国产探花免费观看_亚洲丰满少妇自慰呻吟_97日韩有码在线_资源在线日韩欧美_一区二区精品毛片,辰东完美世界有声小说,欢乐颂第一季,yy玄幻小说排行榜完本

首頁 > 編程 > Java > 正文

在Java8與Java7中HashMap源碼實現的對比

2019-11-26 13:12:06
字體:
來源:轉載
供稿:網友

一、HashMap的原理介紹

此乃老生常談,不作仔細解說。

一句話概括之:HashMap是一個散列表,它存儲的內容是鍵值對(key-value)映射。

二、Java 7 中HashMap的源碼分析

首先是HashMap的構造函數代碼塊1中,根據初始化的CapacityloadFactor(加載因子)初始化HashMap.

//代碼塊1 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; threshold = initialCapacity; init(); }

Java7中對于<key1,value1>put方法實現相對比較簡單,首先根據 key1 key值計算hash值,再根據該hash值與tablelength確定該key所在的index,如果當前位置的Entry不為null,則在該Entry鏈中遍歷,如果找到hash值和key值都相同,則將值value覆蓋,返回oldValue;如果當前位置的Entrynull,則直接addEntry

代碼塊2public V put(K key, V value) { if (table == EMPTY_TABLE) {  inflateTable(threshold); } if (key == null)  return putForNullKey(value); int hash = hash(key); int i = indexFor(hash, table.length); 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))) {  V oldValue = e.value;  e.value = value;  e.recordAccess(this);  return oldValue;  } } modCount++; addEntry(hash, key, value, i); return null; }//addEntry方法中會檢查當前table是否需要resize void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {  resize(2 * table.length); //當前map中的size 如果大于threshole的閾值,則將resize將table的length擴大2倍。  hash = (null != key) ? hash(key) : 0;  bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); }

Java7 中resize()方法的實現比較簡單,將OldTable的長度擴展,并且將oldTable中的Entry根據rehash的標記重新計算hash值和index移動到newTable中去。

代碼如代碼塊3中所示,

//代碼塊3 --JDK7中HashMap.resize()方法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, initHashSeedAsNeeded(newCapacity)); table = newTable; threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); } /** * 將當前table的Entry轉移到新的table中 */ void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entry<K,V> e : table) {  while(null != e) {  Entry<K,V> next = e.next;  if (rehash) {   e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);  }  int i = indexFor(e.hash, newCapacity);  e.next = newTable[i];  newTable[i] = e;  e = next;  } } }

HashMap性能的有兩個參數:初始容量(initialCapacity) 和加載因子(loadFactor)。容量 是哈希表中桶的數量,初始容量只是哈希表在創建時的容量。加載因子 是哈希表在其容量自動增加之前可以達到多滿的一種尺度。當哈希表中的條目數超出了加載因子與當前容量的乘積時,則要對該哈希表進行 rehash 操作(即重建內部數據結構),從而哈希表將具有大約兩倍的桶數。

根據源碼分析可以看出:在Java7 中 HashMap的entry是按照index索引存儲的,遇到hash沖突的時候采用拉鏈法解決沖突,將沖突的keyvalue插入到鏈表list中。

然而這種解決方法會有一個缺點,假如key值都沖突,HashMap會退化成一個鏈表,get的復雜度會變成O(n) 。

在Java8中為了優化該最壞情況下的性能,采用了平衡樹來存放這些hash沖突的鍵值對,性能由此可以提升至O(logn)

代碼塊4 -- JDK8中HashMap中常量定義 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;  static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 是否將list轉換成tree的閾值 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 在resize操作中,決定是否untreeify的閾值 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 決定是否轉換成tree的最小容量 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // default的加載因子

