如何详细解释HashMap在Map集合中的应用与操作？

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目录 + HashMap + 概述 + JDK 1.8 + 之前与之后的 HashMap + HashMap 的数组，链表，红黑树之间的转换 + HashMap + 扩容机制 + HashMap + 源码 + HashMap + 的基本属性 + HashMap + 中涉及到的数据结构 + HashMap + 的 put() 方法

目录

• HashMap 概述
• jdk 1.8 之前与之后的 HashMap
• HashMap 的数组，链表，红黑树之间的转换
• HashMap 扩容机制
• HashMap 源码
• HashMap 的基本属性
• HashMap 中涉及到的数据结构
• HashMap 的 put() 方法
• HashMap 的 get() 方法
• HashMap 的 remove 方法
• HashMap 的 treeifyBin() 方法
• HashMap 如何解决 Hash 冲突
• HashMap 存入和取出数据顺序不一致
• 解决办法

HashMap 概述

HashMap 是通过 put(key,value) 存储，get(key)来获取。当传入 key 时，HashMap 会根据 key 的 hashCode() 方法计算出 hash 值，根据 hash 值将 value 保存在 bucket(桶)里。当计算出的 hash 值相同时，称之为 hash 冲突。HashMap 的做法是用链表和红黑树存储相同 hash 值的 value

jdk 1.8 之前与之后的 HashMap

• 在 jdk1.8 之前的 HashMap 是由数组 + 链表来实现的，数组是 HashMap 的主体。链表主要是为了解决 hash 冲突的
• 在 jdk1.8 之后的 HashMap 是由数组 + 链表 + 红黑树来实现的，在解决 hash 冲突时有了较大的变化。当链表长度大于阈值 8 时，并且数组的长度大于 64 时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储

HashMap 的数组，链表，红黑树之间的转换

• 当创建 HashMap 集合对象的时候，在 jdk1.8 之前，是在它的构造方法中创建了一个默认长度是 16 的 Entry[] table 的数组来存储键值对数据的。而从 jdk1.8开始，是在第一次调用 put 方法时创建了一个默认长度是 16 的 Node[] table 的数组来存储键值对数据的
• 数组创建完成后，当添加一个元素(key,value)时，首先计算元素 key 的 hash 值，以此确定插入数组中的位置。但是可能存在同一 hash 值的元素已经被放在数组同一位置了，这时就添加到同一 hash 值的元素的后面，他们在数组的同一位置，这就形成了单链表，同一各链表上的 Hash 值是相同的。当链表长度大于阈值 8 时，并且数组的长度大于 64 时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储，这样大大提高了查找的效率
• 在转换为红黑树存储数据后，如果此时再次删除数据，当红黑树的节点数小于 6 时，那么此时的红黑树将转换为单链表结构来存储数据

HashMap 扩容机制

默认情况下，数组大小为 16，那么当 HashMap 中元素个数超过 16 * 0.75 = 12（这个值就是代码中的 threshold 值，也叫做临界值）的时候，就把数组的大小扩展为 2*16 = 32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置

0.75 这个值称为负载因子，那么为什么负载因子为 0.75 呢? 这是通过大量实验统计得出来的，如果过小，比如 0.5，那么当存放的元素超过一半时就进行扩容，会造成资源的浪费；如果过大，比如 1，那么当元素满的时候才进行扩容，会使 get,put 操作的碰撞几率增加

HashMap 源码

HashMap 的基本属性

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { // 序列号 private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L; // 默认的初始容量是16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 最大容量 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 默认的填充因子 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树;+对应的table的最小大小为64，即MIN_TREEIFY_CAPACITY ；这两个条件都满足，会链表会转红黑树 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 存储元素的数组，总是2的幂次倍 transient Node<k,v>[] table; // 存放具体元素的集 transient Set<map.entry<k,v>> entrySet; // 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。 transient int size; // 每次扩容和更改map结构的计数器 transient int modCount; // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容 int threshold; // 填充因子 final float loadFactor; }

