【collection】1.java容器之HashMap&LinkedHashMap&Hashtable

Map源码剖析

HashMap&LinkedHashMap&Hashtable

hashMap默认的阈值是0.75

HashMap put操作

put操作涉及3种结构，普通node节点，链表节点，红黑树节点，针对第三种，红黑树节点，我们后续单独去学习，这里不多做扩散

1. final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
2.                            boolean evict) {
3.         Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
4.         if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) {
5.                 // 初始化哈希数组，或者对哈希数组扩容，返回新的哈希数组
6.                 tab = resize();
7.                 n = tab.length;
8.         }
10.         // 相当于取余
11.         i = (n - 1) & hash;
12.         p = tab[i];
13.         if (p == null) {
14.                 // 直接放普通元素
15.                 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
16.         } else {
17.                 Node<K,V> e; K k;
18.                 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
19.                         // 存在同位元素，也就是出现了hash碰撞
20.                         e = p;
21.                 } else if (p instanceof TreeNode) {
22.                         // 如果当前位置已经是红黑树节点，那么就put红黑色
23.                         e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
24.                 } else {
25.                         // 遍历哈希槽后面链接的其他元素（binCount统计的是插入新元素之前遍历过的元素数量）
26.                         // 这里就是链表类型
27.                         for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
28.                                 // 后继节点为空
29.                                 if ((e = p.next) == null) {
30.                                         // 拼接到后继节点上
31.                                         p.next = newNode(hash, key, value, null);
32.                                         /**
33.                                          * 哈希槽（链）上的元素数量增加到TREEIFY_THRESHOLD后，这些元素进入波动期，即将从链表转换为红黑树
34.                                          * 注意这个TREEIFY_THRESHOLD 是8，为什么是8？？
35.                                          * 每次遍历一个链表，平均查找的时间复杂度是 O(n)，n 是链表的长度。由于红黑树有自平衡的特点，可以防止不平衡情况的发生，
36.                                          * 所以可以始终将查找的时间复杂度控制在 O(log(n))。
37.                                          * 最初链表还不是很长，所以可能 O(n) 和 O(log(n)) 的区别不大，但是如果链表越来越长，那么这种区别便会有所体现。所以为了提升查找性能，需要把链表转化为红黑树的形式。
38.                                          * 链表查询的时候使用二分查询，平均查找长度为n/2，长度为8的时候，为4，而6/2 = 3
39.                                          * 而如果是红黑树，那么就是log(n) ，长度为8时候，log(8) = 3, log(6) =
40.                                          * 这个时候我们发现超过8这个阈值之后，链表的查询效率会越来越不如红黑树
41.                                          */
42.                                         if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) {
43.                                                 // -1 for 1st
44.                                                 treeifyBin(tab, hash);
45.                                         }
46.                                         break;
47.                                 }
48.                                 // 判断链表中的后继原始是否hash碰撞，如果发生了hash碰撞break
49.                                 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
50.                                         break;
51.                                 p = e;
52.                         }
53.                 }
54.                 // 如果存在同位元素（在HashMap中占据相同位置的元素）
55.                 if (e != null) { // existing mapping for key
56.                         V oldValue = e.value;
57.                         // 判断是否需要进行覆盖取值,因为key相同，那么直接取代，否则什么也不操作
58.                         if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) {
59.                                 e.value = value;
60.                         }
61.                         afterNodeAccess(e);
62.                         return oldValue;
63.                 }
64.         }
65.         ++modCount;
66.         if (++size > threshold)
67.                 resize();
68.         afterNodeInsertion(evict);
69.         return null;
70. }

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总结关键信息：

1. 哈希槽（链）上的元素数量增加到TREEIFY_THRESHOLD后，这些元素进入波动期，即将从链表转换为红黑树
2. 注意这个TREEIFY_THRESHOLD 是8，为什么是8？？
3. 每次遍历一个链表，平均查找的时间复杂度是 O(n)，n 是链表的长度。由于红黑树有自平衡的特点，可以防止不平衡情况的发生，
4. 所以可以始终将查找的时间复杂度控制在 O(log(n))。
5. 最初链表还不是很长，所以可能 O(n) 和 O(log(n)) 的区别不大，但是如果链表越来越长，那么这种区别便会有所体现。所以为了提升查找性能，需要把链表转化为红黑树的形式。
6. 链表查询的时候使用二分查询，平均查找长度为n/2，长度为8的时候，为4，而6/2 = 3
7. 而如果是红黑树，那么就是log(n) ，长度为8时候，log(8) = 3, log(6) =
8. 这个时候我们发现超过8这个阈值之后，链表的查询效率会越来越不如红黑树

