JDK容器学习之HashMap (二) ： 读写逻辑详解
Map读写实现逻辑说明
前一篇博文 JDK容器学习之HashMap (一) ： 底层存储结构分析 分析了HashMap的底层存储数据结构 通过
put(k,v)方法的分析，说明了为什么Map底层用数组进行存储，为什么Node内部有一个next节点，这篇则将集中在读写方法的具体实现上
本片博文将关注的重点：
- 通过key获取
value的实现逻辑 - 新增一个kv对的实现逻辑
table数组如何自动扩容- 如何删除一个kv对（删除kv对之后，数组长度是否会缩水 ？）
1. 根据key索引
get(key)作为map最常用的方法之一，根据key获取映射表中的value，通常时间复杂度为o(1)
在分析之前，有必要再把HashMap的数据结构捞出来看一下
结构描述
根据上面的结构，如果让我们自己来实现这个功能，对应的逻辑应该如下：
- 计算key的hash值
- 根据hash确定在
table数组中的位置 - 判断数组的Node对象中key是否等同与传入的key
- 若不是，则一次扫描
next节点的key，直到找到为止
jdk实现如下
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;
// 判断条件 if 内部逻辑如下
// table 数组已经初始化（即非null，长度大于0）
// 数组中根据key查到的Node对象非空
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)
// 红黑树中查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {// 遍历链表
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key
|| (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}上面的逻辑算是比较清晰，再简单的划一下重点
- 通过key定位table数组中索引的具体逻辑
hash(key) & (table.length - 1)- key的hash值与(数组长度-1)进行按位与，计算得到下标
- 判断Node是否为所查找的目标逻辑
node.hash == hash(key) && (node.key == key || (key!=null && key.equals(node.key))- 首先是hash值必须相等
and == or equals- key为同一个对象
- or Node的key等价于传入的key
- TreeNode 是个什么鬼
上面的逻辑中，当出现hash碰撞时，会判断数组中的Node对象是否为 TreeNode，如果是则调用 TreeNode.getTreeNode(hash,key) 方法
那么这个TreeNode有什么特殊的地方呢？
2. TreeNode 分析
TreeNode依然是HashMap的内部类, 不同于Node的是，它继承自LinkedHashMap.Entry，相比较与Node对象而言，多了两个属性before, after
1. 数据结构
TreeNode对象中，包含的数据如下（将父类中的字段都集中在下面了）
// Node 中定义的属性
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
// ---------------
// LinkedHashMap.Entry 中的属性
Entry<K,V> before, after;
// ---------------
// TreeNode 中定义的属性
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;2. 内部方法
方法比较多，实现也不少，但是看看方法名以及注释，很容易猜到这是个什么东西了
红黑树
具体方法实现身略（对红黑树实现有兴趣的，就可以到这里来膜拜教科书的实现方式）
3. TreeNode 方式的HashMap存储结构
普通的Node就是一个单向链表，因此HashMap的结构就是上面哪种
TreeNode是一颗红黑树的结构，所以对上面的图走一下简单的改造，将单向链表改成红黑树即可
newTech
3. 添加kv对
博文 JDK容器学习之HashMap (一) ： 底层存储结构分析 对于添加kv对的逻辑进行了说明，因此这里将主要集中在数组的扩容上
扩容的条件： 默认扩容加载因子为(0.75)，临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子,长度扩为原来的2倍
数组扩容方法, 实现比较复杂，先撸一把代码，并加上必要注释
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table; // 持有旧数组的一份引用
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 容量超过上限，直接返回，不用再继续分配
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 新的数组长度设置为原数组长度的两倍
// 新的阀值为旧阀值的两倍，
newThr = oldThr << 1; // double threshold
} else if (oldThr > 0) {
// initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
} else {
// 首次初始化
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) {
// 下面是将旧数组中的元素，塞入新的数组中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null) {
// 若Node节点没有出现hash碰撞，则直接塞入新的数组
