編輯:關於Android編程
前面的博客中,我給大家分析過數組和鏈表兩種線性表數據結構。數組存儲區間連續,查找方便,但是插入和刪除效率低下;鏈表存儲區間離散,插入刪除方便,但是查找困難。大家肯定會問,有沒有一種結構,既能做到查找便捷,又能做到插入刪除方便呢?答案就是我們今天要跟大家說的主角:哈希表。
我們先來看一下哈希表的百度定義
散列表(Hash table,也叫哈希表),是根據關鍵碼值(Keyvalue)而直接進行訪問的數據結構。也就是說,它通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄,以加快查找的速度。這個映射函數叫做散列函數,存放記錄的數組叫做散列表。
給定表M,存在函數f(key),對任意給定的關鍵字值key,代入函數後若能得到包含該關鍵字的記錄在表中的地址,則稱表M為哈希(Hash)表,函數f(key)為哈希(Hash)函數。
下圖是一個經典的哈希表實現方式圖,來自百度百科。
再看一張圖
這張圖更明顯的告訴我們哈希表采用的是一種“拉鏈法”實現的,關於拉鏈法,大家可以自行百度腦補。左邊是數組,右邊是鏈表,感覺十分像用數組把鏈表串起來,在一個長度為16的數組中,每個元素存儲的是一個鏈表的頭結點。接下來我們一起來分析一下HashMap的源碼實現。
通過HashMap的繼承關系,我們可以得知HashMap繼承自抽象類AbstractMap,該Map又實現了Map接口,我們下來看一下Map接口包含哪些方法。
可以看出包含了我們常用的HashMap中的一些方法,接著我們來看HashMap的父類AbstractMap。
public abstract class AbstractMapimplements Map { // 用懶加載的方式定義了Set集合類型的鍵,表明HashMap鍵是不能重復的 Set keySet; // 用懶加載的方式定義了Collection集合類型的值,表明HashMap值是可以重復的 Collection valuesCollection; …… }
這裡重點要看明白一開始定義的鍵和值,鍵是不能重復的,值可以重復。
然後定義了兩個靜態的實體類
// 維護鍵和值的 Entry static class AbstractMap.SimpleEntry// 維護不可變的鍵和值的 Entry static class AbstractMap.SimpleImmutableEntry
繼續下面實現了接口Map中的方法:clear、put、get、equals、size、hashCode等等。
現在我們開始分析HashMap的源碼,走起┏ (゜ω゜)=?
private static final int MINIMUM_CAPACITY = 4;// HashMap最小容量為4 private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;// HashMap最大容量1073741824,往右移除2,往左移是乘2 // 實體數組 private static final Entry[] EMPTY_TABLE = new HashMapEntry[MINIMUM_CAPACITY >>> 1];// 一個空的鍵值對實體數組最小容量是2 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = .75F;// 默認的容量擴展因子是0.75 transient HashMapEntry[] table;// 鍵值對的數組 transient HashMapEntry entryForNullKey;// 沒有鍵的鍵值對 transient int size;// 非空元素長度 transient int modCount;// 計數器 private transient int threshold;// 容量因子的極限 // Views - lazily initialized 父類繼承下來的 private transient Set keySet; private transient Set > entrySet; private transient Collection values;
/** * Constructs a new empty {@code HashMap} instance. */ @SuppressWarnings("unchecked") public HashMap() { table = (HashMapEntry[]) EMPTY_TABLE; threshold = -1; // Forces first put invocation to replace EMPTY_TABLE } /** * 指定初始容量的構造方法 */ public HashMap(int capacity) { if (capacity < 0) { throw new IllegalArgumentException("Capacity: " + capacity); } if (capacity == 0) { @SuppressWarnings("unchecked") HashMapEntry [] tab = (HashMapEntry []) EMPTY_TABLE; table = tab; threshold = -1; // Forces first put() to replace EMPTY_TABLE return; } if (capacity < MINIMUM_CAPACITY) { capacity = MINIMUM_CAPACITY; } else if (capacity > MAXIMUM_CAPACITY) { capacity = MAXIMUM_CAPACITY; } else { capacity = Collections.roundUpToPowerOfTwo(capacity); } makeTable(capacity); } /** * 指定初始容量和擴展因子的構造方法 */ public HashMap(int capacity, float loadFactor) { this(capacity); if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) { throw new IllegalArgumentException("Load factor: " + loadFactor); } /* * Note that this implementation ignores loadFactor; it always uses * a load factor of 3/4. This simplifies the code and generally * improves performance. */ } /** * 構造一個映射關系與指定 Map 相同的新 HashMap。所創建的 HashMap 具有默認加載因子 (0.75) 和足 以容納指定 Map 中映射關系的初始容量。 */ public HashMap(Map map) { this(capacityForInitSize(map.size())); constructorPutAll(map); }
