java集合--HashMap（一）
所谓工欲善其事，必先利其器，要清楚的用明白HashMap我们必须先弄明白equals()方法和hashCode()方法。
1. equals()方法 在java核心技术中是这样说道：Object类中的equals方法用于检测一个对象是否等于另外一个对象。在Object类中，这个方法将判断两个对象是否具有相同的引用。如果两个对象具有相同的引用，它们一定相等。然而对于大多数类来说，这样的比较是没有什么意义。例如，我们用这种方式比较两个Employee的对象是否相等就完全没有意义。在一般情况下，如果我们判断出两个员工的姓名，薪水，性别相等的话，我们就认为它相等。 我们知道，在Object的equals方，代码如下：
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
由上述代码可知，Object的equals()方法是判断两个对象的引用是否相等。所以如果需要满足我们通过两个员工对象的姓名，薪水，性别是否相等来比较两个对象是否相等，我们需要重写eqauls()方法，代码如下：
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (!(o instanceof Employee)) return false;
Employee employee = (Employee) o;
return salary == employee.salary &&
Objects.equals(name, employee.name) &&
Objects.equals(sex, employee.sex);
}
由重写的方法可知，我们判断两个对象相等并不是根据地址去判断，而是根据我们重写的方法去判定两个对象是否相等。 2.hashCode()方法 说到hashcode()方法，我们就要知道散列码（hash code）的含义。散列码（hash code）是由对象导出的一个整型值。散列码是没有规律的。由于hashCode()方法定义在Object类中，因此每一个对象都有一个默认的散列码，其值为对象的存储地址。在一般情况下，如果x和y是两个不同的对象，x.hashCode()与y.hashCode()的值基本不会相同。 注意：这里说的是基本不会相同，但是在某些情况下可能会相同。例如我们的hashCode()函数重写的很烂的时候，可能会导致两个不同的对象的散列码相同，这种情况是不允许或者说尽量避免出现的。
下面我们看看String的hashCode()方法，代码如下：
public int hashCode() {
int h = hash;
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value;
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
h = 31 * h + val[i];
}
hash = h;
}
return h;
}
调用hashCode()函数得出的散列码：
| 字符串 | 散列码 | | :-------- | --------:| :--: | | Hello | 69609650 | Harry | 69496448 | Hacker | -2141031506 下面看一段代码测试：
String s = "OK";
StringBuilder sb = new StringBuilder(s);
System.out.println(s.hashCode() + " " + sb.hashCode());
String t = new String(s);
StringBuilder tb = new StringBuilder(t);
System.out.println(t.hashCode() + " " + tb.hashCode());
结果输出如下： | 对象 | 散列码 | | :-------- | --------:| :--: | | s | 2556 | sb | 20526976 | t | 2556 | tb | 20527144 请注意，字符串s与t拥有相同的散列码，这是因为字符串的散列码是在String的hashCode()方法中重写了。在字符串缓冲sb与tb却有着不同的散列值，这是在StringBuilder类中没有重写hashCode()方法，它默认调用的是Object类中的hashCode()方法，由于Object默认是通过对象地址来生成散列码，所以sb和tb的散列码不同。
通过以上的讲解我们大致明白的散列码的意思。结论：equals()方法与hashCode()方法的定义必须一致：如果x.equals(y)返回true，那么x.hashCode()就必须与y.hashCode()的值一致，意味着我们重写equals()方法就必须重写hashCode()方法。举个列子，如果两个员工对象的姓名，工资，年龄都是一样，通过重写的equals()方法比较返回为true。如果不重写hashCode()方法，它就会调用Object的hashCode()方法，而Object的hashCode()方法是根据地址值去生成散列码的，由于每个对象的地址值肯定不一样，所以就会导致两个相同员工的散列码的值不同，这种情况一般不允许出现，所以重写equals()方法就必须重写hashCode()方法。
在上面的equals()方法中，有些读者可能不明白为什么要调用 Objects.equals(name, employee.name)方法，而不直接使用 name.equals(employee.name)方法来比较。这里笔者贴出Objects中equals()方法的源代码。
public static boolean equals(Object a, Object b) {
return (a == b) || (a != null && a.equals(b));
}
由代码可以看出来，这是为了防止name可能为null的情况。如果两个参数都为null，Objects.equals(a,b)调用将返回true。 这就是equals()方法和hashCode()方法，当然equals()方法还有需要改写的地方，这里先不做阐述，相信大家基本明白了这两个方法的含义，同时也是非常重要的。
java集合--HashMap（二）
在上节我们讲到equals()方法和hashCode()方法，如果真正搞懂这两个方法对我们学习HashMap是非常有作用的。 1.什么是散列集 我们知道链表和数组可以按照人们的意愿排列元素的次序。但是，如果想要查看某个指定的元素，却又忘记了它的位置，就需要访问所有元素，直到找到为止。如果集合中包含的元素很多，将会消耗很多时间。如果需要快速定位元素，可以使用另一种数据结构散列表(hash table)。散列表为每一个对象计算一个整数，这个整数就是我们在上节提到的散列码(hash code)。散列码是由对象的实例产生的一个整数。下图，我们看几个String类的实例产生的散列码：