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HashMap get，remove操作

除了红黑树的查找比较特殊，其余的链表查找就是暴力搜索，只是平均下来找到一个元素的话是n/2

1. final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
2.                                                    boolean matchValue, boolean movable) {
3.         Node<K,V>[] tab = table;
4.         Node<K,V> p;
5.         int n, index;
6.         if (tab != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
7.                 Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
8.                 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
9.                         // 找到节点，并且是首节点
10.                         node = p;
11.                 } else if ((e = p.next) != null) {
12.                         if (p instanceof TreeNode) {
13.                                 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
14.                         } else {
15.                                 // 链表查询，暴力搜索
16.                                 do {
17.                                         if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
18.                                                 node = e;
19.                                                 break;
20.                                         }
21.                                         p = e;
22.                                 } while ((e = e.next) != null);
23.                         }
24.                 }
25.                 // 移除节点，可能只需要匹配hash和key就行，也可能还要匹配value，这取决于matchValue参数
26.                 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
27.                                                          (value != null && value.equals(v)))) {
28.                         if (node instanceof TreeNode) {
29.                                 // 移除红黑树节点
30.                                 ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
31.                         } else if (node == p) {
32.                                 // 移除首节点为后继节点
33.                                 tab[index] = node.next;
34.                         } else {
35.                                 // 链表断开
36.                                 p.next = node.next;
37.                         }
38.                         ++modCount;
39.                         --size;
40.                         afterNodeRemoval(node);
41.                         return node;
42.                 }
43.         }
44.         return null;
45. }

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HashMap扩容

链表拆分，进入新的容器
这里有个知识点：如何使用位运算进行取模

a % b == a & (b - 1)

我们拆分链表的思路也是这样：比如原来长度为8的链表，也就是 x % 8 = x & (8 - 1) = x & 0111 也就是取后三位，那么扩容之后重新排序的话，容量扩大一倍，也就是16，那么这个时候就是 x % 16 = x & (16 - 1) = x & 1111 这个时候我们发现和之前的区别就是最高位由原来的0变为1，如果还在后三位范围内，那么新容量中的位置是不会变的

1. final Node<K,V>[] resize() {
2.     Node<K,V>[] oldTab = table;
3.     int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
4.     // 旧阈值
5.     int oldThr = threshold;
6.     int newCap, newThr = 0;
7.     if (oldCap > 0) {
8.         // 判断旧容量是否已经超过最大值
9.         if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
10.             // 如果已经达到1 << 30;，那么直接设置为Integer.MAX_VALUE;  0x7fffffff
11.             threshold = Integer.MAX_VALUE;
12.             return oldTab;
13.         } else {
14.             // mod by xiaof  尝试将哈希表数组容量加倍，注意这里是左移，也就是说*2
15.             newCap = oldCap << 1;
16.             // 如果容量成功加倍（没有达到上限），则将阈值也加倍
17.             if (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {
18.                 newThr = oldThr << 1;
19.             }
20.         }
21.         // else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
22.         //          oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {
23.         //     newThr = oldThr << 1; // double threshold
24.         // }
25.     } else if (oldThr > 0) {
26.         // initial capacity was placed in threshold
27.         newCap = oldThr;
28.     } else {               // zero initial threshold signifies using defaults
29.         // 如果实例化HashMap时没有指定初始容量，则使用默认的容量与阈值
30.         newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
31.         newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
32.     }
34.     /*
35.          * 至此，如果newThr==0，则可能有以下两种情形：
36.          * 1.哈希数组已经初始化，且哈希数组的容量还未超出最大容量，
37.          *   但是，在执行了加倍操作后，哈希数组的容量达到了上限
38.          * 2.哈希数组还未初始化，但在实例化HashMap时指定了初始容量
39.          */
40.     if (newThr == 0) {
41.         float ft = (float)newCap * loadFactor;
42.         // 如果新容量小于最大允许容量，并且新容量*装载因子之后还是小于最大容量，那么说明不需要扩容，那么直接使用ft作为新的阈值容量
43.         // 如果新容量已经超过最大容量了，那么就直接返回最大允许的容量
44.         newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
45.                   (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
46.     }
47.     // 更新阈值
48.     threshold = newThr;
49.     // 新的容器对象，创建容量为新的newCap
50.     @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
51.     Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
53.     table = newTab;
54.     if (oldTab != null) {
55.         // 遍历原来的数据，准备转移到新的容器上
56.         for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
57.             // 获取旧容器对象
58.             Node<K,V> e = oldTab[j];
59.             if (e != null) {
60.                 // 把原来的数组中的指针设置为空
61.                 oldTab[j] = null;
62.                 if (e.next == null) {
63.                     // 重新计算hash索引位置，计算hash位置的方式防止数组越界的话，那么就设置hashcode & 长度 - 1
64.                     newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
65.                 } else if (e instanceof TreeNode) {
66.                     // 红黑树，这里是对红黑树进行拆分
67.                     ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
68.                 } else { // preserve order
69.                     // lo对应的链表是数据不会动的
70.                     Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
71.                     // hi对应的链表标识是需要去新容器新的位置的
72.                     Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
73.                     Node<K,V> next;
74.                     // 这个是链表的情况下进行拆分
75.                     // 因为num % 2^n == num & (2^n - 1)，容量大小一定是2的N次方
76.                     do {
77.                         next = e.next;
78.                         // 注意：e.hash & oldCap，注意这里是对老的容量oldCap进行计算这一步就是前面说的判断多出的这一位是否为1
79.                         // 因为新的是老的2倍，新节点位置是否需要发生改变，取决于最高位是否为0
80.                         // 若与原容量做与运算，结果为0，表示将这个节点放入到新数组中，下标不变
81.                         // 由于原来的是2的倍数，那么取余肯定是和一个0111111的对象进行&操作，而不减一那就是10000000进行&操作，正好是最高位
82.                         if ((e.hash & oldCap) == 0) {
83.                             // 最高位为0，那么位置不需要改变，本身就在原来容量范围内的数据
84.                             // 直接加入lotail,并判断是否需要初始化lotail
85.                             if (loTail == null) {
86.                                 loHead = e;
87.                             } else {
88.                                 loTail.next = e;
89.                             }
90.                             loTail = e;
91.                         } else {
92.                             // 最高位是1，那么就需要进行切换位置
93.                             if (hiTail == null) {
94.                                 hiHead = e;
95.                             } else {
96.                                 hiTail.next = e;
97.                             }
98.                             hiTail = e;
99.                         }
100.                     } while ((e = next) != null);
101.                     if (loTail != null) {
102.                         loTail.next = null;
103.                         newTab[j] = loHead;
104.                     }
105.                     if (hiTail != null) {
106.                         hiTail.next = null;
107.                         newTab[j + oldCap] = hiHead;
108.                     }
109.                 }
110.             }
111.         }
112.     }
113.     // 最后返回最新的容器对象
114.     return newTab;
115. }

