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HashMap、LinkedHashMap 学习笔记

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陈俊
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发布于: 2020 年 08 月 13 日

HashMap

来看一下 HashMap 的特点：

  • HashMap 的键必须是唯一的，不能重复。

  • HashMap 的键允许为 null，但只能有一个这样的键；值可以有多个 null。

  • HashMap 是无序的，它不保证元素的任何特定顺序。

  • HashMap 不是线程安全的；多线程环境下，建议使用 ConcurrentHashMap，或者使用 Collections.synchronizedMap(hashMap) 将 HashMap 转成线程同步的。

  • 只能使用关联的键来获取值。

  • HashMap 只能存储对象，所以基本数据类型应该使用其包装器类型，比如说 int 应该为 Integer。

  • HashMap 实现了 Cloneable 和 Serializable 接口，因此可以拷贝和序列化。



  1. HashMap 有 5 个重要的字段

// 注意是数组，默认长度为 16，在第一次执行 resize() 方法的时候初始化
transient Node<K,V>[] table;
// Node 有 3 个字段
final int hash;
final K key;
V value;
HashMap.Node<K,V> next;
// 实际存储键值对数量
transient int size;
// 记录实际操作次数，迭代器在执行 remove() 等操作的时候快速抛出 ConcurrentModificationException
transient int modCount;
// 数组大小 * 负载因子。默认情况下为 12（16 * 0.75）
int threshold;
// 负载因子，默认的 0.75 是对空间和时间效率上的一个平衡选择，一般不建议修改
final float loadFactor;



  1. HashMap 的 Hash 算法

Hash，把任意长度的数据通过一种算法映射到固定长度的域上（散列值）。



HashMap 的底层数据结构是一个数组，不管是增加、删除，还是查找键值对，定位到数组的下标非常关键。 HashMap 是通过什么样的方法来定位下标呢？

String [] keys = {"沉","默","王","二"};
for (String k : keys) {
    int hasCode = k.hashCode();
    int right = hasCode >>> 16;
    int hash = hasCode ^ right;
    int i = (16 - 1) & hash;
    System.out.println(hash + " 下标：" + i);
}



>>> 为无符号右移运算符，高位补 0，移多少位补多少个 0

^ 为异或运算符，其运算规则为 1^0 = 1、1^1 = 0、0^1 = 1、0^0 = 0。

& 为按位与运算符，运算规则是将两边的数转换为二进制位，然后运算最终值，运算规则即（两个为真才为真）1&1=1、1&0=0、0&1=0、0&0=0。



k.hashCode() 用来计算键的 hashCode 值。对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值是相同，那么 hash() 方法计算得到的 Hash 码就总是相同的。

要能够做到这一点，就要求作为键的对象必须是不可变的，并且 hashCode() 方法要足够的巧妙，能够最大可能返回不重复的 hashCode 值，比如说 String 类。

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;
}



  1. put()

计算后的 hash 值冲突了怎么办？put() 方法会先调用 hash() 方法计算 key 的 hash 值，然后再调用内部方法 putVal()：

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    HashMap.Node<K,V>[] tab; HashMap.Node<K,V> p; int n, i;
    // ①、数组 table 为 null 时，调用 resize 方法创建默认大小的数组
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // ②、计算下标，如果该位置上没有值，则填充
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        HashMap.Node<K,V> e; K k;
        // ③、如果键已经存在了，并且 hash 值相同，直接覆盖
        if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // ④、红黑树处理
        else if (p instanceof HashMap.TreeNode)
            e = ((HashMap.TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            // ⑤、增加链表来处理哈希冲突
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 如果链表长度大于 8 转换为红黑树处理
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 如果键已经存在了，并且 hash 值相同，直接覆盖
                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;
    // ⑥、超过容量限制，扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

如果哈希冲突的话，会执行 ② 处对应的 else 语句，先判断键是否相等，相等的话直接覆盖；否则执行 ④，做红黑树处理；如果不是，会执行 ⑤，把上一个节点的 next 赋值为新的 Node。

也就是说，如果哈希冲突了，会在数组的同一个位置上增加链表，如果链表的长度大于 8，将会转化成红黑树进行处理。

简单点说，就是数组加链表，由于链表的查询效率比较低（时间复杂度为 ），Java 8 又追加了红黑树（时间复杂度为 ）。



  1. get()

首先计算 key 的 hash 值，当 hash 值确定后，键值对在数组中的下标位置也就确定了，然后再调用 getNode() 方法：

final HashMap.Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    HashMap.Node<K,V>[] tab; HashMap.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 HashMap.TreeNode)
                return ((HashMap.TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

其中 first = tab[(n - 1) & hash] 就可以快速的确定键对应的值，如果键相等并且键的 hash 相等，则直接返回；如果键的哈希冲突了，就先判断是不是红黑树，不是的话就遍历链表。



LinkedHashMap

  1. 插入顺序

LinkedHashMap.Entry 继承了 HashMap.Node，并且追加了两个字段 before 和 after



LinkedHashMap 在添加第一个元素的时候，会把 head 赋值为第一个元素，等到第二个元素添加进来的时候，会把第二个元素的 before 赋值为第一个元素，第一个元素的 after 赋值为第二个元素。



HashMap#put

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    HashMap.Node<K,V>[] tab; HashMap.Node<K,V> p; int n, i;
    // ①、数组 table 为 null 时，调用 resize 方法创建默认大小的数组
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // ②、计算下标，如果该位置上没有值，则填充
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
}



LinkedHashMap 重写 newNode 方法

HashMap.Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, HashMap.Node<K,V> e) {
    LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
            new LinkedHashMap.Entry<>(hash, key, value, e);
    linkNodeLast(p);
    return p;
}
private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
    LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
    tail = p;
    if (last == null)
        head = p;
    else {
        p.before = last;
        last.after = p;
    }
}



  1. 访问顺序

访问包括调用 get() 方法、remove() 方法和 put() 方法。最不经常访问的放在头部，使用 LinkedHashMap 来实现 LRU(Least Recently Used) 缓存。



重写 removeEldestEntry

public class MyLinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private static final int MAX_ENTRIES = 5;
    public MyLinkedHashMap(
            int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) {
        super(initialCapacity, loadFactor, accessOrder);
    }
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > MAX_ENTRIES;
    }
}



维护访问顺序

void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
void afterNodeRemoval(Node<K,V> p) { }



哪个元素被访问，哪个元素就放到最后

void afterNodeAccess(HashMap.Node<K,V> e) { // move node to last
    LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
    if (accessOrder && (last = tail) != e) {
        LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
                (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
        p.after = null;
        if (b == null)
            head = a;
        else
            b.after = a;
        if (a != null)
            a.before = b;
        else
            last = b;
        if (last == null)
            head = p;
        else {
            p.before = last;
            last.after = p;
        }
        tail = p;
        ++modCount;
    }
}



LinkedHashMap 实现 LRU，在插入元素的时候，需要调用 put() 方法，该方法最后会调用 afterNodeInsertion() 方法，这个方法被 LinkedHashMap 重写了。removeEldestEntry() 方法会判断第一个元素是否超出了可容纳的最大范围，如果超出，那就会调用 removeNode() 方法对最不经常访问的那个元素进行删除。

void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
    LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
    if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
        K key = first.key;
        removeNode(hash(key), key, null, false, true);
    }
}



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