HashMap 中涉及到的数据结构

链表节点（单链表）

Node 是 HashMap 的一个内部类，实现了 Map.Entry 接口，本质上是一个单链表的数据结构。链表中的每个节点就是一个 Node 对象

static class Node<k,v> implements Map.Entry<k,v> { final int hash; final K key; V value; Node<k,v> next; // 下一个节点 Node(int hash, K key, V value, Node<k,v> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } public final String toString() { return key + = + value; } public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } // 判断两个node是否相等,若key和value都相等，返回true。可以与自身比较为true public final boolean equals(Object o) { if (o == this) return true; if (o instanceof Map.Entry) { Map.Entry<!--?,?--> e = (Map.Entry<!--?,?-->)o; if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue())) return true; } return false; } }

红黑树节点

红黑树比链表多了四个变量，parent 父节点、left 左节点、right 右节点、prev上一个同级节点

static final class TreeNode<k,v> extends LinkedHashMap.Entry<k,v> {     TreeNode<k,v> parent;  // 父节点     TreeNode<k,v> left; // 左子树     TreeNode<k,v> right;// 右子树     TreeNode<k,v> prev; // 删除时需要取消下一个链接     boolean red;    // 颜色属性     TreeNode(int hash, K key, V val, Node<k,v> next) {         super(hash, key, val, next);     }       // 返回当前节点的根节点     final TreeNode<k,v> root() {         for (TreeNode<k,v> r = this, p;;) {             if ((p = r.parent) == null)                 return r;             r = p;         }     }          // ......省略 }

位桶

存储（位桶）的数组

transient Node<K,V>[] table;

HashMap 类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个 Node 的数组

HashMap 的 put() 方法

数组判断

• 判断 tab[] 数组是否为 null 或长度为 0，如果是 null 或长度为 0；则通过 resize() 方法初始化数组，并获取长度
• 如果单链表 Node<K,V> p == tab[i = (n - 1) & hash]) == null，就直接 put 进单链表中，说明此时并没有发生 hash 冲突
• 如果该数组索引位置之前放入过数据，在通过 key 的 hash 值，(k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)) 判断该 put 的数据是否与数组索引位置数据相同；如果相同，使用 e = p 来则初始化数组 Node<K,V> e

红黑树判断

• 如果不相同，则判断是否是红黑树，如果是红黑树就直接插入树中

链表判断

• 如果不是红黑树，就遍历链表每个节点，并判断链表末尾节点是否为 null；如果为 null，则在该单链表末尾节点插入数据，并判断是否 binCount > 8 -1，为 true 的话会调用 treeifyBin(tab, hash) 方法，该方法在后面详解
• 然后，判断该 put 的数据是否与单链表的某个节点数据相同，如果相同则跳出循环，执行下一步

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) {     // tab表示 Node<K,V>类型的数组，p表示某一个具体的单链表 Node<K,V> 节点     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;     // 判断 table[] 是否为空，如果是空的就创建一个 table[]，并获取他的长度n     if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)         n = (tab = resize()).length;         // tab[i = (n - 1) & hash] 表示数组中的某一个具体位置的数据     // 如果单链表 Node<K,V> p == tab[i = (n - 1) & hash]) == null，     // 就直接 put 进单链表中，说明此时并没有发生 Hash 冲突     if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);     else {         // 说明索引位置已经放入过数据了，已经在单链表处产生了Hash冲突         Node<K,V> e; K k;         // 判断 put 的数据和之前的数据是否重复         if (p.hash == hash &&             // 进行 key 的 hash 值和 key 的 equals() 和 == 比较，如果都相等，则初始化节点 Node<K,V> e             ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                            e = p;         // 判断是否是红黑树，如果是红黑树就直接插入树中         else if (p instanceof TreeNode)             e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);         else {             // 如果不是红黑树，就遍历每个节点，判断单链表长度是否大于等于 7，             // 如果单链表长度大于等于 7，数组的长度小于 64 时，会优先选择扩容             // 如果单链表长度大于等于 7，数组的长度大于 64 时，才会选择单链表--->红黑树             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {                 if ((e = p.next) == null) {                     // 采用尾插法，在单链表中插入数据                     p.next = newNode(hash, key, value, null);                     // 如果 binCount >= 8 - 1                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)                          treeifyBin(tab, hash);                         break;                 }                 // 判断索引每个元素的key是否可要插入的key相同，如果相同就直接覆盖                 if (e.hash == hash &&                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                     break;                  p = e;             }         }         if (e != null) {              // 此时说明 key 的 hash 值和 key 的 equals() 和 == 比较结果都相等             // 说明数组或者单链表中有完全相同的 key             // 只需要将 value 覆盖，并将 oldValue 返回即可             V oldValue = e.value;             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)                 e.value = value;                 afterNodeAccess(e);                   return oldValue;         }     }     // 说明没有key相同，因此要插入一个key-value，并记录内部结构变化次数     ++modCount;     // 判断是否扩容     if (++size > threshold)         resize();     afterNodeInsertion(evict);     return null; }

