HashMap源码入门学习(JDK1.8)

本文深入解析HashMap的数据结构,包括其采用的数组+链表存储方式,Node节点的属性及作用,hash算法计算过程,以及在不同条件下如何进行初始化和扩容。文章还详细介绍了链表与红黑树转换的条件。

hashMap数据结构

    hashMap采用数组+链表的存储方式,数组的每个元素存储的是一个Node节点,该节点是一个静态内部类,有4个属性,如图:
Node节点

  • hash :用于存储hash算法计算出来的hash值,该结果需要参与数组下标的计算(下面会介绍)
  • key : 程序put的Key值
  • value:程序put的Value值
  • next:记录链表的下一个节点指向

    数组在hashMap类中已声明,这里顺便介绍一下其他常量:
transient Node<K,V>[] table;   // Node数组
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // hashMap默认的初始容量为16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 最大的容量 2^30
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;  // 负载因子(当存储的数量达到容量X该值的结果,则进行扩容)
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 从jdk1.8开始,当链表长度达到8时,则将链表转为红黑树
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 与上面相反,当红黑树的元素个数减少到6时,将红黑树转为链表

草图:
struct

put方法到底做了什么?

源码所示

put方法
这里有个hash(key)方法,这个方法就是计算hash值的方法,继续点进去
hash
    这里为什么要将计算出来的hash值右移16位然后与原hash值做异或运算呢?因为object的hashCode()方法计算出来的是一个32位的整型,如果将该值向右移动16位,然后再与原hash值做运算,就相当于将该整型的高16位与低16位进行异或运算,这样就可以使得每一位都能参与运算,使得结果值更加随机,这就是所谓的Hash算法

putVal方法

源码如图:
putVal
分析:

  • 初始化数组
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;

这是第一次添加时,table为空,则需要初始化,继续查看resize()方法,resize方法的用途除了初始化还有2倍扩容的功能,由于源码比较繁琐,鄙人只截取相关代码大概说一下流程:

  1. 获取原来数组的容量和临界值:当原容量大于0,①.如果原来的容量已达到最大值,则不进行扩容,直接将其返回;②.如果没有达到最大值并且原容量大于等于默认值(16),则将旧的临界值扩大2倍作为新的临界值

  2. 在原容量等于0的情况下,如果原临界值大于0(如果使用无参的构造函数,该值为16),则将扩容后数组的初始容量设置为原临界值,否则,新的容量为16(默认),新的临界值为12(默认),这也是第一次put的时候程序进行的操作,

  3. 将临界值更新,看吧这里可能说的不太清楚,上图看吧
    在这里插入图片描述

  4. 进行扩容
    由于是2倍扩容且容量是2^n,所以源码在这用了一个非常巧妙的方法,叹为观止啊,不多BB,来看看,
    在这里插入图片描述假设原来的容量为16,hash值的二进制表示1001110100100011000111100100001,则原来下标为2 :在这里插入图片描述
    扩容后容量为32, 此时由于hash值的倒数第五位是0,则源码中的(e.hash & oldCap) == 0 成立(注意此时的oldCap还是为16),这就意味着,(32-1)的二进制与hash值进行与运算的结果还是2(与原来下标相同)。如图:在这里插入图片描述
    如果倒数第五位是1,则扩容后计算的结果是18(10010),也就是 新的下标 = 原来下标+原容量,不需要用与运算的方法重新计算下标位置了

  • 计算数组对应下标的值
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
   tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

这里的(n-1 & hash)是很巧妙的,n是Node数组的长度,hash是用上面的hash算法计算出来的hash值,假如此时计算出来的hash值的二进制表示10011101001000110001111001000010 为设数组的长度是16,则n-1=15,则(n-1&hash)在这里插入图片描述
则数组下标为2,(这里为啥不用随机数呢,因为随机数不能保证数组的每个位置都能较好的利用到),同时,这里也可以看出,map的容量大小应为2^n, 假设容量不为2的正数次幂,就不能保证与运算的结果很好的随机,因为n-1的结果“1”串中会含有“0”,导致同hash与运算的结果受到影响,这么说吧,我辛辛苦苦计算出雨露均沾的hash值,你这一进行与运算,又给我弄的不受我hash值控制,我很难受啊!!

  • 添加值
           if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;   // 如果键值对已存在,在代替旧的值,并且最终会将该旧的值返回
            else if (p instanceof TreeNode)
            	// 如果手机红黑树的存储方式,则进行相关操作,PS:鄙人看的有点懵逼,不想看了!23333333
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
              // 追加链表
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 链表长度到达8时,转红黑树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // 存在则替代,返回旧的值
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }

暂时写到这,鄙人也刚开始学,望批评指正,共勉。。。。

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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