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
} else if (e instanceof TreeNode) {
// 对于出现hash碰撞，且红黑树结构时，需要重新分配
((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) {
// 新的位置相比原来的新增了 oldCap
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else { // 位置不变
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;
}上面的逻辑主要划分为两块
- 新的数组长度确定，并初始化新的数组
- 将原来的数据迁移到新的数组中
- 遍历旧数组元素
- 若Node没有尾节点(Next为null)，则直接塞入新的数组
- 判断Node的数据结构，红黑树和链表逻辑有区分
- 对于链表格式，新的坐标要么是原来的位置，要么是原来的位置+原数组长度，链表顺序不变
说明
这个扩容的逻辑还是比较有意思的，最后面给一个测试case，来看一下扩容前后的数据位置
4. 删除元素
删除的逻辑和上面的大致类似，显示确定节点，然后从整个数据结构中移除引用
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;
// 删除的前置条件：
// 1. 数组已经初始化
// 2. key对应的Node节点存在
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;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
// 数组中的Node节点即为目标
node = p;
} else if ((e = p.next) != null) {
// hash碰撞，目标可能在链表or红黑树中
// 便利链表or红黑树，确定目标
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
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);
}
}
if (node != null &&
(!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
// 找到目标节点，直接从数组or红黑树or链表中移除
// 不改变Node节点的内容
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}测试
上面的几个常用方法的逻辑大致相同，核心都是在如何找到目标Node节点，其中比较有意思的一点是数组的扩容，旧元素的迁移逻辑，下面写个测试demo来演示一下
首先定义一个Deom对象，覆盖hashCode方法，确保第一次重新分配数组时，正好需要迁移
public static class Demo {
public int num;
public Demo(int num) {
this.num = num;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
Demo demo = (Demo) o;
return num == demo.num;
}
@Override
public int hashCode() {
return num % 3 + 16;
}
}
@Test
public void testMapResize() {
Map<Demo, Integer> map = new HashMap<>();
for(int i = 1; i < 12; i++) {
map.put(new Demo(i), i);
}
// 下面这一行执行，并不会触发resize方法
map.put(new Demo(12), 12);
// 执行下面这一行，会触发HashMap的resize方法
// 因为 hashCode值 & 16 == 1，所以新的位置会是原来的位置+16
map.put(new Demo(13), 13);
}实际演示示意图
showdemo.gif
小结
1. 根据Key定位Node节点
- key计算hash，hash值对数组长度取余即为数组中的下标
- 即
hash & (len - 1) === hash % len
- 即
- 以数组中Node为链表头or红黑树根节点遍历，确认目标节点
- 判断逻辑：
- hash值相同
key1 == key2 or key1.quals(key2)
2. 扩容逻辑
- 当添加元素后，数组的长度超过阀值，实现扩容
- 初始容量为16，阀值为12
- 计算新的数组长度，并初始化
- 新的长度为原来的长度 * 2
- 新的阀值为 新的长度 *
loadFactor;loadFactory一般为 0.75
- 将原来的数据迁移到新的数组
- 原位置不变
(hash % 原长度 == 0) - 原位置 + 原数组长度
(hash % 原长度 == 1)
- 原位置不变
3. 其他
- jdk1.8 之后，当链表长度超过阀值（8）后，转为红黑树
- 新增元素，在添加完毕之后，再判断是否需要扩容
- 删除元素不会改变Node对象本身，只是将其从Map的数据结构中 摘 出来
- Map如何退化为链表
- 一个糟糕的hashCode方法即可模拟实现，如我们上面的测试用例
- 红黑树会使这种退化的效果不至于变得那么糟糕
相关博文
- JDK容器学习之HashMap (一) ： 底层存储结构分析
关注更多
扫一扫二维码，关注 小灰灰blog
参考
本文参与 腾讯云自媒体分享计划，分享自作者个人站点/博客。
如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
评论
登录后参与评论
推荐阅读