資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：包含兩個重要的成員和。對于多線程環境，且可能同時被多個線程操作，此時，應該使用同步的類如。小于等于且大于，代表用戶創建了一個，但是使用的構造函數為或或，導致為，為，為用戶指定的的初始容量。本質上是數組單向鏈表紅黑樹的數據結構如下圖。
一、List 1、ArrayList
① 關鍵源碼
// 默認初始化為空數組
public ArrayList() {
this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
}
// 添加元素
public boolean add(E e) {
// 增加modCount, 判斷擴容
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
elementData[size++] = e;
return true;
}
// 擴容函數
private void grow(int minCapacity) {
// overflow-conscious code
int oldCapacity = elementData.length;
// 新的容量等于舊容量的1.5倍，使用位移更高效
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
if (newCapacity - minCapacity < 0)
newCapacity = minCapacity;
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
// minCapacity is usually close to size, so this is a win:
// 擴容是一個數組復制的過程
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}
② 特點
空集合第一次添加元素時默認初始容量為10
線程不安全(在單線程中才使用ArrayList，而在多線程中可以選擇Vector[方法加了sync關鍵字]或者CopyOnWriteArrayList[juc包])
遍歷時，使用隨機訪問(即，通過索引序號訪問)效率最高，而使用迭代器的效率最低
fail-fast 機制
fail-fast 機制是java集合(Collection)中的一種錯誤機制。當多個線程對同一個集合的內容進行操作時，就可能會產生fail-fast事件。
AbstractList 源碼中，每修改一次(添加/刪除等操作)，將modCount+1
由于 實現的 Itr 類中， next() 和 remove()都會執行 checkForComodification()
若 “modCount 不等于expectedModCount”，則拋出ConcurrentModificationException異常，產生fail-fast事件。
所以當多個線程同時操作時，會拋出ConcurrentModificationException異常
① 關鍵源碼
// 初始化空列表
public LinkedList() {
}
// 在列表末尾添加一個節點
public boolean add(E e) {
linkLast(e);
return true;
}
// linkLast函數
void linkLast(E e) {
final Node l = last;
final Node newNode = new Node<>(l, e, null);
last = newNode;
if (l == null)
// last為空說明是個空列表，插入的則為第一個節點
first = newNode;
else
l.next = newNode;
size++;
modCount++;
}
// Node類
private static class Node {
E item;
Node next;
Node prev;
Node(Node prev, E element, Node next) {
this.item = element;
this.next = next;
this.prev = prev;
}
}
② 特點
LinkedList的本質是雙向鏈表。
LinkedList包含兩個重要的成員：Node
Node是雙向鏈表節點所對應的類的實例。Node中包含成員變量： prev, next, item
prev是該節點的上一個節點，next是該節點的下一個節點，item是該節點所包含的值。size是雙向鏈表中節點的個數。
3、LinkedList和ArrayList使用場景和性能分析1、ArrayList 是一個數組隊列，相當于動態數組。它由數組實現，隨機訪問效率高，隨機插入、隨機刪除效率低(涉及到復制)。
2、LinkedList 是一個雙向鏈表。它也可以被當作堆棧、隊列或雙端隊列進行操作。LinkedList隨機訪問效率低，但隨機插入、隨機刪除效率高。
(01) 對于需要快速插入，刪除元素，應該使用LinkedList。
(02) 對于需要快速隨機訪問元素，應該使用ArrayList。
(03) 對于“單線程環境” 或者 “多線程環境，但List僅僅只會被單個線程操作”，此時應該使用非同步的類(如ArrayList)。
對于“多線程環境，且List可能同時被多個線程操作”，此時，應該使用同步的類(如CopyOnWriteArrayList)。
二、Map
1、HashMap
① 關鍵源碼
// 加載因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 初始化容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
// 初始的加載因子默認為0.75，此時還沒有初始化容量，在put的時候會進行resize()將容量初始化為16
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* key 的 hash值的計算是通過hashCode()的高16位異或低16位實現的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)
* 這么做可以在數組table的length比較小的時候
* 也能保證考慮到高低Bit都參與到Hash的計算中，同時不會有太大的開銷
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
// 重點的putVal邏輯
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node[] tab; Node p; int n, i;
// 如果table為null或者0，則進行resize()操作 resize()方法在下面再說
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 確定插入table的位置，算法是(n - 1) & hash，在n為2的冪時，相當于除模取余操作。(這也是為什么長度要取2的冪次方的原因之一)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 在table的i位置發生hash碰撞或者除模取余后相同結果，有兩種情況：
