学习HashMap的笔记

对于HashMap只是学习了下put,remove方法，hashMap是数组+链表+红黑树组成

因此下面贴出我本身给代码的注释,看不懂的见谅哈,毕竟我也是刚了解,若是有错误的地方请指出,很是感谢

　　put方法(图片和代码一块儿吧,屏幕小的时候 看图片合适点,看图片的话建议下载下来看,比较清晰):

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)//判断table是否为null或者table的长度是否为0
        n = (tab = resize()).length;//调整table的长度
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//根据hash去获取table中的位置,若是为null直接插入
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {//若是当前数组位置已经存在,表示冲突了
        Node<K,V> e; K k;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//若是原数组中的元素和当前元素(须要新增的)hash同样而且{key相等或者(key不等于null而且key的equals相等)}
            e = p;//把当前数组中的元素赋值给e
        else if (p instanceof TreeNode)//若是当前数组中冲突的节点为红黑树
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);//插入红黑树
        else {//这里表示在冲突的hash桶中去查找为null的位置而后插入(有可能会碰见到达链表定义长度,这时须要转换成红黑树了)
            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//这里表示超出定义的链表长度了,而后转换成红黑树
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//这里的条件和上面的判断同样,结果是为了若是找到hash想的而且key相等的表示存在
                    break;
                p = e;
            }
        }
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)//若是onlyIfAbsent为true表示不覆盖原有的值(默认为false)
                e.value = value;//覆盖值
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    if (++size > threshold)//若是当前map的大小大于阈值了,进行扩容
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

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　　remove方法:

　　

final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                               boolean matchValue, boolean movable) {
    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) {//若是table不等于null而且table的长度大于0 而且p(根据须要删除的元素的hash值去查询)是否在table中
        Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//若是当前删除元素的hash值和查找到的元素hash值同样而且key相等或者(key不等于null而且key的equals相等)表示这个p元素就是须要删除的元素
            node = p;//把p赋值给node
        else if ((e = p.next) != null) {//不然的话表示都在一个hash桶中,在桶(链表)中查找
            if (p instanceof TreeNode)//若是是红黑树
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);//根据key和hash获取须要删除的元素
            else {//若是不是红黑树,则表示是链表--进行遍历
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                         (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;//若是找到则赋值给node
                        break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                             (value != null && value.equals(v)))) {//若是node不等于null而且(若是matchValue为false,则不用比较值是否相等)--这里表示找到了须要删除的元素
            if (node instanceof TreeNode)//若是找到的删除元素是红黑树
                ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);//红黑树删除
            else if (node == p)//若是删除的元素和p等价
                tab[index] = node.next;//把table下标的元素值设置成node(须要删除的元素下一个节点)
            else
                p.next = node.next;//把node(须要删除的节点)下一个节点给node的父节点的下一个节点
            ++modCount;//HashMap结构被修改的次数++
            --size;//容量--
            afterNodeRemoval(node);
            return node;
        }
    }
    return null;
}

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get方法相对来讲比较简单,请读者本身看吧~嘿嘿

关于Hash方法原理(转载:https://www.zhihu.com/question/20733617)我也是不太明白~:

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

Java 7中是这样的

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);
}

上面这段代码其实叫作"扰动函数"

下面摘自https://www.zhihu.com/question/20733617

你们都知道上面代码里的key.hashCode()函数调用的是key键值类型自带的哈希函数，返回int型散列值。

理论上散列值是一个int型，若是直接拿散列值做为下标访问HashMap主数组的话，考虑到2进制32位带符号的int表值范围从-2147483648到2147483648。先后加起来大概40亿的映射空间。只要哈希函数映射得比较均匀松散，通常应用是很难出现碰撞的。

但问题是一个40亿长度的数组，内存是放不下的。你想，HashMap扩容以前的数组初始大小才16。因此这个散列值是不能直接拿来用的。用以前还要先作对数组的长度取模运算，获得的余数才能用来访问数组下标。源码中模运算是在这个indexFor( )函数里完成的。

bucketIndex = indexFor(hash, table.length);

indexFor的代码也很简单，就是把散列值和数组长度作一个"与"操做，

static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
}

顺便说一下，这也正好解释了为何HashMap的数组长度要取2的整次幂。由于这样（数组长度-1）正好至关于一个“低位掩码”。“与”操做的结果就是散列值的高位所有归零，只保留低位值，用来作数组下标访问。以初始长度16为例，16-1=15。2进制表示是00000000 00000000 00001111。和某散列值作“与”操做以下，结果就是截取了最低的四位值。

10100101 11000100 00100101
&	00000000 00000000 00001111
----------------------------------
	00000000 00000000 00000101    //高位所有归零，只保留末四位

但这时候问题就来了，这样就算个人散列值分布再松散，要是只取最后几位的话，碰撞也会很严重。更要命的是若是散列自己作得很差，分布上成等差数列的漏洞，刚好使最后几个低位呈现规律性重复，就无比蛋疼。

这时候“扰动函数”的价值就体现出来了，说到这里你们应该猜出来了。看下面这个图，

右位移16位，正好是32bit的一半，本身的高半区和低半区作异或，就是为了混合原始哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。并且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。

最后咱们来看一下Peter Lawley的一篇专栏文章《An introduction to optimising a hashing strategy》里的的一个实验：他随机选取了352个字符串，在他们散列值彻底没有冲突的前提下，对它们作低位掩码，取数组下标。

结果显示，当HashMap数组长度为512的时候，也就是用掩码取低9位的时候，在没有扰动函数的状况下，发生了103次碰撞，接近30%。而在使用了扰动函数以后只有92次碰撞。碰撞减小了将近10%。看来扰动函数确实仍是有功效的。

但明显Java 8以为扰动作一次就够了，作4次的话，多了可能边际效用也不大，所谓为了效率考虑就改为一次了。

感受大概就是为了进行稀释碰撞(冲突)的次数--纯属我的理解