前言

在Java編程語言中，最基本的結(jié)構(gòu)就是兩種，一種是數(shù)組，一種是模擬指針(引用),所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以用這兩個(gè)基本結(jié)構(gòu)構(gòu)造，HashMap也一樣。當(dāng)程序試圖將多個(gè) key-value 放入 HashMap 中時(shí)，以如下代碼片段為例：

HashMap<String,Object> m=new HashMap<String,Object>(); 
m.put("a", "rrr1"); 
m.put("b", "tt9"); 
m.put("c", "tt8"); 
m.put("d", "g7"); 
m.put("e", "d6"); 
m.put("f", "d4"); 
m.put("g", "d4"); 
m.put("h", "d3"); 
m.put("i", "d2"); 
m.put("j", "d1"); 
m.put("k", "1"); 
m.put("o", "2"); 
m.put("p", "3"); 
m.put("q", "4"); 
m.put("r", "5"); 
m.put("s", "6"); 
m.put("t", "7"); 
m.put("u", "8"); 
m.put("v", "9");

HashMap 采用一種所謂的“Hash 算法”來決定每個(gè)元素的存儲位置。當(dāng)程序執(zhí)行 map.put(String,Obect)方法 時(shí)，系統(tǒng)將調(diào)用String的 hashCode() 方法得到其 hashCode 值——每個(gè) Java 對象都有 hashCode() 方法，都可通過該方法獲得它的 hashCode 值。得到這個(gè)對象的 hashCode 值之后，系統(tǒng)會根據(jù)該 hashCode 值來決定該元素的存儲位置。源碼如下:

   public V put(K key, V value) {  
        if (key == null)  
            return putForNullKey(value);  
        int hash = hash(key.hashCode());  
        int i = indexFor(hash, table.length);  
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {  
            Object k;  
            //判斷當(dāng)前確定的索引位置是否存在相同hashcode和相同key的元素，如果存在相同的hashcode和相同的key的元素，那么新值覆蓋原來的舊值，并返回舊值。  
            //如果存在相同的hashcode，那么他們確定的索引位置就相同，這時(shí)判斷他們的key是否相同，如果不相同，這時(shí)就是產(chǎn)生了hash沖突。  
            //Hash沖突后，那么HashMap的單個(gè)bucket里存儲的不是一個(gè) Entry，而是一個(gè) Entry 鏈。  
            //系統(tǒng)只能必須按順序遍歷每個(gè) Entry，直到找到想搜索的 Entry 為止——如果恰好要搜索的 Entry 位于該 Entry 鏈的最末端（該 Entry 是最早放入該 bucket 中），  
            //那系統(tǒng)必須循環(huán)到最后才能找到該元素。  
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {  
                V oldValue = e.value;  
                e.value = value;  
                return oldValue;  
            }  
        }  
        modCount++;  
        addEntry(hash, key, value, i);  
        return null;  
    }  

上面程序中用到了一個(gè)重要的內(nèi)部接口：Map.Entry，每個(gè) Map.Entry 其實(shí)就是一個(gè) key-value 對。從上面程序中可以看出：當(dāng)系統(tǒng)決定存儲 HashMap 中的 key-value 對時(shí)，完全沒有考慮 Entry 中的 value，僅僅只是根據(jù) key 來計(jì)算并決定每個(gè) Entry 的存儲位置。這也說明了前面的結(jié)論：我們完全可以把 Map 集合中的 value 當(dāng)成 key 的附屬，當(dāng)系統(tǒng)決定了 key 的存儲位置之后，value 隨之保存在那里即可.HashMap程序經(jīng)過我改造，我故意的構(gòu)造出了hash沖突現(xiàn)象，因?yàn)镠ashMap的初始大小16,但是我在hashmap里面放了超過16個(gè)元素，并且我屏蔽了它的resize()方法。不讓它去擴(kuò)容。這時(shí)HashMap的底層數(shù)組Entry[] table結(jié)構(gòu)如下:

Hashmap里面的bucket出現(xiàn)了單鏈表的形式，散列表要解決的一個(gè)問題就是散列值的沖突問題，通常是兩種方法：鏈表法和開放地址法。鏈表法就是將相同hash值的對象組織成一個(gè)鏈表放在hash值對應(yīng)的槽位；開放地址法是通過一個(gè)探測算法，當(dāng)某個(gè)槽位已經(jīng)被占據(jù)的情況下繼續(xù)查找下一個(gè)可以使用的槽位。java.util.HashMap采用的鏈表法的方式，鏈表是單向鏈表。形成單鏈表的核心代碼如下：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];  
    table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);  
    if (size++ >= threshold)  
        resize(2 * table.length);  

