
m1-1：java.util.HashMap#putVal
* @param hash 键的哈希值------21
* @param key 键 --------------WordIndex{word='act', page=21}
* @param value 值 ------------Word{word='act', desc='行动'}
* @param onlyIfAbsent true时，不改变已存在的value-----false
* @param evict if false, the table is in creation mode.--true
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//tab：记录当前表 //n:当前表的长度
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//第一次插入为表空时，执行resize扩容返回新表，容量16，见： m2
n = (tab = resize()).length;//此时n=16
//此处p为table[i]的元素 此时i = 15 & 21 = 5
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//hash:传入键的hash值
//可以看到添加元素并且没有哈希碰撞时，将元素放入数组的i位
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//否则，即哈希冲突了
添加时哈希冲突见：m1-1-2
}
++modCount;//修改次数+1
if (++size > threshold)//元素总数+1后比扩容阀值大时，扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);//插入节点之后：见：m1-1-1
return null;//返回空
}
m1-1-1:可见是为了LinkedHashMap而准备的回调函数，这里都是空实现，所以不管了
// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
void afterNodeRemoval(Node<K,V> p) { }
m2：java.util.HashMap#resize
final Node<K,V>[] resize() {
//变量oldTab记录当前表
Node<K,V>[] oldTab = table;
//变量oldCap记录当前表的容量(表为空时长度为0)
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//oldThr记录当前扩容阀值
int oldThr = threshold;
//变量newCap，newThr
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {//旧容量大于0
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//旧容量大于最大容量时
threshold = Integer.MAX_VALUE;//扩容阀值为整数最大值
return oldTab;//返回旧表
}
//否则新容量为旧容量的两倍
//新容量小于最大容量时并且旧容量大于等于默认容量
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//将扩容阀值变为2倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//oldCap=0的时候
else if (oldThr > 0) //旧的扩容阀值大于零，说明并不是初始化
newCap = oldThr;
else {//☆☆☆这里是添加第一个元素时扩容初始化的地方
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//让新容量变为默认容量(即16)
//新的扩容阀值为：默认负载因子*默认默认容量：即(0.75*16=12)
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {//新的扩容阀值为0
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;//为扩容阀值赋值
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//以新的容量创建新表
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;//将临时新表赋给HashMap的表：插播一幅图
if (oldTab != null) {//旧表非空--表示不是初始化
//暂略...详见：m2-1
}
return newTab;//返回新表
}
HashMap初始化.png
二、插入分析
在索引为5的地方插入了一个链表节点，索引位置由：[表容量-1 & 添加键的哈希值]决定 节点：hash=21----key：WordIndex{word='act', page=21}----value:Word{word='act', desc='行动'}----next为空
HashMap插入第一个元素.png
第二个元素hash值80 ： 15 & 80 = 0 所以插入第0位 节点：hash=80----key：WordIndex{word='arm', page=80}----value:Word{word='arm', desc='胳膊'}----next为空
HashMap插入第二个元素.png
第三个元素hash值1 ： 1 & 80 = 1 所以插入第1位 节点：hash=1----key：WordIndex{word='1', page=1}----value:Word{word='1', desc='一个'}----next为空
HashMap插入第三个元素.png
重点来了：插入第四个元素arise，它键的hash值和第二个元素：arm都是80，也就说明它们在同一页
HashMap插入第四个元素.png
m1-1-2:插入时哈希冲突处理
Node<K,V> e; K k;
//此处p为table[i]的元素，也就是table[15&80]=table[0]:即单词--arm
//变量k记录p节点的key,e记录当前节点
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;//传入键的hash值等于节点的hash字段，并且两者key不同
else if (p instanceof TreeNode)//如果是树，按树的插入
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {//否则，按链表的插入，
//关于bin:就像数组里放了一个个垃圾桶(链表),来一个哈希冲突的就往里扔一个，
//所以binCount就是链表的容量
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//链表添加节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//数量达到树化阀值
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);//树化链表
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
节点内的单词是这样的
HashMap插入第四个.png
关于：i = (n - 1) & hash 有点想不通这是干嘛用的，然后查了一下
当 n = 2^y 时，x % n = (n - 1) & x
比如：
int x = 67444;
int i1 = 255 & x;//===>67444 % 255
int i2 = x % 256;//===>67444 % 256
System.out.println(i1);//166
System.out.println(i2);//166
System.out.println(i1 == i2);
又想到HashMap中多次指出：表的长度必须是2的次方，所以两者结合豁然开朗： 其中n代表表的长度，是2的次方，满足当 n = 2^y 时，x % n = (n - 1) & x,所以：
i = (n - 1) & hash 即 i = n % hash
至于为什么如此：
1.添加时将[key的hash值]亦或[key的hash值无符号右移16位]
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
2.使用取模为了使元素分布均匀，并且&运算符要比%运算符高效
三、链表的树化
// 链表转为红黑树的阀值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 转回链表阀值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// map总容量对转为红黑树的限定阀值
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; 比如总容量只有40,及时哈希碰撞非常集中，有条链表已经长30了,也不能转为红黑树。
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
//如果表的长度 < 64 (即树化的最小容量限制)
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();//扩容
//容量容量大于64等于时，满足树化条件
//临时变量index记录插入元素对应的链表所在的数组索引
//临时变量e记录插入元素对应的链表表头元素
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
//根据头结点e实例化出红黑树节点p
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)//只有第一次才会走这里
hd = p;//临时变量hd记录红黑树节点p
else {//将链表Node一个一个更换为红黑树的TreeNode
p.prev = tl;//转换过的TreeNode的前一位是tl(即上一个换过的TreeNode)
tl.next = p;//同理
}
tl = p;//临时变量tl记录红黑树节点p
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)//至此该链表所有Node都换成了TreeNode，但还是链表
hd.treeify(tab);//这一步真正实现链表的树化
}
}
//根据一个链表节点实例化一个红黑树节点
TreeNode<K,V> replacementTreeNode(Node<K,V> p, Node<K,V> next) {
return new TreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next);
}
红黑树节点的树化方法
final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
//定义根节点
TreeNode<K,V> root = null;
//此处声明两个TreeNode类型变量：x和next ，并将x赋值为当前节点
//结束条件：x != null 完成一次循环执行x = next
for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
//将x的下一节点赋值给next变量
next = (TreeNode<K,V>)x.next;
//将x的左右置空
x.left = x.right = null;
if (root == null) {
//根节点为空时，初始化根节点
x.parent = null;
x.red = false;//根节点置为黑色
root = x;//根节点为链表头结点
}
else {//说明已有根节点
K k = x.key;//节点键
int h = x.hash;//节点hash值
Class<?> kc = null;
//从根节点开始，对当前节点进行插入，此循环用break退出
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph;
K pk = p.key;
//比较h与父节点的大小
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;//比父节点小--左子树
else if (ph < h)
dir = 1;//比父节点大--右子树
else if ((kc == null &&//等于父节点
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
dir = tieBreakOrder(k, pk);
//xp记录x的父亲
TreeNode<K,V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
x.parent = xp;
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;//此时该节点与根节点间形成二分搜索树
root = balanceInsertion(root, x);//维持二分搜索树的红黑平衡，成为红黑树
break;
}
}
}
}
moveRootToFront(tab, root);//将根节点置顶操作(维持平衡时旋转操作可能使根节点改变)
}
后记：捷文规范
1.本文成长记录及勘误表
项目源码日期备注
V0.1--无2018-10-2Java容器源码攻坚战--第三战：HashMapV0.2--无--
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