HashMap 的 get() 方法

首先定位键值对所在桶的位置，之后再对链表或红黑树进行查找

• 判断表或 key 是否是 null，如果是直接返回 null key 对应的 value
• 判断索引处第一个 key 与传入 key 是否相等，如果相等直接返回
• 如果不相等，判断链表是否是红黑二叉树，如果是，直接从树中取值
• 如果不是树，就遍历链表查找

public V get(Object key) {     Node<K,V> e;     return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;     // 1.如果表不是空的，并且要查找索引处有值，就判断位于第一个的key是否是要查找的key     if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&         (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {         // 1.1.检查要查找的是否是第一个节点         if (first.hash == hash && // always check first node             ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))             return first;             // 1.2.沿着第一个节点继续查找             if ((e = first.next) != null) {                 // 1.2.1.如果是红黑树，那么调用红黑树的方法查找                 if (first instanceof TreeNode)                     return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);                 // 1.2.2.如果是链表，那么采用链表的方式查找                 do {                     if (e.hash == hash &&                         ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                         return e;             } while ((e = e.next) != null);         }     }     return null; }

HashMap 的 remove 方法

HashMap 的删除操作并不复杂，仅需三个步骤即可完成

• 定位桶位置
• 遍历链表或红黑树并找到键值相等的节点
• 删除节点

public V remove(Object key) {     Node<K,V> e;     return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?         null : e.value; } final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,                            boolean matchValue, boolean movable) {        // ------------------1. 查找到要删除的节点------------------                            // tab当前数组，n当前数组容量，p根据hash从数组上找到的节点，index p节点在数组上的位置                           Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;     // 当数组存在且数组容量大于0，且p节点存在     if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&         (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {         Node<K,V> node = null, e; K k; V v;         // 当 p 的 hash 等于参数 hash，且 p 的 key 等于参数 key         // p节点就是当前要删除的节点，将node指向p         if (p.hash == hash &&             ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))             node = p;         // 当p节点不是要删除的节点时，说明p节点上有红黑树或者链表         else if ((e = p.next) != null) {             // p如果是红黑树,通过getTreeNode()查找节点             if (p instanceof TreeNode)                 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);             // p是链表，循环链表查询节点             else {                 do {                     if (e.hash == hash &&                         ((k = e.key) == key ||                          (key != null && key.equals(k)))) {                         node = e;                         break;                     }                     p = e;                 } while ((e = e.next) != null);             }         }         // ------------------2. 删除查找到的节点------------------         // 如果查找到的node存在且machValue为false或v等于value         if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||                              (value != null && value.equals(v)))) {             // 如果node是TreeNode则使用removeTreeNode删除节点             if (node instanceof TreeNode)                 ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);             // 如果node等于p，说明移除链表头，将node的后节点放到数组上               else if (node == p)                 tab[index] = node.next;             // 说明移除的不是链表头，根据上方的循环可得，node是p的后节点，将p的后节点指向node的后节点             else                 p.next = node.next;             // 增加修改次数，减少当前数组长度             ++modCount;             --size;             afterNodeRemoval(node);             return node;         }     }     return null; }