上面方法的代碼很簡單，但其中包含了一個(gè)設(shè)計(jì)：系統(tǒng)總是將新添加的 Entry 對象放入 table 數(shù)組的 bucketIndex 索引處——如果 bucketIndex 索引處已經(jīng)有了一個(gè) Entry 對象，那新添加的 Entry 對象指向原有的 Entry 對象（產(chǎn)生一個(gè) Entry 鏈），如果 bucketIndex 索引處沒有 Entry 對象，也就是上面程序代碼的 e 變量是 null，也就是新放入的 Entry 對象指向 null，也就是沒有產(chǎn)生 Entry 鏈。

   HashMap里面沒有出現(xiàn)hash沖突時(shí)，沒有形成單鏈表時(shí)，hashmap查找元素很快,get()方法能夠直接定位到元素，但是出現(xiàn)單鏈表后，單個(gè)bucket 里存儲的不是一個(gè) Entry，而是一個(gè) Entry 鏈，系統(tǒng)只能必須按順序遍歷每個(gè) Entry，直到找到想搜索的 Entry 為止——如果恰好要搜索的 Entry 位于該 Entry 鏈的最末端（該 Entry 是最早放入該 bucket 中），那系統(tǒng)必須循環(huán)到最后才能找到該元素。

   當(dāng)創(chuàng)建 HashMap 時(shí)，有一個(gè)默認(rèn)的負(fù)載因子（load factor），其默認(rèn)值為 0.75，這是時(shí)間和空間成本上一種折衷：增大負(fù)載因子可以減少 Hash 表（就是那個(gè) Entry 數(shù)組）所占用的內(nèi)存空間，但會增加查詢數(shù)據(jù)的時(shí)間開銷，而查詢是最頻繁的的操作（HashMap 的 get() 與 put() 方法都要用到查詢）；減小負(fù)載因子會提高數(shù)據(jù)查詢的性能，但會增加 Hash 表所占用的內(nèi)存空間。

一、HashMap概述

HashMap基于哈希表的 Map 接口的實(shí)現(xiàn)。此實(shí)現(xiàn)提供所有可選的映射操作，并允許使用 null 值和 null 鍵。（除了不同步和允許使用 null 之外，HashMap 類與 Hashtable 大致相同。）此類不保證映射的順序，特別是它不保證該順序恒久不變。

值得注意的是HashMap不是線程安全的，如果想要線程安全的HashMap，可以通過Collections類的靜態(tài)方法synchronizedMap獲得線程安全的HashMap。

Map map = Collections.synchronizedMap(new HashMap());

二、HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

HashMap的底層主要是基于數(shù)組和鏈表來實(shí)現(xiàn)的，它之所以有相當(dāng)快的查詢速度主要是因?yàn)樗峭ㄟ^計(jì)算散列碼來決定存儲的位置。HashMap中主要是通過key的hashCode來計(jì)算hash值的，只要hashCode相同，計(jì)算出來的hash值就一樣。如果存儲的對象對多了，就有可能不同的對象所算出來的hash值是相同的，這就出現(xiàn)了所謂的hash沖突。學(xué)過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的同學(xué)都知道，解決hash沖突的方法有很多，HashMap底層是通過鏈表來解決hash沖突的。

圖中，紫色部分即代表哈希表，也稱為哈希數(shù)組，數(shù)組的每個(gè)元素都是一個(gè)單鏈表的頭節(jié)點(diǎn)，鏈表是用來解決沖突的，如果不同的key映射到了數(shù)組的同一位置處，就將其放入單鏈表中。

