HashMap裡的一些知識點

hashmap裡的k-v值如何計算得到索引：先看演算法如下，以jdk1.8為例：

int index = hash & (arrays.length-1);

hash為key的hashcode計算得到的，為什麼hashmap的陣列長度是2的整數冪呢，因為，以初始長度為16為例，16-1 = 15，15的二進位制數字00000000 00000000 00001111。可以看出乙個基數二進位制最後一位必然位1，當與乙個hash值進行與運算時，最後一位可能是0也可能是1。但偶數與乙個hash值進行與運算最後一位必然為0，造成有些位置永遠對映不上值。再來看看hash這個值如何得到：

static
final
inthash(object key)

上述這個演算法為了解決即使雜湊函式很鬆散，但只取最後幾位碰撞也會很嚴重的問題，這時候hash演算法的價值就體現出來了，hashcode右移16位，正好是32bit的一半。與自己本身做異或操作（相同為0，不同為1）。就是為了混合雜湊值的高低位，增加低位的隨機性。並且混合後的值也變相保持了高位的特徵。圖示如下：

原始碼解析如下：

//
說明，hashmap本次擴容之前，table不為null
if (oldtab != null
)                             
else
} while ((e = next) != null
);                        
if (lotail != null
)                         
if (hitail != null
)                     }}}

hashmap在樹化之後仍然保留了next節點，並且有pre節點指向鍊錶時上乙個元素，我們仍然可以按遍歷鍊錶的方式去遍歷上面的紅黑樹。這樣的結構為後面紅黑樹的切分以及紅黑樹轉成鍊錶做好了準備

紅黑樹在擴容時的split方法如下：

//
紅黑樹轉鍊錶閾值
static
final
int untreeify_threshold = 6;
final
void split(hashmapmap, node tab, int index, int
bit) 
else
}if (lohead != null
)     }
if (hihead != null
)     }
}

擴容後，普通節點需要重新對映，紅黑樹節點也不例外。按照一般的思路，我們可以先把紅黑樹轉成鍊錶，之後再重新對映鍊錶即可。這種處理方式是大家比較容易想到的，但這樣做會損失一定的效率。不同於上面的處理方式，hashmap 實現的思路則很好。如上節所說，在將普通鍊錶轉成紅黑樹時，hashmap 通過兩個額外的引用 next 和 prev 保留了原鍊錶的節點順序。這樣再對紅黑樹進行重新對映時，完全可以按照對映鍊錶的方式進行。這樣就避免了將紅黑樹轉成鍊錶後再進行對映，無形中提高了效率。

重新對映後，會將紅黑樹拆分成兩條由 treenode 組成的鍊錶。如果鍊錶長度小於 untreeify_threshold，則將鍊錶轉換成普通鍊錶。否則根據條件重新將 treenode 鍊錶樹化。

HashMap裡的一些知識點

一些知識點

一些知識點

一些知識點

相關推薦