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Java之HashMap详解

news 2025/1/20 3:46:38

在Java编程中，HashMap是一种非常常用且重要的数据结构，它基于哈希表实现，提供了键值对的存储和检索功能。HashMap以其高效性和灵活性，在各种编程场景中得到了广泛应用。下面将深入介绍HashMap的基本概念、工作原理、使用方法、性能优化以及代码示例。

1. HashMap的基本概念

HashMap是Java集合框架中的一员，它实现了Map接口，允许我们通过键值对的形式存储和快速查找数据。HashMap的底层是基于哈希表(hash table)的实现，每个键对应一个唯一的值。HashMap不保证顺序，并且允许null值作为键或值。

2. HashMap的工作原理

HashMap的工作原理基于哈希表，它通过将键的哈希码映射到数组索引来实现快速的数据检索。当我们插入一个键值对时，HashMap会计算键的哈希码，将其映射到数组的一个位置，并在该位置存储对应的值。如果两个键具有相同的哈希码，即发生哈希冲突，HashMap会通过链表或红黑树(在JDK 8及更高版本中)来处理这种情况。

2.1 哈希码的计算

在HashMap中，键的哈希码是通过调用键对象的hashCode()方法获得的。然后，HashMap通过哈希函数将哈希码映射到数组的索引位置上。哈希函数通常是通过将哈希码与数组长度减一进行与运算(hashCode() & (length - 1))来实现的。

2.2 哈希冲突的处理

在HashMap中，哈希冲突是通过链地址法(chaining)来解决的。具体方法是，每个桶中存储一个链表(或者在Java 8及之后版本中，当链表长度超过一定阈值时，会转换成红黑树)，所有映射到同一索引位置的键值对都会存储在这个链表或红黑树中。当插入一个新的键值对时，如果该键值对的哈希值映射到的索引位置已经存在其它元素，则会将新的键值对添加到该位置的链表或红黑树中。

3. HashMap的性能优化

HashMap的性能优化主要通过合理设置初始容量和负载因子来实现。

3.1 初始容量

初始容量是HashMap数组的大小，它决定了哈希表的初始存储能力。如果初始容量设置得太小，会导致哈希冲突增多，性能下降；如果初始容量设置得太大，会浪费内存空间。因此，在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少rehash操作次数。

3.2 负载因子

负载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行rehash操作(即重建内部数据结构)，从而哈希表将具有大约两倍的桶数。通常，默认加载因子是0.75，这是在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本。

4. HashMap的线程安全性

HashMap不是线程安全的，这意味着在多线程环境下，如果多个线程同时修改HashMap，可能会导致数据不一致。因此，如果在多线程环境中使用HashMap，需要采取额外的同步控制措施，或者使用线程安全的ConcurrentHashMap。

5. HashMap的API

HashMap提供了丰富的API来支持各种操作，包括添加、删除、查找、遍历等。

5.1 添加键值对

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();  
map.put("one", 1);  
map.put("two", 2);  
map.put("three", 3);

5.2 获取值

Integer value = map.get("two");  
System.out.println(value); // 输出: 2

5.3 删除键值对

map.remove("three");

5.4 遍历HashMap

for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {  System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());  
}

5.5 判断是否包含键或值

boolean containsKey = map.containsKey("one");  
boolean containsValue = map.containsValue(2);

5.6 获取HashMap的大小

int size = map.size();

5.7 清空HashMap

map.clear();

6. HashMap的源码分析

为了更深入地理解HashMap的工作原理，下面将对HashMap的源码进行解析。以JDK 1.8为例，HashMap的底层实现主要包括数组、链表和红黑树等数据结构。