我們看看HashMap中Entry類的代碼：

   /** Entry是單向鏈表。    
     * 它是 “HashMap鏈?zhǔn)酱鎯Ψā睂?yīng)的鏈表。    
     *它實(shí)現(xiàn)了Map.Entry 接口，即實(shí)現(xiàn)getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()這些函數(shù)  
    **/  
    static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {    
        final K key;    
        V value;    
        // 指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)    
        Entry<K,V> next;    
        final int hash;    
        // 構(gòu)造函數(shù)。    
        // 輸入?yún)?shù)包括"哈希值(h)", "鍵(k)", "值(v)", "下一節(jié)點(diǎn)(n)"    
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {    
            value = v;    
            next = n;    
            key = k;    
            hash = h;    
        }    
        public final K getKey() {    
            return key;    
        }    
        public final V getValue() {    
            return value;    
        }   
        public final V setValue(V newValue) {    
            V oldValue = value;    
            value = newValue;    
            return oldValue;    
        }    
        // 判斷兩個(gè)Entry是否相等    
        // 若兩個(gè)Entry的“key”和“value”都相等，則返回true。    
        // 否則，返回false    
        public final boolean equals(Object o) {    
            if (!(o instanceof Map.Entry))    
                return false;    
            Map.Entry e = (Map.Entry)o;    
            Object k1 = getKey();    
            Object k2 = e.getKey();    
            if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {    
                Object v1 = getValue();    
                Object v2 = e.getValue();    
                if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))    
                    return true;    
            }    
            return false;    
        }    
        // 實(shí)現(xiàn)hashCode()    
        public final int hashCode() {    
            return (key==null   ? 0 : key.hashCode()) ^    
                   (value==null ? 0 : value.hashCode());    
        }    
        public final String toString() {    
            return getKey() + "=" + getValue();    
        }    
        // 當(dāng)向HashMap中添加元素時(shí)，繪調(diào)用recordAccess()。    
        // 這里不做任何處理    
        void recordAccess(HashMap<K,V> m) {    
        }    
        // 當(dāng)從HashMap中刪除元素時(shí)，繪調(diào)用recordRemoval()。    
        // 這里不做任何處理    
        void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {    
        }    
    }

HashMap其實(shí)就是一個(gè)Entry數(shù)組，Entry對象中包含了鍵和值，其中next也是一個(gè)Entry對象，它就是用來處理hash沖突的，形成一個(gè)鏈表。

三、HashMap源碼分析

3.1 關(guān)鍵屬性

先看看HashMap類中的一些關(guān)鍵屬性：

transient Entry[] table;//存儲元素的實(shí)體數(shù)組
transient int size;//存放元素的個(gè)數(shù)
int threshold; //臨界值   當(dāng)實(shí)際大小超過臨界值時(shí)，會進(jìn)行擴(kuò)容threshold = 加載因子*容量
final float loadFactor; //加載因子
transient int modCount;//被修改的次數(shù)

其中l(wèi)oadFactor加載因子是表示Hsah表中元素的填滿的程度.

若:加載因子越大,填滿的元素越多,好處是,空間利用率高了,但:沖突的機(jī)會加大了.鏈表長度會越來越長,查找效率降低。

反之,加載因子越小,填滿的元素越少,好處是:沖突的機(jī)會減小了,但:空間浪費(fèi)多了.表中的數(shù)據(jù)將過于稀疏（很多空間還沒用，就開始擴(kuò)容了）

沖突的機(jī)會越大,則查找的成本越高.

因此,必須在 "沖突的機(jī)會"與"空間利用率"之間尋找一種平衡與折衷. 這種平衡與折衷本質(zhì)上是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中有名的"時(shí)-空"矛盾的平衡與折衷.

如果機(jī)器內(nèi)存足夠，并且想要提高查詢速度的話可以將加載因子設(shè)置小一點(diǎn)；相反如果機(jī)器內(nèi)存緊張，并且對查詢速度沒有什么要求的話可以將加載因子設(shè)置大一點(diǎn)。不過一般我們都不用去設(shè)置它，讓它取默認(rèn)值0.75就好了。

3.2 構(gòu)造方法

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
         //確保數(shù)字合法
         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);
         // Find a power of 2 >= initialCapacity
         int capacity = 1;   //初始容量
         while (capacity < initialCapacity)   //確保容量為2的n次冪，使capacity為大于initialCapacity的最小的2的n次冪
             capacity <<= 1;
         this.loadFactor = loadFactor;
         threshold = (int)(capacity * loadFactor);
         table = new Entry[capacity];
        init();
    }
     public HashMap(int initialCapacity) {
         this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
     public HashMap() {
         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
         threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
         table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
        init();
     }

我們可以看到在構(gòu)造HashMap的時(shí)候如果我們指定了加載因子和初始容量的話就調(diào)用第一個(gè)構(gòu)造方法，否則的話就是用默認(rèn)的。默認(rèn)初始容量為16，默認(rèn)加載因子為0.75。我們可以看到上面代碼中13-15行，這段代碼的作用是確保容量為2的n次冪，使capacity為大于initialCapacity的最小的2的n次冪，至于為什么要把容量設(shè)置為2的n次冪，我們等下再看。

