从不一样的角度来看 HashMap 源码

原创
07/23 23:36
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HashMap 源码是频率比较高的面试题之一了吧,搜索引擎一搜网上很多文章,我这里试着给出不一样的认知,知其然知其所以然。

谈到 HashMap 实现原理,很多同学都会回答:数组 + 链表, 那这里链表是干什么的? 不知道大家还记不记得《数据结构与算法》里hash 冲突的解决方法:链地址法,开放地址法。而 HashMap 在使用 hash 算法定位数组下标时,遇到冲突就会使用 链地址法,也就是链表。从这里可以看出,大学的课程并不是无用的,相反大学的课程恰恰是内功,只是缺乏实战罢了。在校的同学还是得认真学好专业课程的。

下面深入源码,首先看 put 方法:

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)  // hashcode & (len -1 ), len为2的n次幂 
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // index位置为空,直接在table数组的index位置放入新节点
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;  // 比较key相等则覆盖
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)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); // key不等,在对应下标的位置上,扩展链表,next指针指向新节点
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash); // 链表长度 >=8, 使用红黑树扩展链表
                        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;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

关键点已经在代码里注释了,下面问题来了:

  1. 为什么数组长度设计成 2 的 n次幂?

pow(2, n) - 1 对应的二进制:111..... ,在进行&运算时,使得元素分布较为均匀,避免某个数组对应的链表过长。

  1. 树化的阈值为什么是 8 ?
  0:    0.60653066
  1:    0.30326533
  2:    0.07581633
  3:    0.01263606
  4:    0.00157952
  5:    0.00015795
  6:    0.00001316
  7:    0.00000094
  8:    0.00000006

要想弄清楚这个问题,你需要知道作者设计的初衷,两个字:兜底

大多数情况下链表长度符合泊松分布,并不需要树化,只是在极端特殊情况下,比如你重写了元素的hashCode方法导致元素分布不均匀,从而使得部分下标的数组元素对应的链表过长,查询效率太低【O(n)】,这个时候为了提高查询效率,而将链表转化成红黑树【O(logN)】, 但是你要知道链表转为红黑树的过程、以及红黑树的自平衡过程都会有时间和空间的开销,所以应该尽可能少地树化链表,刚好链表长度为 8 出现的概率最小,故选择在链表长度达到 8 时进行树化操作。

然后看 get 方法:

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;  // 比较 key的 hash相等,且 key是同一个对象或者 值相等
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e; // 比较 key的 hash相等,且 key是同一个对象或者 值相等
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

从代码注释里,可以回答另外一个问题:重写对象的 equals 方法官方为什么还建议重写 hashCode方法了。

如果觉得还不错的话,关注、分享、在看, 原创不易,且看且珍惜~

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