6.1 主要成员变量

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>  implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {  // 默认初始容量是16，必须是2的幂  static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 16  // 最大容量(必须是2的幂且小于2的30次方,传入容量过大将被这个值替换)  static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;  // 默认加载因子  static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;  // 存储数据的Entry数组,长度是2的幂  transient Node<K,V>[] table;  // HashMap的大小,它是HashMap保存的键值对的数量  transient int size;  // HashMap的阈值,用于判断是否需要调整HashMap的容量(threshold = 容量*加载因子)  int threshold;  // 加载因子实际大小  final float loadFactor;  // HashMap被改变的次数  transient volatile int modCount;  // 桶的树化阈值:即 链表转成红黑树的阈值,在存储数据时,当链表长度 >= 8时,则将链表转换成红黑树  static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;  // 桶的链表还原阈值:即 红黑树转为链表的阈值,当在扩容(resize())时(HashMap的数据存储位置会重新计算),在重新计算存储位置后,当原有的红黑树内数量 <= 6时,则将 红黑树转换成链表  static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;  // 最小树形化容量阈值:即 当哈希表中的容量 > 该值时,才允许树形化链表 (即 将链表 转换成红黑树)  static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;  
}

6.2 构造函数

HashMap提供了多个构造函数来支持不同的初始化方式。

// 默认构造函数  
public HashMap() {  this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;  threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);  table = new Node[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];  init();  
}  // 指定“容量大小”的构造函数  
public HashMap(int initialCapacity) {  this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);  
}  // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数  
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);  table = new Node[initialCapacity];  init();  
}  // 包含“子Map”的构造函数  
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {  this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;  putMapEntries(m, false);  
}

6.3 put方法

put方法是HashMap中最核心的方法之一，用于向HashMap中添加键值对。

public V put(K key, V value) {  return putVal(hash(key), key, value, false, true);  
}  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;  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 {  for (int binCount = 0; ; ++binCount) {  if ((e = p.next) == null) {  p.next = newNode(hash, key, value, null);  break;  }  if (e.hash == hash &&  ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  break;  p = e;  }  }  if (e != null) { // existing mapping to be replaced  V oldValue = e.value;  if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)  e.value = value;  return oldValue;  }  }  ++modCount;  if (++size > threshold)  resize();  return null;  
}

put方法用于向HashMap中添加键值对。它首先计算键的哈希值，然后调用putVal方法将键值对插入到HashMap中。putVal方法会检查数组是否为空或长度为0，如果是，则进行初始化或扩容操作。然后，它会根据哈希值定位到数组的某个位置，如果该位置为空，则直接插入新的节点；如果该位置已有节点，则通过链表或红黑树处理哈希冲突。如果键已存在，则更新对应的值，并返回旧值。最后，putVal方法会检查HashMap的大小是否超过阈值，如果是，则进行扩容操作。

6.4 get方法

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;  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);  do {  if (e.hash == hash &&  ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  return e;  } while ((e = e.next) != null);  }  }  return null;  
}

get方法用于从HashMap中获取指定键对应的值。它首先计算键的哈希值，然后调用getNode方法定位到数组的某个位置。如果该位置有节点，且节点的哈希值和键都与指定值相等，则返回该节点的值；否则，通过链表或红黑树遍历后续节点，找到匹配的节点并返回其值。如果找不到匹配的节点，则返回null。

6.5resize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;  } else if (oldThr > 0)  newCap = oldThr;  else {  newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;  newThr = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);  }  if (newThr == 0) {  float ft = (float)newCap * loadFactor;  newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);  }  threshold = newThr;  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[h & (newCap - 1)] = loHead;  }  if (hiTail != null) {  hiTail.next = null;  newTab[h & (newCap - 1) + oldCap] = hiHead;  }  }  }  }  }  return newTab;  
}

resize方法用于调整HashMap的容量。当HashMap中的键值对数量超过阈值时，会触发扩容操作。扩容时，HashMap的容量会变为原来的两倍，并重新哈希已有的键值对，将它们重新分配到新的桶中。resize方法会创建一个新的Node数组，然后遍历旧的Node数组，将每个节点重新哈希并插入到新的Node数组中。如果节点是链表或红黑树的一部分，还需要进行相应的处理以保持链表或红黑树的结构。最后，resize方法会更新阈值，并将新的Node数组赋值给table变量。