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一、HashMap的解释(jdk)
基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用 null 值和 null 键。(除了非同步和允许使用 null 之外,HashMap 类与 Hashtable 大致相同。)此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。
此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间,可为基本操作(get 和 put)提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”(桶的数量)及其大小(键-值映射关系数)成比例。所以,如果迭代性能很重要,则不要将初始容量设置得太高(或将加载因子设置得太低)。
HashMap 的实例有两个参数影响其性能:初始容量 和加载因子。容量 是哈希表中桶的数量,初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行 rehash 操作(即重建内部数据结构),从而哈希表将具有大约两倍的桶数。
通常,默认加载因子 (.75) 在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销,但同时也增加了查询成本(在大多数 HashMap 类的操作中,包括 get 和 put 操作,都反映了这一点)。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子,以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子,则不会发生 rehash 操作。
如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中,则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说,使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。
HashMap是非线程安全的,要想使其变为线程安全的需要使用 Collections.synchronizedMap
方法来“包装”该映射,最好在创建时完成这一操作,以防止对映射进行意外的非同步访问,如下所示:
Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));
二、comparableClassFor(Object x)comparableClassFor(Object x)
这里直接看这位大哥的文章,写得很仔细https://blog.youkuaiyun.com/qpzkobe/article/details/79533237
三、isEmpty()
isEmpty(): 如果此映射不包含键-值映射关系,则返回 true。
public boolean isEmpty() {
return size() == 0;
}
public int size() {
return entrySet().size();
}
entrySet().size()方法是用来判断映射个数,如果没有则返回0,我们通过isEmpty()方法判断size()返回个数是否为0,如果为0,则返回true。
四、entrySet()
entrySet():返回此映射所包含的映射关系的 Set
视图。
五、containsValue()
containsValue():如果此映射将一个或多个键映射到指定值,则返回 true。
public boolean containsValue(Object value) {
Iterator<Entry<K,V>> i = entrySet().iterator();
if (value==null) {
while (i.hasNext()) {
Entry<K,V> e = i.next();
if (e.getValue()==null)
return true;
}
} else {
while (i.hasNext()) {
Entry<K,V> e = i.next();
if (value.equals(e.getValue()))
return true;
}
}
return false;
}
从上面代码我们可以看出这个value分为两种情况,null和非null,我们构建一个迭代器,通过迭代器对这个映射关系进行遍历,如果存在则返回true不存在返回false。
六、get()
get(): 返回指定键所映射的值;如果对于该键来说,此映射不包含任何映射关系,则返回 null
。
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
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