重點(diǎn)分析下HashMap中用的最多的兩個(gè)方法put和get

3.3 存儲數(shù)據(jù)

下面看看HashMap存儲數(shù)據(jù)的過程是怎樣的，首先看看HashMap的put方法：

public V put(K key, V value) {
     // 若“key為null”，則將該鍵值對添加到table[0]中。
         if (key == null) 
            return putForNullKey(value);
     // 若“key不為null”，則計(jì)算該key的哈希值，然后將其添加到該哈希值對應(yīng)的鏈表中。
         int hash = hash(key.hashCode());
     //搜索指定hash值在對應(yīng)table中的索引
         int i = indexFor(hash, table.length);
     // 循環(huán)遍歷Entry數(shù)組,若“該key”對應(yīng)的鍵值對已經(jīng)存在，則用新的value取代舊的value。然后退出！
         for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { 
             Object k;
              if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { //如果key相同則覆蓋并返回舊值
                  V oldValue = e.value;
                 e.value = value;
                 e.recordAccess(this);
                 return oldValue;
              }
         }
     //修改次數(shù)+1
         modCount++;
     //將key-value添加到table[i]處
     addEntry(hash, key, value, i);
     return null;
}

上面程序中用到了一個(gè)重要的內(nèi)部接口：Map.Entry，每個(gè) Map.Entry 其實(shí)就是一個(gè) key-value 對。從上面程序中可以看出：當(dāng)系統(tǒng)決定存儲 HashMap 中的 key-value 對時(shí)，完全沒有考慮 Entry 中的 value，僅僅只是根據(jù) key 來計(jì)算并決定每個(gè) Entry 的存儲位置。這也說明了前面的結(jié)論：我們完全可以把 Map 集合中的 value 當(dāng)成 key 的附屬，當(dāng)系統(tǒng)決定了 key 的存儲位置之后，value 隨之保存在那里即可。

我們慢慢的來分析這個(gè)函數(shù)，第2和3行的作用就是處理key值為null的情況，我們看看putForNullKey(value)方法：

private V putForNullKey(V value) {
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null) {   //如果有key為null的對象存在，則覆蓋掉
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
           }
       }
        modCount++;
        addEntry(0, null, value, 0); //如果鍵為null的話，則hash值為0
        return null;
    }

注意：如果key為null的話，hash值為0，對象存儲在數(shù)組中索引為0的位置。即table[0]

我們再回去看看put方法中第4行，它是通過key的hashCode值計(jì)算hash碼，下面是計(jì)算hash碼的函數(shù)：

//計(jì)算hash值的方法 通過鍵的hashCode來計(jì)算
    static int hash(int h) {
        // This function ensures that hashCodes that differ only by
        // constant multiples at each bit position have a bounded
        // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

得到hash碼之后就會通過hash碼去計(jì)算出應(yīng)該存儲在數(shù)組中的索引，計(jì)算索引的函數(shù)如下：

     static int indexFor(int h, int length) { //根據(jù)hash值和數(shù)組長度算出索引值
         return h & (length-1);  //這里不能隨便算取，用hash&(length-1)是有原因的，這樣可以確保算出來的索引是在數(shù)組大小范圍內(nèi)，不會超出
     }

這個(gè)我們要重點(diǎn)說下，我們一般對哈希表的散列很自然地會想到用hash值對length取模（即除法散列法），Hashtable中也是這樣實(shí)現(xiàn)的，這種方法基本能保證元素在哈希表中散列的比較均勻，但取模會用到除法運(yùn)算，效率很低，HashMap中則通過h&(length-1)的方法來代替取模，同樣實(shí)現(xiàn)了均勻的散列，但效率要高很多，這也是HashMap對Hashtable的一個(gè)改進(jìn)。

接下來，我們分析下為什么哈希表的容量一定要是2的整數(shù)次冪。首先，length為2的整數(shù)次冪的話，h&(length-1)就相當(dāng)于對length取模，這樣便保證了散列的均勻，同時(shí)也提升了效率；其次，length為2的整數(shù)次冪的話，為偶數(shù)，這樣length-1為奇數(shù)，奇數(shù)的最后一位是1，這樣便保證了h&(length-1)的最后一位可能為0，也可能為1（這取決于h的值），即與后的結(jié)果可能為偶數(shù)，也可能為奇數(shù)，這樣便可以保證散列的均勻性，而如果length為奇數(shù)的話，很明顯length-1為偶數(shù)，它的最后一位是0，這樣h&(length-1)的最后一位肯定為0，即只能為偶數(shù)，這樣任何hash值都只會被散列到數(shù)組的偶數(shù)下標(biāo)位置上，這便浪費(fèi)了近一半的空間，因此，length取2的整數(shù)次冪，是為了使不同hash值發(fā)生碰撞的概率較小，這樣就能使元素在哈希表中均勻地散列。

