HashMap、LinkedHashMap实现原理

本文详细解析了HashMap的内部结构及工作原理,并介绍了LinkedHashMap如何通过扩展HashMap来维护插入顺序。探讨了HashMap的Entry结构、put方法实现以及hash计算方法,并给出了使用建议。

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看源码可以知道HashMap内部是由一个  Entry[] table组成

Entry的定义如下

 

 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;
        final int hash;
}

 

 key、value

一个hash值,next指向下一个entry对象(后续会说为什么有这个next存在);

 

HashMap的put方法实现

 

public V put(K key, V value) {
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key.hashCode());
        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;
    }

 

根据key对象的hashCode进行哈希,hash方法

 

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);
    }

因此,不同key的hash值可能是相同的,所以需要存在next指针指向下一个对象,也就是说对于hash相同的对象,是以链表的形式存储的。

HashMap的实现结构图如下



 HashMap的使用建议

在使用HashMap时,最好显示声明HashMap的容量(initialCapacity),以及负载因(loadFactor)

initialCapacity在HashMap初始化时确定数组的大小;

threhold=loadFactor*initialCapacity,确定数组何时扩充容量,扩充容量是现在数组大小的2倍;

 

initialCapacity 默认大小是16 

loadFactor是0.75

也就是说如果你按照以下方式一个HashMap

Map<K,V> map=new HashMap<K,V>();

当put的元素数目大于12的时候,可能就会导致HashMap需要扩容。扩容函数

 

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);
        table = newTable;
        threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
    }

 看上面代码,resize是新建一个大数组,把原有的数据的entry重新哈希放到新数组中,很是浪费资源。所以在使用HashMap时尽量指定初始化大小;

 

LinkedHashMap实现原理

 

LinkedHashMap继承在HashMap,其中对Entry<K,V>对象进行了扩展,定义如下:

private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> {
        // These fields comprise the doubly linked list used for iteration.
        Entry<K,V> before, after;

	Entry(int hash, K key, V value, HashMap.Entry<K,V> next) {
            super(hash, key, value, next);
        }
}
 在原有HashMap.Entry<K,V>基础上加入了before、after两个指针,那么LinkedHashMap就变成了一个带有双向链表的数组;因此在Iterator时,LinkedHashMap的速度要高于HashMap,而且在Map的容量越大时,区别更明显;

 

 

 

 

 

 

 

### 回答1: LinkedHashMap是一种哈希表链表相结合的存储结构,它通过将每个键映射到一个哈希表中的链表来实现。当用户插入、访问或删除一个键时,哈希表可以快速找到相关的链表中的键。LinkedHashMap还可以记住插入的顺序,以便按先进先出的顺序遍历它的元素。 ### 回答2: LinkedHashMap是Java集合框架中的一个类,它继承自HashMap,并且还使用了双向链表来维护元素的顺序。 LinkedHashMap内部维护了一个由双向链表实现的哈希表,该哈希表存储了键值对(Entry)。每个Entry中除了包含键值外,还包含了链表中的前驱节点后继节点。这样就可以通过链表实现元素的有序性。 在LinkedHashMap中,有两种遍历顺序:插入顺序访问顺序。插入顺序表示元素的顺序它们被插入的顺序相同,而访问顺序表示元素的顺序它们最近被访问的顺序相同。 当创建LinkedHashMap时,可以通过构造函数来指定使用插入顺序还是访问顺序。默认情况下,LinkedHashMap使用插入顺序。 在插入新元素时,LinkedHashMap会在哈希表中添加一个新的Entry,并将其插入到链表的尾部。如果已存在相同的键,LinkedHashMap会将原来的Entry更新为新的值。 在访问已存在的元素时,LinkedHashMap会将对应的Entry移动到链表的尾部。这样就可以实现按访问顺序进行遍历。 当哈希表中的元素超过了设定的阈值(loadFactor),HashMap会进行扩容操作。在扩容过程中,LinkedHashMap会依据插入顺序或访问顺序来重新计算元素在新的哈希表中的位置,从而保持元素的有序性。 总之,LinkedHashMap通过使用双向链表来维护元素的顺序,实现了按插入顺序或访问顺序进行遍历的功能。这种实现方式既提供了HashMap的高效性能,又保留了元素的有序性。 ### 回答3: LinkedHashMap是Java中的一种数据结构,它是HashMap的一个子类。它使用了一个双向链表来维护元素的插入顺序。 LinkedHashMap实现原理如下: 1. LinkedHashMap维护了一个数组table,数组的每个元素都是一个双向链表的头节点,称为Entry。Entry中存储了键值对的数据以及指向前一个后一个Entry的引用。 2. 在插入元素时,首先计算键的哈希值,然后根据哈希值找到对应的数组位置。如果该位置还没有元素,就将新元素作为头节点插入。如果该位置已经有元素,就将新元素插入到链表的末尾。 3. 在访问元素时,根据键的哈希值找到对应的数组位置,并遍历链表找到键对应的元素。由于链表是双向的,所以查找效率较高。 4. 在迭代元素时,可以选择按照插入顺序或者访问顺序进行。按照插入顺序时,只需要遍历链表即可。按照访问顺序时,可以通过将访问到的元素移到链表的末尾来实现LinkedHashMap实现原理可以保证元素的有序性。在多线程环境下,需要注意线程安全性,可以通过对访问操作进行同步来实现。 总之,LinkedHashMap通过使用双向链表来维护元素的插入顺序,并且通过哈希表来提高元素的查找效率。它是HashMap的一个扩展,为了提供有序的遍历能力而存在。
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