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HashMap介绍
第1部分 HashMap介绍
HashMap简介
HashMap是一个散列表(也就是哈希表),它存储的内容是键值对(key-value)映射。
HashMap继承于AbstractMap,实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。
HashMap的实现不是同步的,这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外,HashMap中的映射不是有序的。
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,默认加载因子是 0.75, 这是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(rehash操作的可能性降低),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。
HashMap的构造函数
HashMap共有4个构造函数,如下:
// 默认构造函数。 HashMap() // 指定“容量大小”的构造函数 HashMap(int capacity) // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 HashMap(int capacity, float loadFactor) // 包含“子Map”的构造函数 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> map)
HashMap的API
void clear() Object clone() boolean containsKey(Object key) boolean containsValue(Object value) Set<Entry<K, V>> entrySet() V get(Object key) boolean isEmpty() Set<K> keySet() V put(K key, V value) void putAll(Map<? extends K, ? extends V> map) V remove(Object key) int size() Collection<V> values()
第2部分 HashMap数据结构
HashMap的继承关系
java.lang.Object ? java.util.AbstractMap<K, V> ? java.util.HashMap<K, V> public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { }
HashMap与Map关系如下图:
从图中可以看出:
(01)HashMap继承于AbstractMap类,实现了Map接口。Map是"key-value键值对"接口,AbstractMap实现了"键值对"的通用函数接口。
(02)HashMap是通过"拉链法"实现冲突解决的哈希表。它包括几个重要的成员变量:table, size, threshold, loadFactor, modCount。
table是一个Entry[]数组类型,而Entry实际上就是一个单向链表。哈希表的"key-value键值对"都是存储在Entry数组中的。
size是HashMap的大小,它是HashMap保存的键值对的数量。
threshold是HashMap的阈值,用于判断是否需要调整HashMap的容量。threshold的值="容量*加载因子",当HashMap中存储数据的数量达到threshold时,就需要将HashMap的容量加倍。
loadFactor就是加载因子。
modCount是用来实现fail-fast机制的。
第3部分 HashMap源码解析(基于JDK1.6.0_45)
在详细介绍HashMap的代码之前,我们需要了解:HashMap就是一个散列表,它是通过"拉链法"解决哈希冲突的。
还需要再补充说明的一点是影响HashMap性能的有两个参数:初始容量(initialCapacity) 和加载因子(loadFactor)。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。
转载:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3310835.html
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