這看上去很簡單，其實(shí)比較有玄機(jī)的，我們舉個(gè)例子來說明：

假設(shè)數(shù)組長度分別為15和16，優(yōu)化后的hash碼分別為8和9，那么&運(yùn)算后的結(jié)果如下：

從上面的例子中可以看出：當(dāng)它們和15-1（1110）“與”的時(shí)候，產(chǎn)生了相同的結(jié)果，也就是說它們會定位到數(shù)組中的同一個(gè)位置上去，這就產(chǎn)生了碰撞，8和9會被放到數(shù)組中的同一個(gè)位置上形成鏈表，那么查詢的時(shí)候就需要遍歷這個(gè)鏈 表，得到8或者9，這樣就降低了查詢的效率。同時(shí)，我們也可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)數(shù)組長度為15的時(shí)候，hash值會與15-1（1110）進(jìn)行“與”，那么 最后一位永遠(yuǎn)是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101這幾個(gè)位置永遠(yuǎn)都不能存放元素了，空間浪費(fèi)相當(dāng)大，更糟的是這種情況中，數(shù)組可以使用的位置比數(shù)組長度小了很多，這意味著進(jìn)一步增加了碰撞的幾率，減慢了查詢的效率！而當(dāng)數(shù)組長度為16時(shí)，即為2的n次方時(shí)，2n-1得到的二進(jìn)制數(shù)的每個(gè)位上的值都為1，這使得在低位上&時(shí)，得到的和原h(huán)ash的低位相同，加之hash(int h)方法對key的hashCode的進(jìn)一步優(yōu)化，加入了高位計(jì)算，就使得只有相同的hash值的兩個(gè)值才會被放到數(shù)組中的同一個(gè)位置上形成鏈表。

所以說，當(dāng)數(shù)組長度為2的n次冪的時(shí)候，不同的key算得得index相同的幾率較小，那么數(shù)據(jù)在數(shù)組上分布就比較均勻，也就是說碰撞的幾率小，相對的，查詢的時(shí)候就不用遍歷某個(gè)位置上的鏈表，這樣查詢效率也就較高了。

根據(jù)上面 put 方法的源代碼可以看出，當(dāng)程序試圖將一個(gè)key-value對放入HashMap中時(shí)，程序首先根據(jù)該 key 的 hashCode() 返回值決定該 Entry 的存儲位置：如果兩個(gè) Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它們的存儲位置相同。如果這兩個(gè) Entry 的 key 通過 equals 比較返回 true，新添加 Entry 的 value 將覆蓋集合中原有 Entry 的 value，但key不會覆蓋。如果這兩個(gè) Entry 的 key 通過 equals 比較返回 false，新添加的 Entry 將與集合中原有 Entry 形成 Entry 鏈，而且新添加的 Entry 位于 Entry 鏈的頭部——具體說明繼續(xù)看 addEntry() 方法的說明。

 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
         Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; //如果要加入的位置有值，將該位置原先的值設(shè)置為新entry的next,也就是新entry鏈表的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)
         table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
         if (size++ >= threshold) //如果大于臨界值就擴(kuò)容
             resize(2 * table.length); //以2的倍數(shù)擴(kuò)容
     }

參數(shù)bucketIndex就是indexFor函數(shù)計(jì)算出來的索引值，第2行代碼是取得數(shù)組中索引為bucketIndex的Entry對象，第3行就是用hash、key、value構(gòu)建一個(gè)新的Entry對象放到索引為bucketIndex的位置，并且將該位置原先的對象設(shè)置為新對象的next構(gòu)成鏈表。

第4行和第5行就是判斷put后size是否達(dá)到了臨界值threshold，如果達(dá)到了臨界值就要進(jìn)行擴(kuò)容，HashMap擴(kuò)容是擴(kuò)為原來的兩倍。

3.4 調(diào)整大小

resize()方法如下：

重新調(diào)整HashMap的大小，newCapacity是調(diào)整后的單位

 void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
       }
        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        transfer(newTable);//用來將原先table的元素全部移到newTable里面
        table = newTable;  //再將newTable賦值給table
        threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//重新計(jì)算臨界值
    }