// 1、key值是一樣的，就替換成value值
// 2、key值不一樣的有兩種處理方式：a、存儲在i位置的鏈表(鏈表長度達到8時轉成紅黑樹); b、存儲在紅黑樹中
else {
Node e; K k;
// key值是一樣的，替換value值
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 是紅黑樹結構就putTreeVal
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 不是TreeNode,即為鏈表,遍歷鏈表并且去跟鏈表的每一個key做比較
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 直到鏈表的下一個節點為null，就進去新建個節點
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 根據binCount去記錄鏈表的長度，超過8就轉紅黑樹
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;
}
final Node[] resize() {
// 保存當前table
Node[] oldTab = table;
// 保存當前table的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 保存當前閾值
int oldThr = threshold;
// 初始化新的table容量和閾值
int newCap, newThr = 0;
/*
1. resize（）函數在size > threshold時被調用。oldCap大于 0 代表原來的 table 表非空，
oldCap 為原表的大小，oldThr（threshold） 為 oldCap × load_factor
*/
if (oldCap > 0) {
// 若舊table容量已超過最大容量，更新閾值為Integer.MAX_VALUE（最大整形值），這樣以后就不會自動擴容了。
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 容量翻倍，使用左移，效率更高
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
/*
2. resize（）函數在table為空被調用。oldCap 小于等于 0 且 oldThr 大于0，代表用戶創建了一個 HashMap，但是使用的構造函數為
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 或 HashMap(int initialCapacity)
或 HashMap(Map m)，導致 oldTab 為 null，oldCap 為0， oldThr 為用戶指定的 HashMap的初始容量。
*/
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//當table沒初始化時，threshold持有初始容量。還記得threshold = tableSizeFor(t)么;
newCap = oldThr;
/*
3. resize（）函數在table為空被調用。oldCap 小于等于 0 且 oldThr 等于0，用戶調用 HashMap()構造函數創建的 HashMap，所有值均采用默認值，oldTab（Table）表為空，oldCap為0，oldThr等于0，
*/
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 新閾值為0
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 初始化table
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 把 oldTab 中的節點 reHash 到 newTab 中去
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 若節點是單個節點，直接在 newTab 中進行重定位
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 若節點是 TreeNode 節點，要進行 紅黑樹的 rehash 操作
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 若是鏈表，進行鏈表的 rehash 操作
else { // preserve order
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
// 將同一桶中的元素根據(e.hash & oldCap)是否為0進行分割（代碼后有圖解，可以回過頭再來看），分成兩個不同的鏈表，完成rehash
do {
next = e.next;
// 根據算法 e.hash & oldCap 判斷節點位置rehash 后是否發生改變
// 最高位==0，這是索引不變的鏈表。
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//最高位==1 （這是索引發生改變的鏈表）
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原bucket位置的尾指針不為空(即還有node)
if (loTail != null) {
// 鏈表最后得有個null
loTail.next = null;
// 鏈表頭指針放在新桶的相同下標(j)處
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// rehash 后節點新的位置一定為原來基礎上加上 oldCap，具體解釋看下圖
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
② 特點
HashMap 的實現不是線程安全的。它的key、value都可以為null。
初始化時加載因子為0.75，有put操作時將容量初始化為16(哈希表的桶數，即entry的數量)
當哈希表中的條目數超出了加載因子與容量的乘積時(如0.75 * 16)，則要對該哈希表進行resize操作（同時會進行rehash操作，重建內部數據結構），從而哈希表將具有兩倍的容量。
HashMap是通過拉鏈法實現的散列表。本質上是數組 + 單向鏈表 + 紅黑樹的數據結構(如下圖)。
HashMap使用鏈表法避免哈希沖突(相同hash值)，當鏈表長度大于TREEIFY_THRESHOLD（默認為8，設為8是因為達到8的概率為0.00000006，概率低）時，將鏈表轉換為紅黑樹(在轉紅黑樹之前會再進行一次判斷map的容量是否小于64，是的話不會進行轉紅黑樹，而是先resize()擴容)，如果之后小于UNTREEIFY_THRESHOLD（默認為6）時，又會轉回鏈表以達到性能均衡。
HashMap的數據結構(圖片源自網絡，侵刪)
① 關鍵源碼