| 字符串 | 散列码 |
|---|---|
| "Lee" | 76268 |
| "lee" | 107020 |
| "eel" | 100300 |
在Java中，散列表是用数组+链表实现的。每个列表成为桶(bucket)。要想查找表中对象的位置，就要先计算它的散列码，然后与桶的总数取余，所得到的结果就是保存这个元素的桶的索引。例如，如果某个对象的散列码为76282，并且有128个桶，对象应该保存在第108号桶中。如果在108号桶中没有其他的元素，则直接插入，此时如果在108号桶中存在元素，则以链表的的形式放在后面。
2.HashMap的简单用法
HashMap<Integer, String> map = new HashMap<Integer, String>();
//1.添加元素到集合
map.put(1,"jack");
map.put(2,"karrs");
map.put(7,"tom");
//2.获取元素
String val = map.get(2);
//3.遍历map,这里使用其中一种方式，其他的方式读者可以百度查询
for(Map.Entry<Integer,String> entry:map.entrySet()){
System.out.println("Key:" + entry.getKey() + " Value:" + entry.getValue());
}
//4.移除元素
map.remove(2);
//5.清空集合
map.clear();
3.HashMap使用注意事项
- 散列冲突：当两个对象的散列码对桶的总数取余后得到的值可能会一样，这种现象就叫做散列冲突。简而言之，就是A对象通过自己散列码取余取找桶的位置，发现该位置已经被B占用了。在HashMap中如果该位置被占用，就会以链表的形式插到后面。
- 如果想要更多地控制列表的运行性能，就要指定初始的桶数。同时散列码需要散列随机合理的分布。
- 如果散列表太满，就需要在散列(rehashed)。这时会创建一个桶数更多的表，并将这些元素插入到这个新表中，然后丢弃原来的表。
- 装载因子(load factor):在HashMap中，装载因子默认是0.75，如果表中超过75%的位置已经填入元素，这个表就会用双倍的桶数自动地进行在散列。
java集合--HashMap（三）
1.HashMap原理的简单概述 在前面两节我们搞懂了equals()方法和hashCode()方法，同时明白了什么是散列集和HashMap的基本用法。古人说：知其然知其所以然。我们知道怎样使用HashMap，我们还有必要知道其原理，这一节可能需要重复读好几遍才能看明白。
- get()方法 当我们调用get()方法时，会先通过hash值计算出key从而找到该元素在桶（bucket）的位置。如果该位置上只有一个元素则直接命中，即找到。如果该不止一个元素，则会调用equals()方法遍历链表进行比较，如果找到即返回该值，没有找到则返回为空。
- put()方法 当我们调用put()方法时，会先通过hash值计算出key映射到哪个桶（bucket）。如果桶上没有碰撞冲突（即该桶上没有元素），则直接插入。如果出现碰撞冲突，则以链表的方式插入。
2.HashMap属性介绍
- 基本属性
//默认的初始容量为 16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//最大的容量上限为 2^30
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的负载因子为 0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//变成树型结构的临界值为 8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//恢复链式结构的临界值为 6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//哈希表
transient Node<K,V>[] table;
//哈希表中键值对的个数
transient int size;
//哈希表被修改的次数
transient int modCount;
//它是通过 capacity*load factor 计算出来的，当 size 到达这个值时，就会进行扩容操作
int threshold;
//负载因子
final float loadFactor;
//当哈希表的大小超过这个阈值，才会把链式结构转化成树型结构，否则仅采取扩容来尝试减少冲突
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
- 静态内部类
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> 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;
}
}
上面是Node 类的定义，它是 HashMap 中的一个静态内部类，哈希表中的每一个节点都是 Node 类型。我们可以看到，Node 类中有 4 个属性，其中除了 key 和value 之外，还有 hash 和 next 两个属性。hash 是用来存储 key 的哈希值的，next是在构建链表时用来指向后继节点的。
3.HashMap方法介绍
- get()方法
//get 方法主要调用的是 getNode 方法，所以重点要看 getNode 方法的实现
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//如果哈希表不为空 && key 对应的桶上不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//是否直接命中
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//判断是否有后续节点
if ((e = first.next) != null) {
//如果当前的桶是采用红黑树处理冲突，则调用红黑树的 get 方法去获取节点
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//不是红黑树的话，那就是传统的链式结构了，通过循环的方法判断链中是否存在该 key
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
实现步骤大致如下： 1、通过 hash 值获取该 key 映射到的桶。 2、桶上的 key 就是要查找的 key，则直接命中。 3、桶上的 key 不是要查找的 key，则查看后续节点： （1）如果后续节点是树节点，通过调用树的方法查找该 key。 （2）如果后续节点是链式节点，则通过循环遍历链查找该 key。
- put()方法