新建了一個(gè)HashMap的底層數(shù)組，上面代碼中第10行為調(diào)用transfer方法，將HashMap的全部元素添加到新的HashMap中,并重新計(jì)算元素在新的數(shù)組中的索引位置

當(dāng)HashMap中的元素越來越多的時(shí)候，hash沖突的幾率也就越來越高，因?yàn)閿?shù)組的長度是固定的。所以為了提高查詢的效率，就要對HashMap的數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)容，數(shù)組擴(kuò)容這個(gè)操作也會出現(xiàn)在ArrayList中，這是一個(gè)常用的操作，而在HashMap數(shù)組擴(kuò)容之后，最消耗性能的點(diǎn)就出現(xiàn)了：原數(shù)組中的數(shù)據(jù)必須重新計(jì)算其在新數(shù)組中的位置，并放進(jìn)去，這就是resize。

那么HashMap什么時(shí)候進(jìn)行擴(kuò)容呢？當(dāng)HashMap中的元素個(gè)數(shù)超過數(shù)組大小loadFactor時(shí)，就會進(jìn)行數(shù)組擴(kuò)容，loadFactor的默認(rèn)值為0.75，這是一個(gè)折中的取值。也就是說，默認(rèn)情況下，數(shù)組大小為16，那么當(dāng)HashMap中元素個(gè)數(shù)超過160.75=12的時(shí)候，就把數(shù)組的大小擴(kuò)展為 2*16=32，即擴(kuò)大一倍，然后重新計(jì)算每個(gè)元素在數(shù)組中的位置，擴(kuò)容是需要進(jìn)行數(shù)組復(fù)制的，復(fù)制數(shù)組是非常消耗性能的操作，所以如果我們已經(jīng)預(yù)知HashMap中元素的個(gè)數(shù)，那么預(yù)設(shè)元素的個(gè)數(shù)能夠有效的提高HashMap的性能。

3.5 數(shù)據(jù)讀取

public V get(Object key) {   
    if (key == null)   
        return getForNullKey();   
    int hash = hash(key.hashCode());   
    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];   
        e != null;   
        e = e.next) {   
        Object k;   
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))   
            return e.value;   
    }   
    return null;   
}  

有了上面存儲時(shí)的hash算法作為基礎(chǔ)，理解起來這段代碼就很容易了。從上面的源代碼中可以看出：從HashMap中g(shù)et元素時(shí)，首先計(jì)算key的hashCode，找到數(shù)組中對應(yīng)位置的某一元素，然后通過key的equals方法在對應(yīng)位置的鏈表中找到需要的元素。

3.6 HashMap的性能參數(shù)

  HashMap 包含如下幾個(gè)構(gòu)造器：

  HashMap()：構(gòu)建一個(gè)初始容量為 16，負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap。

  HashMap(int initialCapacity)：構(gòu)建一個(gè)初始容量為 initialCapacity，負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap。

  HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的負(fù)載因子創(chuàng)建一個(gè) HashMap。

  HashMap的基礎(chǔ)構(gòu)造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)帶有兩個(gè)參數(shù)，它們是初始容量initialCapacity和加載因子loadFactor。

  initialCapacity：HashMap的最大容量，即為底層數(shù)組的長度。

  loadFactor：負(fù)載因子loadFactor定義為：散列表的實(shí)際元素?cái)?shù)目(n)/ 散列表的容量(m)。

負(fù)載因子衡量的是一個(gè)散列表的空間的使用程度，負(fù)載因子越大表示散列表的裝填程度越高，反之愈小。對于使用鏈表法的散列表來說，查找一個(gè)元素的平均時(shí)間是O(1+a)，因此如果負(fù)載因子越大，對空間的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果負(fù)載因子太小，那么散列表的數(shù)據(jù)將過于稀疏，對空間造成嚴(yán)重浪費(fèi)。

HashMap的實(shí)現(xiàn)中，通過threshold字段來判斷HashMap的最大容量：

threshold = (int)(capacity * loadFactor); 

結(jié)合負(fù)載因子的定義公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity對應(yīng)下允許的最大元素?cái)?shù)目，超過這個(gè)數(shù)目就重新resize，以降低實(shí)際的負(fù)載因子。默認(rèn)的的負(fù)載因子0.75是對空間和時(shí)間效率的一個(gè)平衡選擇。當(dāng)容量超出此最大容量時(shí)， resize后的HashMap容量是容量的兩倍：

到此這篇關(guān)于Java HashMap算法原理詳細(xì)講解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java HashMap內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！