java高级-HashMap

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# HashMap

## 第一部分，基础入门

- 数组的优势/劣势
- 链表的优势劣势
- 有没有一种方式整合两种数据结构的优势？散列表

### 散列表有什么特点？

1. 从hash值不可以`反向推导`出原始的数据
2. 输入数据的`微小变化`会得到完全不同的hash值，相同的数据会得到相同的值
3. 哈希算法的执行效率要`高效`，长的文本也能快速地计算出哈希值
4. hash算法的`冲突`概率要小

由于hash的原理是将输入空间的值映射成hash空间内，而hash值的空间远小于输入的空间。
根据`抽屉原理`，一定会存在不同的输入被映射成相同输出的情况。

> 抽屉原理：桌上有十个苹果，要把这十个苹果放到九个抽屉里，无论怎样放，我们会发现至少会有一个抽尼里面放不少于两个苹果。这一现象就是我们所说的“抽屉原理”。

### 什么是哈希（Hash）

哈希也称散列、哈希，对应的英文都是Hash。基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出。这个映射的规则就是对应的Hash算法，而原始数据映射后的二进制串就是哈希值。

## 第二部分，HashMap原理讲解

文中jdk版本是`17`。

### HashMap的继承体系

extends AbstractMap
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

### Node数据结构分析？

`java.util.HashMap.Node`

```
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;
```

### 底层存储结构介绍？

哈希表结构（链表散列：`数组`+`链表`）实现，结合数组和链表的优点。当链表长度超过 8 时，链表转换为`红黑树`。

### put数据原理分析？

根据put(key,value)的key计算出hashValue = hash(key)，然后拿hashValue & (len-1)得到该Node应该在的索引，此索引的Node可能是null/TreeNode/Node(链表)

null：直接赋值
TreeNode：添加元素
Node(链接)：追加元素

### 什么是Hash碰撞？

哈希碰撞(Hash Collision)是指不同的输入数据产生了相同的哈希值。

### 什么是链化和树化？

这里就涉及到了一个链表中数据存储时，进行“树化”和“链化”的一个过程，那么什么是“树化”和“链化”呢？

当我们在对键值对进行存储的时候，如果我们在同一个数组下标下存储的数据过多的话，就会造成我们的链表长度过长，导致进行删除和插入操作比较麻烦，所以在 java 中规定，当链表长度大于 8 时，我们会对链表进行“树化”操作，将其转换成一颗红黑树（一种二叉树，左边节点的值小于根节点，右边节点的值大于根节点），这样我们在对元素进行查找时，就类似于进行二分查找了，这样的查找效率就会大大增加。

但是当我们进行删除操作，将其中的某些节点删除了之后，链表的长度不再大于 8 了，这个时候怎么办？难道就要赶紧将红黑树转化为链表的形式吗？其实并不是，只有当链表的长度小于 6 的时候，我们才会将红黑树重新转化为链表，这个过程就叫做“链化”。

### jdk8为什么引入红黑树？

当链表长度超过一定阈值（默认为8个元素）时，链表的查找效率会低于红黑树。

### HashMap扩容原理？

第一次是从0变成16，之后每次变为2倍。

## 第三部分，手撕源码

###  HashMap核心属性分析（threshold, loadFactor，size，modcount）

- table Node数组
- loadFactor 负载因子
- size 元素总数
- threshold 扩容阀值，当元素总数超过此值时，会扩容，threshold = loadFactor * capacity
- modcount HashMap修改次数

### 构造方法分析

- HashMap() 不创建Node数组
- HashMap(int initialCapacity) 不创建Node数组
- HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 不创建Node数组
- HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)

### put方法分析=>putVal方法分析（核心）

```java
    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 {
            // e -> existed node（已存在的节点），指要查找的节点，保存前需要查一下是否已存在
            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);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    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;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
```

### resize扩容方法分析（核心）

```java
    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; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            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 { // preserve order
                        // loHead变量的作用是方便快速找到loTail的头节点。因为loTail会一直向右移动，找它的头节点会多耗费时间，此处变量真是神来之笔，下面的hiHead也一样。
                        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;
                            // 此处使用到了loHead
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            // 此处使用到了hiHead
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }
```

### get方法分析

略。

### remove方法分析

```java
    final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                               boolean matchValue, boolean movable) {
        // p(previous)是首节点，或是待删除Node节点的前一个节点，因为删除节点时，需要将它前一个节点的next指定它的后一个节点。此变量是神来之笔
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            // node 要删除的节点
            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                node = p;
            else if ((e = p.next) != null) {
                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)))) {
                if (node instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
                else if (node == p)
                    tab[index] = node.next;
                else // p的神来之处在此，若是根据node去找的话，就比较呆板了
                    p.next = node.next;
                ++modCount;
                --size;
                afterNodeRemoval(node);
                return node;
            }
        }
        return null;
    }
```

### replace方法分析

略。