8.HashMap原始碼分析？

底層：陣列+連結串列（雜湊表）
原始碼：

// 結點
transient Node<K,V>[] table;
// 每個結點裡儲存的內容
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;
    }
}

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
transient int size;
transient int modCount;
int threshold;
final float loadFactor;

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    putMapEntries(m, false);
}

// 向hash表中新增資料，即儲存物件的過程
public V put(K key, V value) {
    // 步驟一：呼叫key物件的hashcode()方法，獲得hashcode
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 步驟二：根據hashcode計算出hash值
static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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;
    // 起初，hash = hashcode % 陣列長度，但是，這種演算法由於使用了除法，效率低下，JDK後來改進了演算法，首先約定陣列長度必須為2的整數冪，這樣採用位運算即可實現取餘的效果：hash = hashcode & table.length - 1。
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> 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<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);
                    // 如果binCount大於等於8-1=7，就將當前連結串列轉變為紅黑樹，大大提高了效率
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        if (e != null) {
            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<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;
    }
    else if (oldThr > 0)
        newCap = oldThr;
    else {
        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 {
                    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;
}

// 取資料過程
public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    // 第一步:獲得key的hashcode,通過hash()雜湊演算法得到hash值，進而定位陣列的位置。
    // 第三步:返回equals()為true的結點物件的value物件
    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;
    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;
        if ((e = first.next) != null) {
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 第二步：在連結串列上挨個比較key物件，將key物件和連結串列上所有的結點的key物件比較，直到碰到返回true的結點物件為止
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}
 

9.HashMap中的原始碼問題？

1. 陣列的元素型別是什麼？
Map.Entry介面的型別(key, value),
HashMap.Entry內部型別，實現了Map.Entry(key, value, next)
2. 為什麼要有連結串列？
計算每一對對映關係的key的hash值，然後根據hash值決定存到table陣列[index]
情況一：兩個key的hash值一樣，但是equals也不一樣--->index相同
情況二：兩個key的hash值不一樣，equals也不一樣，但是通過公式運算後--->index相同
那麼table[index]無法存放兩個物件，所以只能設計為連結串列的結構，把他們串起來。
3. 陣列的初始化的長度是多少？

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 16
4. 陣列是否會擴容？
會
為什麼要擴容？
因為如果不擴容，會導致連結串列會變得很長，那麼它的查詢效率，新增的效率整個會降低。
什麼情況會擴容？
有一個變數threshold閾值來判斷是否需要擴容，當這個threshold達到臨界值時，就會考慮擴容，還要看當前新增(key, value)時，是否table[index]==null,
如果table[index]!=null,那麼就會擴容，如果table[index]為null,那麼本次先不擴容。
DEFAULT_LOAD_FACTOR,預設載入因子為0.75
threshold = table.length * 0.75
第一次：16 * 0.75 = 12，當我們size達到12個，就會考慮擴容。
在jdk1.8中擴容：
第一種：
當某個table[index]的連結串列的個數達到8個，並且table.length<64，那麼會擴容
第二種：
size >= threshold，並且table[index] != null
threshold = table.length * loadFator(預設值DEFAULT_LOAD_FACTOR:0.75)
5.index如何計算？
1.key是null,固定位置[index]=[0]
2.第一步，先用hashcode值通過hash(key)函式得到一個比較分散的"hash值"
第二步，再根據"hash值 & (table.length - 1)得到index在[0, length - 1]範圍內。
6.如何避免key重複？
如果key相同，用新值代替舊的值。
具體操作如下：
key相同，先判斷hash值，如果hash值相同，判斷key的地址或equals值是否相等。
7.新的(key,value)新增道table[index]後，發現table[index]不為空，如何連線？
在jdk1.7中，(key,value)是作為table[index]的頭，原來下面的元素作為當前(key,value)的next。
在jdk1.8中，直接連線到該連結串列的尾部。
8.為什麼要從JDK1.8之前的連結串列設計，修改為連結串列或紅黑樹的設計？
當某個連結串列比較長的時候，查詢效率會降低。為了提高查詢效率，那麼把table[index]下面的連結串列做調整。
如果table[index]的連結串列的結點的個數比較少，(8個或以內)，就保持連結串列。如果超過8個，那麼就要考慮把連結串列轉為一顆紅黑樹。
TREEIFY_THRESHOLD：樹化閾值，從連結串列轉為紅黑樹的臨界值。
9.什麼時候樹化？
table[index]下的結點數一達到8個就樹化嗎？
如果table[index]的節點數量已經達到8個了，還要判斷table.length是否達到64，如果沒有達到64，先擴容。
演示：
8個->9個，length從16->32
9個->10個，length從32->64
10個->11個，length已經達到64，table[index]就從Node型別轉為TreeNode型別，說明樹化。
MIN_TREEIFY_CAPACITY：最小樹化容量64
10.什麼時候從樹-->連結串列？
當你刪除結點時，這棵樹的結點個數少於6個，會反序列化，變為連結串列。
UNTREEIFY_THRESHOLD：6
樹的結構太複雜，當結點少了以後，就用連結串列更好。
11.hashCode()和equals()方法的關係?
java中規定兩個相同(equals()為true)的物件必須具有相等的hashCode。
因為如果equals()為true而兩個物件的hashcode不同；那在整個儲存過程中就發生了悖論。
11.HashMap與HashTable的區別?
1.HashMap:執行緒不安全，效率高。允許key或value為null.
2.HashTable:執行緒安全，效率低。不允許key或value為null.

本文來自部落格園，作者：jsqup，轉載請註明原文連結：https://www.cnblogs.com/jsqup/p/15860192.html