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初探Java8中的HashMap

William_Sang / 3291人閱讀

摘要:當沖突的個數比較少時,使用鏈表,否則使用紅黑樹。這樣做的好處是,最壞的情況下即所有的都沖突,采用鏈表的話查找時間為而采用紅黑樹為,這也是中性能提升的奧秘,詳細的測試可以看這篇博文。

HashMap是我們最常用的集合之一,同時Java8也提升了HashMap的性能。本著學習的原則,在這探討一下HashMap。

原理

簡單講解下HashMap的原理:HashMap基于Hash算法,我們通過put(key,value)存儲,get(key)來獲取。當傳入key時,HashMap會根據key.hashCode()計算出hash值,根據hash值將value保存在bucket里。當計算出的hash值相同時怎么辦呢,我們稱之為Hash沖突,HashMap的做法是用鏈表和紅黑樹存儲相同hash值的value。當Hash沖突的個數比較少時,使用鏈表,否則使用紅黑樹。

數據結構

一圖勝千言:

我們可以在HashMap的源碼中找到這樣一句:

transient Node[] table;

很明顯,HashMap還是憑借數組實現的,輔以鏈表和紅黑樹。我們知道數組的特點:尋址容易,插入和刪除困難,而鏈表的特點是:尋址困難,插入和刪除容易,紅黑樹則對插入時間、刪除時間和查找時間提供了最好可能的最壞情況擔保。HashpMap將這三者結合在一起。

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

如果你也看過7之前的Hash算法,會發現這個版本的算法比之前的簡潔。

重要的內部類 Node
 static class Node implements Map.Entry {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node next;

        Node(int hash, K key, V value, Node 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;
        }
    }

鏈表節點,存儲鍵值對,并含有一個next引用。

TreeNode
 static final class TreeNode extends LinkedHashMap.Entry {
        TreeNode parent;  // red-black tree links
        TreeNode left;
        TreeNode right;
        TreeNode prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node next) {
            super(hash, key, val, next);
        }

        /**
         * Returns root of tree containing this node.
         */
        final TreeNode root() {
            for (TreeNode r = this, p;;) {
                if ((p = r.parent) == null)
                    return r;
                r = p;
            }
        }

        /**
         * Ensures that the given root is the first node of its bin.
         */
        static  void moveRootToFront(Node[] tab, TreeNode root) {
            int n;
            if (root != null && tab != null && (n = tab.length) > 0) {
                int index = (n - 1) & root.hash;
                TreeNode first = (TreeNode)tab[index];
                if (root != first) {
                    Node rn;
                    tab[index] = root;
                    TreeNode rp = root.prev;
                    if ((rn = root.next) != null)
                        ((TreeNode)rn).prev = rp;
                    if (rp != null)
                        rp.next = rn;
                    if (first != null)
                        first.prev = root;
                    root.next = first;
                    root.prev = null;
                }
                assert checkInvariants(root);
            }
        }

紅黑樹的節點

重要方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node[] tab; Node p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        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;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

這是HashMap中的put函數,里面的參數boolean onlyIfAbsent,boolean evict我并不知道有什么用,因為put在調用的時候,是將這兩個參數寫死了,若知道請告知:

 public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

另外我們可以看到,當節點個數>= TREEIFY_THRESHOLD - 1時,HashMap將采用紅黑樹存儲。為什么這么做呢?正如我們前面提到的,當發生Hash沖突時,HashMap首先是采用鏈表將重復的值串起來,并將最后放入的值置于鏈首,java8對HashMap進行了優化。當節點個數多了之后使用紅黑樹存儲。這樣做的好處是,最壞的情況下即所有的key都Hash沖突,采用鏈表的話查找時間為O(n),而采用紅黑樹為O(logn),這也是Java8中HashMap性能提升的奧秘,詳細的測試可以看這篇博文。

總結

這篇文章簡單介紹了下Java8中的HashMap中的數據結構,Hash算法,內部類,簡單分析了Java8中性能提升的奧秘,由于水平原因難免會出現一些紕漏,希望各位能即時糾正。

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