/** * Maps the specified key to the specified value. * @param key the key. * @param value the value. * @return the value of any previous mapping with the specified key or * {@code null} if there was no such mapping. */ @Override public V put(K key, V value) { if (key == null) {// HashMap的key是可以為空的,如果為空,放一個NullKey return putValueForNullKey(value); } // 定義一個int型的hash,將key的hashCode計算後再次得到Hash值賦予它,即二次哈希 int hash = Collections.secondaryHash(key); HashMapEntry[] tab = table;// 存儲鍵值對的數組 // index是下標,tab數組長度-1即數組下標最大值,接著做&運算得到下標最大的長度,避免溢出 int index = hash & (tab.length - 1); // 遍歷索引下面的整個鏈表,tab[index]整個鏈表的頭結點,如果index索引處的Entry不為 null,通過循環不斷遍歷e元素的下一個元素 for (HashMapEntry e = tab[index]; e != null; e = e.next) { // 如果指定key與需要放入的key兩個鍵相同,進行覆蓋,新的覆蓋老的 if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) { preModify(e); V oldValue = e.value; e.value = value; return oldValue; } } // 如果index索引處的Entry為null,表明此處還沒有 Entry modCount++;// 計數器++ if (size++ > threshold) {// 尺寸++大於容量因子的極限,則擴容 tab = doubleCapacity();// 容量擴大兩倍,HashMap容量最小是4,然後兩倍兩倍的擴容 index = hash & (tab.length - 1);// 重新計算一遍 } addNewEntry(key, value, hash, index);// 把新的鍵值對添加進來 return null; }
Hash相同,Key不一定相同,如果Key相同,Hash值一定相同。
總結put方法的基本過程如下:
(1)對key的hashcode進行二次hash計算,獲取應該保存到數組中的index。
(2)判斷index所指向的數組元素是否為空,如果為空則直接插入。
(3)如果不為空,則依次查找e中next所指定的元素,判讀key是否相等,如果相等,則替換舊的值,並返回值。
(4)跳出循環,判斷容量是否超出,如果超出進行擴容
(5)執行addNewEntry()添加方法;
/** * Returns the value of the mapping with the specified key. * @param key the key. * @return the value of the mapping with the specified key, or {@code null} * if no mapping for the specified key is found. */ public V get(Object key) { if (key == null) {// 如果key為空,把entryForNullKey賦值給e HashMapEntrye = entryForNullKey; return e == null ? null : e.value; } // 根據key的hashCode值計算它的hash碼 int hash = Collections.secondaryHash(key); HashMapEntry [] tab = table; // 直接取出tab數組中指定索引處的值 for (HashMapEntry e = tab[hash & (tab.length - 1)]; e != null; e = e.next) { //拿到每一個鍵值對中的key K eKey = e.key; // 去比較,如果兩個key相等 或者 內存地址相等並且兩個哈希值相等,則找到並返回值 if (eKey == key || (e.hash == hash && key.equals(eKey))) { return e.value; } } return null; }
/** * Removes the mapping with the specified key from this map. * @param key the key of the mapping to remove. * @return the value of the removed mapping or {@code null} if no mapping * for the specified key was found. */ @Override public V remove(Object key) { if (key == null) {// 如果key等於空,則移除空鍵值對 return removeNullKey(); } int hash = Collections.secondaryHash(key); HashMapEntry[] tab = table; int index = hash & (tab.length - 1); // 遍歷全部結點 for (HashMapEntry e = tab[index], prev = null; e != null; prev = e, e = e.next) { // 找到結點,如果Hash相等,並且key相等,找到了我們要移除的結點 if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) { if (prev == null) {// 遍歷到最後結束時找到要刪除的結點 tab[index] = e.next;// 頭結點從第二個結點開始算起 } else {// 在中間任意地方找到了我們要刪除的元素 prev.next = e.next;// 這裡使用了鏈表刪除元素的套路 } modCount++; size--; postRemove(e); return e.value; } } return null; }
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