//put 方法的具体实现也是在 putVal 方法中，所以我们重点看下面的 putVal 方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果哈希表为空，则先创建一个哈希表
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果当前桶没有碰撞冲突，则直接把键值对插入，完事
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果桶上节点的 key 与当前 key 重复，那你就是我要找的节点了
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果是采用红黑树的方式处理冲突，则通过红黑树的 putTreeVal 方法去插入这个键值对
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//否则就是传统的链式结构
else {
//采用循环遍历的方式，判断链中是否有重复的 key
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//到了链尾还没找到重复的 key，则说明 HashMap 没有包含该键
if ((e = p.next) == null) {
//创建一个新节点插入到尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果链的长度大于 TREEIFY_THRESHOLD 这个临界值，则把链变为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//找到了重复的 key
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//这里表示在上面的操作中找到了重复的键，所以这里把该键的值替换为新值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//判断是否需要进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
put 方法比较复杂，实现步骤大致如下： 1、先通过 hash 值计算出 key 映射到哪个桶。 2、如果桶上没有碰撞冲突，则直接插入。 3、如果出现碰撞冲突了，则需要处理冲突： （1）如果该桶使用红黑树处理冲突，则调用红黑树的方法插入。 （2）否则采用传统的链式方法插入。如果链的长度到达临界值，则把链转变为红 黑树。 4、如果桶中存在重复的键，则为该键替换新值。 5、如果 size 大于阈值，则进行扩容。
- remove()方法
//remove 方法的具体实现在 removeNode 方法中
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
//如果当前 key 映射到的桶不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
//如果桶上的节点就是要找的 key，则直接命中
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
//如果是以红黑树处理冲突，则构建一个树节点
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
//如果是以链式的方式处理冲突，则通过遍历链表来寻找节点
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//比对找到的 key 的 value 跟要删除的是否匹配
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//通过调用红黑树的方法来删除节点
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//使用链表的操作来删除节点
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
删除和插入的步骤差不多。 上面就是关于HashMap属性和方法的主要介绍。代码有点长，读者初读可以不必在意细节，只需要了解HashMap的get()和put()的原理。
java集合--HashMap（四）
1.HashMap的resize()方法
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
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"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
HashMap 在进行扩容时，使用的 rehash 方式非常巧妙，因为每次扩容都是翻倍，与原来计算（n-1）&hash 的结果相比，只是多了一个 bit 位，所以节点要么就在原来的位置，要么就被分配到“原位置+旧容量”这个位置。例如，原来的容量为 32，那么应该拿 hash 跟 31（0x11111）做与操作；在扩容扩到了 64 的容量之后，应该拿 hash 跟 63（0x111111）做与操作。新容量跟原来相比只是多了一个 bit 位，假设原来的位置在 23，那么当新增的那个 bit 位的计算结果为 0时，那么该节点还是在 23；相反，计算结果为 1 时，则该节点会被分配到 23+31 的桶上。正是因为这样巧妙的 rehash 方式，保证了 rehash 之后每个桶上的节点数必定小于等于原来桶上的节点数，即保证了 rehash 之后不会出现更严重的冲突。
2.HashMap的遗留小问题
- 在java1.8以后，当插入值时如果出现冲突，会以链表的形式放在后面，如果数量超过8个就会转化为红黑树。同样的道理，当删除的时候，如果数量小于6个就会恢复链式结构。因为红黑树的平均查找长度为（log n）,链表的平均查找长度为n/2。d当长度为8时，红黑树平均查找长度为3。如果使用链表，平均查找程度高度为4。所以8是链表转化为红黑树的临界点。如果长度在6以内，是没有必要转化的，况且链表转化为红黑树也是需要时间的。
3.HashMap的小总结
-
hashCode()和equals()方法是理解HashMap的基石，很重要。重写equals()方法就必须重写hashCode()方法。
-
HashMap可以允许null作为key和value.
-
HashMap是非线性安全的，只适用于单线程环境下。在多线程情况下可以使用ConcurrentHashMap，或者可以使用Collections中的synchronizedMap()方法将HashMap转化为线程安全。
-
ConcurrentHashMap是采用分段锁的机制，它的效率比Hashtable高，且是线程安全的。具体什么原理，建议读者去自己去查找资料，这里不再进行阐述，或者在后面的文章中我会更新。
