2018-08-10 07:49:02 +08:00
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<!-- MarkdownTOC -->
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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2018-09-01 19:30:21 +08:00
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- [HashMap 简介](#hashmap-简介)
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- [底层数据结构分析](#底层数据结构分析)
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- [JDK1.8之前](#jdk18之前)
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- [JDK1.8之后](#jdk18之后)
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2018-08-10 07:49:02 +08:00
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- [HashMap源码分析](#hashmap源码分析)
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2018-09-01 19:30:21 +08:00
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- [构造方法](#构造方法)
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- [put方法](#put方法)
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- [get方法](#get方法)
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- [resize方法](#resize方法)
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2018-08-10 07:49:02 +08:00
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- [HashMap常用方法测试](#hashmap常用方法测试)
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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2018-08-10 07:49:02 +08:00
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<!-- /MarkdownTOC -->
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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2018-09-02 14:06:11 +08:00
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> 感谢 [changfubai](https://github.com/changfubai) 对本文的改进做出的贡献!
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2018-09-01 19:30:21 +08:00
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## HashMap 简介
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HashMap 主要用来存放键值对,它基于哈希表的Map接口实现</font>,是常用的Java集合之一。
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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2019-11-06 19:55:47 +08:00
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JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的(“拉链法”解决冲突).JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为 8)时,将链表转化为红黑树(将链表转换成红黑树前会判断,如果当前数组的长度小于 64,那么会选择先进行数组扩容,而不是转换为红黑树),以减少搜索时间,具体可以参考 `treeifyBin`方法。
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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2018-09-01 19:30:21 +08:00
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## 底层数据结构分析
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### JDK1.8之前
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2018-11-13 17:24:09 +08:00
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JDK1.8 之前 HashMap 底层是 **数组和链表** 结合在一起使用也就是 **链表散列**。**HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值,然后通过 `(n - 1) & hash` 判断当前元素存放的位置(这里的 n 指的是数组的长度),如果当前位置存在元素的话,就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同,如果相同的话,直接覆盖,不相同就通过拉链法解决冲突。**
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2018-08-15 22:28:02 +08:00
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2018-09-01 19:30:21 +08:00
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**所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。**
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**JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:**
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JDK 1.8 的 hash方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化,但是原理不变。
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```java
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static final int hash(Object key) {
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int h;
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// key.hashCode():返回散列值也就是hashcode
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// ^ :按位异或
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// >>>:无符号右移,忽略符号位,空位都以0补齐
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return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
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}
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```
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对比一下 JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源码.
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```java
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static int hash(int h) {
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// This function ensures that hashCodes that differ only by
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// constant multiples at each bit position have a bounded
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// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
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2018-08-15 22:28:02 +08:00
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2018-09-01 19:30:21 +08:00
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h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
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return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
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}
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```
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相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ,JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点,因为毕竟扰动了 4 次。
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所谓 **“拉链法”** 就是:将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。
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2019-08-24 17:58:32 +08:00
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![jdk1.8之前的内部结构](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/jdk1.8之前的内部结构.png)
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2018-09-02 14:06:11 +08:00
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2018-09-01 19:30:21 +08:00
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### JDK1.8之后
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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相比于之前的版本,jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。
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2018-09-06 08:36:13 +08:00
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![JDK1.8之后的HashMap底层数据结构](http://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/18-8-22/67233764.jpg)
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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**类的属性:**
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```java
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public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
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// 序列号
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private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
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// 默认的初始容量是16
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static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
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// 最大容量
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static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
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// 默认的填充因子
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static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
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// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
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static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
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// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
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static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
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// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
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static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
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// 存储元素的数组,总是2的幂次倍
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transient Node<k,v>[] table;
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// 存放具体元素的集
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transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
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// 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。
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transient int size;
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// 每次扩容和更改map结构的计数器
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transient int modCount;
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// 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
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int threshold;
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2019-02-20 09:30:10 +08:00
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// 加载因子
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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final float loadFactor;
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}
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```
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2018-09-02 14:06:11 +08:00
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- **loadFactor加载因子**
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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2019-02-20 09:30:10 +08:00
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loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度,loadFactor越趋近于1,那么 数组中存放的数据(entry)也就越多,也就越密,也就是会让链表的长度增加,loadFactor越小,也就是趋近于0,数组中存放的数据(entry)也就越少,也就越稀疏。
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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2019-01-20 16:15:19 +08:00
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**loadFactor太大导致查找元素效率低,太小导致数组的利用率低,存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值**。
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给定的默认容量为 16,负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据,当数量达到了 16 * 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容,而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作,所以非常消耗性能。
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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2018-09-02 14:06:11 +08:00
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- **threshold**
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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2018-09-01 19:30:21 +08:00
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**threshold = capacity * loadFactor**,**当Size>=threshold**的时候,那么就要考虑对数组的扩增了,也就是说,这个的意思就是 **衡量数组是否需要扩增的一个标准**。
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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**Node节点类源码:**
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2018-09-02 14:06:11 +08:00
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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```java
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// 继承自 Map.Entry<K,V>
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static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
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final int hash;// 哈希值,存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较
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final K key;//键
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V value;//值
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// 指向下一个节点
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Node<K,V> next;
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Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
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this.hash = hash;
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this.key = key;
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this.value = value;