在Java 8 HashMap的put方法實現如代碼塊5所示,

代碼塊5 --JDK8 HashMap.put方法 public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } 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; //table為空的時候,n為table的長度 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)  tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // (n - 1) & hash 與Java7中indexFor方法的實現相同,若i位置上的值為空,則新建一個Node,table[i]指向該Node。 else {  // 若i位置上的值不為空,判斷當前位置上的Node p 是否與要插入的key的hash和key相同  Node<K,V> e; K k;  if (p.hash == hash &&  ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  e = p;//相同則覆蓋之  else if (p instanceof TreeNode)  // 不同,且當前位置上的的node p已經是TreeNode的實例,則再該樹上插入新的node。  e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);  else {  // 在i位置上的鏈表中找到p.next為null的位置,binCount計算出當前鏈表的長度,如果繼續將沖突的節點插入到該鏈表中,會使鏈表的長度大于tree化的閾值,則將鏈表轉換成tree。  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; }

再看下resize方法,由于需要考慮hash沖突解決時采用的可能是list 也可能是balance tree的方式,因此resize方法相比JDK7中復雜了一些,

 代碼塊6 -- JDK8的resize方法 inal 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;//如果超過最大容量,無法再擴充table  return oldTab;  }  else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&   oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)  newThr = oldThr << 1; // threshold門檻擴大至2倍 } 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];// 創建容量為newCap的newTab,并將oldTab中的Node遷移過來,這里需要考慮鏈表和tree兩種情況。 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);    // split方法會將樹分割為lower 和upper tree兩個樹,如果子樹的節點數小于了UNTREEIFY_THRESHOLD閾值,則將樹untreeify,將節點都存放在newTab中。   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[j] = loHead;   }   if (hiTail != null) {    hiTail.next = null;    newTab[j + oldCap] = hiHead;   }   }  }  } } return newTab; }

再看一下tree的treeifyBin方法和putTreeVal方法的實現,底層采用了紅黑樹的方法。

 // 代碼塊7  //MIN_TREEIFY_CAPACITY 的值為64,若當前table的length不夠,則resize() final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { int n, index; Node<K,V> e; if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)  resize(); else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {  TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;  do {  TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);  if (tl == null)   hd = p;  else {   p.prev = tl;   tl.next = p;  }  tl = p;  } while ((e = e.next) != null);  if ((tab[index] = hd) != null)  hd.treeify(tab); } }// putVal 的tree版本  final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,     int h, K k, V v) {  Class<?> kc = null;  boolean searched = false;  TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;  for (TreeNode<K,V> p = root;;) {  int dir, ph; K pk;  if ((ph = p.hash) > h)   dir = -1;  else if (ph < h)   dir = 1;  else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))   return p;  else if ((kc == null &&    (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||    (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {   if (!searched) {   TreeNode<K,V> q, ch;   searched = true;   if (((ch = p.left) != null &&    (q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||    ((ch = p.right) != null &&    (q = ch.find(h, k, kc)) != null))    return q;   }   dir = tieBreakOrder(k, pk);  }  TreeNode<K,V> xp = p;  if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {   Node<K,V> xpn = xp.next;   TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);   if (dir <= 0)   xp.left = x;   else   xp.right = x;   xp.next = x;   x.parent = x.prev = xp;   if (xpn != null)   ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;   moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));   return null;  }  } }

看了這些源碼,并一一做了比較之后,驚嘆于源碼之妙,收益良多。

總結

以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家的學習或者工作能帶來一定的幫助,如果有疑問大家可以留言交流。

發表評論 共有條評論
用戶名: 密碼:
驗證碼: 匿名發表
主站蜘蛛池模板: 桓台县| 霍城县| 金塔县| 永胜县| 和政县| 大新县| 齐齐哈尔市| 吉林省| 文山县| 凉城县| 五原县| 镇坪县| 宁蒗| 米林县| 韶关市| 循化| 南靖县| 富顺县| 余干县| 嘉峪关市| 弥渡县| 厦门市| 辉县市| 花垣县| 旺苍县| 临沂市| 中方县| 大安市| 繁昌县| 固阳县| 襄汾县| 新田县| 内江市| 会东县| 五莲县| 格尔木市| 雷州市| 上高县| 沂南县| 达拉特旗| 图木舒克市|