HashMap(jdk1.8)

本文详细介绍了Java中HashMap的实现原理,包括其内部结构、关键变量的意义及作用、扩容机制、put方法的工作流程以及树化操作等核心内容。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.类声明:

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {}

2.变量:

//默认初始化容量
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    //最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    //默认加载因子
     static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
     //对于table里面的每个列表,从链表结构转为红黑树结构的阈值
     static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
     //对于table里面的每个列表,从红黑树结构转为列表结构的阈值
     static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
     //最小树化容量。只有当表的容量达到这个阈值,才能从列表结构转为树结构
     static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
     //当改变了表的映射数目(put方法增加了新的Node节点)或者修改了表结构(remove(),clear())的时候,进行+1,若是对map进行迭代的时候,发生modCount不是期望的modCount,即被修改了,则抛出ConcurrentModificationException异常
      transient int modCount;

3.方法:

//找到不小于cap的最小的2的n次方,这个算法之精辟令人叹为观止。
具体可见参考文章1。通过右移使得cap-1表示的二进制数每一位都变成1。最后加1得到所需数。
  static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }
    //put方法
      public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
    //若onlyIfAbsent为true,不会覆盖掉旧值,若为false,会覆盖掉旧值
     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)//如果是TreeNode节点
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {//如果是链表节点
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);//往链表尾部插入节点,jdk7是往链表头部插入节点。
                        //当链表数量大于树化阈值时,进行树化操作,对应的当remove的时候会有一个链表化的操作
                        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;
                }
            }
            //如果找到了旧的数据,则根据onlyIfAbsent值决定是否更新
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;//当增加了新的node时,修改次数+1
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
    //往树结构中插入数据
     final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
                                       int h, K k, V v) {
            Class<?> kc = null;
            boolean searched = false;
            TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
            for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
                int dir, ph; K pk;
                if ((ph = p.hash) > h)
                    dir = -1;
                else if (ph < h)
                    dir = 1;
                else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
                    return p;
                else if ((kc == null &&
                          (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                         (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
                    if (!searched) {
                        TreeNode<K,V> q, ch;
                        searched = true;
                        if (((ch = p.left) != null &&
                             (q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
                            ((ch = p.right) != null &&
                             (q = ch.find(h, k, kc)) != null))
                            return q;
                    }
                    dir = tieBreakOrder(k, pk);
                }

                TreeNode<K,V> xp = p;
                if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                    Node<K,V> xpn = xp.next;
                    TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
                    if (dir <= 0)
                        xp.left = x;
                    else
                        xp.right = x;
                    xp.next = x;
                    x.parent = x.prev = xp;
                    if (xpn != null)
                        ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
                    moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
                    return null;
                }
            }
        }

参考文章:1.http://blog.youkuaiyun.com/fan2012huan/article/details/51097331
2.http://blog.youkuaiyun.com/crazy1235/article/details/75579654

通达信行情API是金融数据提供商通达信(TongDaXin)为开发者和金融机构提供的接口服务,用于获取实时及历史的股票、期货、期权等金融市场数据。这个API允许用户在自己的应用程序中集成通达信的数据服务,实现个性化数据分析、交易策略开发等功能。 1. **API基本概念** - **API**:Application Programming Interface,应用程序编程接口,是软件之间交互的一种方式,提供预定义的函数和方法,使得其他软件能够调用特定功能。 - **通达信**:国内知名的金融终端软件提供商,提供股票、期货、基金等市场数据,以及交易服务。 2. **通达信API的功能** - **实时行情**:获取股票、期货、期权等市场的实时报价信息,包括最新价、涨跌额、涨跌幅、成交量等。 - **历史数据**:获取历史交易日的K线数据、分时数据、交易量等信息,支持自定义时间段查询。 - **深度数据**:获取买卖盘口的五档报价和成交量,有助于分析市场买卖意愿。 - **资讯信息**:获取公告、研报、新闻等市场资讯。 - **交易委托**:通过API进行交易下单、撤单等操作,实现自动化交易。 3. **TdxHqApi** - **TdxHqApi** 是通达信行情API的具体实现,它包含了调用通达信数据服务的各种函数和类,如获取股票列表、获取实时行情、获取历史数据等。 - 开发者需要按照API文档的指示,导入TdxHqApi库,然后通过调用相应的函数来获取所需数据。 4. **使用步骤** - **安装**:下载并安装通达信API的SDK,通常包括头文件和动态链接库。 - **初始化**:在代码中实例化API对象,进行连接设置,如服务器地址、端口号等。 - **连接**:连接到通达信服务器,进行身份验证。 - **数据请求**:调用对应的API函数,例如`GetS
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值