HashMap 的 treeifyBin() 方法

当桶中链表长度超过 TREEIFY_THRESHOLD（默认为 8）时，就会调用 treeifyBin() 方法进行树化操作。

但此时并不一定会树化，因为在 treeifyBin()方法中还会判断 HashMap 的数组容量是否大于等于 64。

如果容量大于等于 64，那么进行树化，否则优先进行扩容

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {       int n, index; Node<K,V> e;     /*      * 如果元素数组为空 或者 数组长度小于 树结构化的最小限制      * MIN_TREEIFY_CAPACITY 默认值64，对于这个值可以理解为：如果元素数组长度小于这个值，没有必要去进行结构转换      * 当一个数组位置上集中了多个键值对，那是因为这些key的hash值和数组长度取模之后结果相同。（并不是因为这些key的hash值相同）      * 因为hash值相同的概率不高，所以可以通过扩容的方式，来使得最终这些key的hash值在和新的数组长度取模之后，拆分到多个数组位置上。      */     if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)         resize(); // 扩容       // 如果元素数组长度已经大于等于了 MIN_TREEIFY_CAPACITY，那么就有必要进行结构转换了     // 根据hash值和数组长度进行取模运算后，得到链表的首节点     else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {          TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; // 定义首、尾节点         do {              TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); // 将该节点转换为 树节点             if (tl == null) // 如果尾节点为空，说明还没有根节点                 hd = p; // 首节点（根节点）指向 当前节点             else { // 尾节点不为空，以下两行是一个双向链表结构                 p.prev = tl; // 当前树节点的 前一个节点指向 尾节点                 tl.next = p; // 尾节点的 后一个节点指向 当前节点             }             tl = p; // 把当前节点设为尾节点         } while ((e = e.next) != null); // 继续遍历链表           // 到目前为止 也只是把Node对象转换成了TreeNode对象，把单向链表转换成了双向链表           // 把转换后的双向链表，替换原来位置上的单向链表         if ((tab[index] = hd) != null)             hd.treeify(tab);//此处单独解析     } }

• 如果 tab 数组为 null或 tab 的数组长度 < 64 时，调用 resize() 方法
• 否则，会将链表转换为红黑树（是为了提高查询性能，元素越多，链表的查询性能越差）
• 说明了链表转换为红黑树的条件：当链表长度大于阈值 8 时，并且数组的长度大于 64 时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储

HashMap 如何解决 Hash 冲突

hash 冲突：在 put 多个元素时，通过 key 的 hashCode() 方法计算出的值是一样的，是同一个存储地址。当后面的元素要插入到这个地址时，发现已经被占用了，这时候就产生了 hash 冲突。当发生 hash 冲突时，会进行如下操作

• put 的 key == 已存在的 key 的判断
• put 的 key equals() 已存在的 key 的判断（注意 HashMap 中并没有重写 equals() 方法，这里的 equals() 方法仍然是 Object 类的方法）
• 这里也体现了 == 与 equals() 方法的判断区别

当上述条件判断，只要有一个返回 false 时，也就是说需要put 的 key 与已存在的 key 是不相同的，则 HashMap 会使用单链表在已有数据的后面（单链表中）插入新数据，访问的数组下标元素作为链表的头部。这种解决 Hash 冲突的方法被称为拉链法

HashMap 存入和取出数据顺序不一致

HashMap 遍历时，取得数据的顺序是完全随机的，这样会导致按照顺序读取的时候和存入的顺序是不一样的

public class MapTest { public static void main(String[] args) { Map<String, String> map = new HashMap<>(); map.put("2020-10-1", "李军"); map.put("2020-10-3", "李华"); map.put("2020-11-1", "李刚"); map.put("2020-10-9", "李奎"); for (String key : map.keySet()) { System.out.println(key + ":" + map.get(key)); } } } 结果： 2020-10-3 : 李华 2020-11-1 : 李刚 2020-10-1 : 李军 2020-10-9 : 李奎

解决办法

• 使用 LinkedHashMap
• 使用 TreeMap：它在内部会对 Key 进行排序
• 通过有序的 Key 获取相应的数据

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持自由互联。