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this.next = next;
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}
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public final K getKey() { return key; }
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public final V getValue() { return value; }
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public final String toString() { return key + "=" + value; }
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// 重写hashCode()方法
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public final int hashCode() {
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return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
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}
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public final V setValue(V newValue) {
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V oldValue = value;
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value = newValue;
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return oldValue;
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}
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// 重写 equals() 方法
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public final boolean equals(Object o) {
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if (o == this)
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return true;
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if (o instanceof Map.Entry) {
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Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
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if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
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Objects.equals(value, e.getValue()))
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return true;
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|
}
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|
|
return false;
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|
}
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}
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```
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**树节点类源码:**
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```java
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|
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
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TreeNode<K,V> parent; // 父
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TreeNode<K,V> left; // 左
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TreeNode<K,V> right; // 右
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TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
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boolean red; // 判断颜色
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TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
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super(hash, key, val, next);
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}
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// 返回根节点
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final TreeNode<K,V> root() {
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for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
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if ((p = r.parent) == null)
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return r;
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r = p;
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}
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```
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2018-09-01 19:30:21 +08:00
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## HashMap源码分析
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### 构造方法
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2019-08-24 17:58:32 +08:00
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HashMap 中有四个构造方法,它们分别如下:
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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```java
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// 默认构造函数。
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2019-02-26 21:04:13 +08:00
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public HashMap() {
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
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|
}
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|
// 包含另一个“Map”的构造函数
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2019-02-26 21:04:13 +08:00
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public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
|
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|
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
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putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法
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}
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// 指定“容量大小”的构造函数
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2019-02-26 21:04:13 +08:00
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|
public HashMap(int initialCapacity) {
|
2018-08-10 07:19:35 +08:00
|
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|
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
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|
}
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|
// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
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2019-02-26 21:04:13 +08:00
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|
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
|
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|
if (initialCapacity < 0)
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throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
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if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
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initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
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if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
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throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
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this.loadFactor = loadFactor;
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this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
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|
}
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```
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2018-09-01 19:30:21 +08:00
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**putMapEntries方法:**
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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```java
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final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
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int s = m.size();
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if (s > 0) {
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// 判断table是否已经初始化
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if (table == null) { // pre-size
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|
// 未初始化,s为m的实际元素个数
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float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
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int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
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(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
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|
// 计算得到的t大于阈值,则初始化阈值
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if (t > threshold)
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|
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threshold = tableSizeFor(t);
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}
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|
// 已初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理
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|
else if (s > threshold)
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|
resize();
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|
// 将m中的所有元素添加至HashMap中
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for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
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K key = e.getKey();
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V value = e.getValue();
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|
|
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
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|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
|
2018-09-01 19:30:21 +08:00
|
|
|
|
### put方法
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
|
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|
HashMap只提供了put用于添加元素,putVal方法只是给put方法调用的一个方法,并没有提供给用户使用。
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2018-09-02 14:06:11 +08:00
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**对putVal方法添加元素的分析如下:**
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- ①如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
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2019-04-23 19:49:59 +08:00
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- ②如果定位到的数组位置有元素就和要插入的key比较,如果key相同就直接覆盖,如果key不相同,就判断p是否是一个树节点,如果是就调用`e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)`将元素添加进入。如果不是就遍历链表插入(插入的是链表尾部)。
|
2018-09-02 14:06:11 +08:00
|
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2019-08-24 17:58:32 +08:00
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![put方法](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/put方法.png)
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2018-09-02 14:06:11 +08:00
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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```java
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public V put(K key, V value) {
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return putVal(hash(key), key, value, false, true);
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}
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final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
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boolean evict) {
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Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
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// table未初始化或者长度为0,进行扩容
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if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
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n = (tab = resize()).length;
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// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中,桶为空,新生成结点放入桶中(此时,这个结点是放在数组中)
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if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
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tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
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// 桶中已经存在元素
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else {
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Node<K,V> e; K k;
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// 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等,key相等
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if (p.hash == hash &&
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((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
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// 将第一个元素赋值给e,用e来记录
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e = p;
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// hash值不相等,即key不相等;为红黑树结点
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else if (p instanceof TreeNode)
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// 放入树中
