Java 集合：HashMap

最新推荐文章于 2025-02-02 11:56:05 发布

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本文详细解析了HashMap的工作原理，包括其内部实现机制、哈希冲突处理方式以及性能优化策略。介绍了HashMap如何通过链表和红黑树解决哈希冲突，保持高效的数据存取。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转载自https://github.com/pzxwhc/MineKnowContainer/issues/19

HashMap 概念

对于 Map ，最直观就是理解就是键值对，映射，key-value 形式。一个映射不能包含重复的键，一个键只能有一个值。平常我们使用的时候，最常用的无非就是 HashMap。

HashMap 实现了 Map 接口，允许使用 null 值和 null 键，并且不保证映射顺序。

HashMap 有两个参数影响性能：

初始容量：表示哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度
加载因子：当哈希表中的条目超过了容量和加载因子的乘积的时候，就会进行重哈希操作。

如下成员变量源码：

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
transient Node<K,V>[] table;

可以看到，默认加载因子为 0.75，默认容量为 1 << 4，也就是 16。加载因子过高，容易产生哈希冲突，加载因子过小，容易浪费空间（这句我表示疑问，应该是增加扩容的次数），0.75是一种折中。

另外，整个 HashMap 的实现原理可以简单的理解成：当我们 put 的时候，首先根据 key 算出一个数值 x，然后在 table[x] 中存放我们的值。这样有一个好处是，以后的 get 等操作的时间复杂度直接就是O(1)，因为 HashMap 内部就是基于数组的一个实现。

put 方法的实现与哈希冲突

下面再结合代码重点分析下 HashMap 的 put 方法的内部实现和哈希冲突的解决办法：

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;
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            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;
}

首先我们看到 hash(key) 这个就是表示要根据 key 值算出一个数值，以此来决定在 table 数组的哪一个位置存放我们的数值。（Ps：这个 hash(key) 方法也是大有讲究的，会严重影响性能，实现得不好会让 HashMap 的 O(1) 时间复杂度降到 O(n)，在JDK8以下的版本中带来灾难性影响。它需要保证得出的数在哈希表中的均匀分布，目的就是要减少哈希冲突）

重要说明一下：

**JDK8 中哈希冲突过多，链表会转红黑树，时间复杂度是O(logn)，不会是O(n) **
**JDK8 中哈希冲突过多，链表会转红黑树，时间复杂度是O(logn)，不会是O(n) **
**JDK8 中哈希冲突过多，链表会转红黑树，时间复杂度是O(logn)，不会是O(n) **

然后，我们再看到：

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
    tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
    ......

这就表示，如果没有哈希冲突，那么就可以放入数据 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); 如果有哈希冲突，那么就执行 else 需要解决哈希冲突。

那么放入数据其实就是建立一个 Node 节点，该 Node节点有属性 key，value，分别保存我们的 key 值和 value 值，然后再把这个 Node 节点放入到 table 数组中，并没有什么神秘的地方。

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

    Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }

上述可以看到 Node 节点中有一个 Node<K,V> next; ，其实仔细思考下就应该知道这个是用来解决哈希冲突的。下面再看看是如何解决哈希冲突的：

哈希冲突：通俗的讲就是首先我们进行一次 put 操作，算出了我们要在 table 数组的 x 位置放入这个值。那么下次再进行一个 put 操作的时候，又算出了我们要在 table 数组的 x 位置放入这个值，那之前已经放入过值了，那现在怎么处理呢？

其实就是通过链表法进行解决。

首先，如果有哈希冲突，那么：

if (p.hash == hash &&
    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;

需要判断两者的 key 是否一样的，因为 HashMap 不能加入重复的键。如果一样，那么就覆盖，如果不一样，那么就先判断是不是 TreeNode 类型的：

 else if (p instanceof TreeNode)
    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

这里表示是不是现在已经转红黑树了（在大量哈希冲突的情况下，链表会转红黑树），一般我们小数据的情况下，是不会转的，所以这里暂时不考虑这种情况（Ps：本人也没太深入研究红黑树，所以就不说这个了）。

如果是正常情况下，会执行下面的语句来解决哈希冲突：

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;
}

这里其实就是用链表法来解决。并且：