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afterNodeInsertion在linkedhashmap中作用不大

1. Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) {
2.         // 这里创建了linkedhashmap对象
3.         LinkedHashMap.Entry<K,V> p = new LinkedHashMap.Entry<K,V>(hash, key, value, e);
4.         // 创建完成之后，就添加到链表中连接起来
5.         linkNodeLast(p);
6.         return p;
7. }
9. private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
10.         LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
11.         tail = p;
12.         if (last == null)
13.                 head = p;
14.         else {
15.                 p.before = last;
16.                 last.after = p;
17.         }
18. }

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综上：linkedhashmap相对hashmap其实就是多加了一个链表把所有的数据关联起来，只有在遍历的时候才能体现出来有序，其他的操作是没有差别的
关于hashtable

首先hashtable是线程安全的，因为它所有的函数都加上了synchronized
链表头插法，没有红黑树的转换
初始化容量的时候默认是11，是奇数，而hashmap全都是2的幂次方
hashtable允许key为null
rehash函数
<blockquote>常用的hash函数是选一个数m取模（余数），这个数在课本中推荐m是素数，但是经常见到选择m=2n，因为对2n求余数更快，并认为在key分布均匀的情况下，key%m也是在[0,m-1]区间均匀分布的。但实际上，key%m的分布同m是有关的。

证明如下： key%m = key - xm，即key减掉m的某个倍数x，剩下比m小的部分就是key除以m的余数。显然，x等于key/m的整数部分，以floor(key/m)表示。假设key和m有公约数g，即key=ag, m=bg, 则 key - xm = key - floor(key/m)m = key - floor(a/b)m。由于0 [] newMap = new Entry[newCapacity];        modCount++;        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);        table = newMap;        // 重新把旧的原始转移到新数组上        for (int i = oldCapacity ; i-- > 0 ;) {                for (Entry old = (Entry)oldMap ; old != null ; ) {                        Entry e = old;                        old = old.next;                        // 这里因为容量是奇数，那么就需要使用%取余，而不是位运算 -》 a & (b - 1)                        int index = (e.hash & 0x7FFFFFFF) % newCapacity;                        e.next = (Entry)newMap[index];                        newMap[index] = e;                }        }}[/code]参考

https://www.cnblogs.com/tuyang1129/p/12368842.html  -- 链表拆分
https://www.cnblogs.com/lyhc/p/10743550.html - linkedhashmap
http://zhaox.github.io/algorithm/2015/06/29/hash

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