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e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
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// 为链表结点
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else {
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// 在链表最末插入结点
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for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
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// 到达链表的尾部
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if ((e = p.next) == null) {
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// 在尾部插入新结点
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p.next = newNode(hash, key, value, null);
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// 结点数量达到阈值,转化为红黑树
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if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
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treeifyBin(tab, hash);
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// 跳出循环
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break;
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}
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// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
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if (e.hash == hash &&
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((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
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// 相等,跳出循环
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break;
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// 用于遍历桶中的链表,与前面的e = p.next组合,可以遍历链表
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p = e;
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}
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|
}
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// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
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if (e != null) {
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// 记录e的value
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V oldValue = e.value;
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// onlyIfAbsent为false或者旧值为null
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if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
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//用新值替换旧值
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e.value = value;
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// 访问后回调
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afterNodeAccess(e);
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// 返回旧值
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return oldValue;
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}
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}
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// 结构性修改
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++modCount;
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// 实际大小大于阈值则扩容
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if (++size > threshold)
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|
resize();
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|
|
// 插入后回调
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|
afterNodeInsertion(evict);
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|
return null;
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|
}
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```
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2018-09-02 14:06:11 +08:00
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**我们再来对比一下 JDK1.7 put方法的代码**
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**对于put方法的分析如下:**
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- ①如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
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- ②如果定位到的数组位置有元素,遍历以这个元素为头结点的链表,依次和插入的key比较,如果key相同就直接覆盖,不同就采用头插法插入元素。
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```java
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public V put(K key, V value)
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if (table == EMPTY_TABLE) {
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inflateTable(threshold);
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}
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if (key == null)
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return putForNullKey(value);
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int hash = hash(key);
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int i = indexFor(hash, table.length);
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for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍历
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Object k;
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|
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
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V oldValue = e.value;
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e.value = value;
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|
e.recordAccess(this);
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return oldValue;
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}
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|
}
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modCount++;
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addEntry(hash, key, value, i); // 再插入
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return null;
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|
}
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```
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### get方法
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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|
```java
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|
public V get(Object key) {
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|
Node<K,V> e;
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|
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
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|
}
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|
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|
|
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
|
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|
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
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|
|
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
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|
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
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|
// 数组元素相等
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if (first.hash == hash && // always check first node
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((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
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return first;
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|
// 桶中不止一个节点
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|
if ((e = first.next) != null) {
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|
// 在树中get
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if (first instanceof TreeNode)
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|
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
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|
// 在链表中get
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|
|
do {
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|
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|
|
if (e.hash == hash &&
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|
|
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
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|
|
return e;
|
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|
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|
} while ((e = e.next) != null);
|
|
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|
|
}
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|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
return null;
|
|
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|
|
}
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|
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|
|
```
|
2018-09-01 19:30:21 +08:00
|
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|
### resize方法
|
2018-08-10 07:19:35 +08:00
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|
进行扩容,会伴随着一次重新hash分配,并且会遍历hash表中所有的元素,是非常耗时的。在编写程序中,要尽量避免resize。
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```java
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|
final Node<K,V>[] resize() {
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|
Node<K,V>[] oldTab = table;
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int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
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int oldThr = threshold;
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int newCap, newThr = 0;
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if (oldCap > 0) {
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|
// 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
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if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
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threshold = Integer.MAX_VALUE;
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return oldTab;
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|
}
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// 没超过最大值,就扩充为原来的2倍
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|
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
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|
newThr = oldThr << 1; // double threshold
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|
|
}
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|
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
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|
newCap = oldThr;
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|
else {
|
2019-02-20 09:30:10 +08:00
|
|
|
|
// signifies using defaults
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
|
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|
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
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|
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
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}
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|
// 计算新的resize上限
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|
if (newThr == 0) {
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|
float ft = (float)newCap * loadFactor;
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|
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
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|
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|
|
}
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|
threshold = newThr;
|
|
|
|
|
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
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|
|
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
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table = newTab;
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if (oldTab != null) {
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|
// 把每个bucket都移动到新的buckets中
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for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
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|
Node<K,V> e;
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if ((e = oldTab[j]) != null) {
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|
oldTab[j] = null;
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if (e.next == null)
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newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
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else if (e instanceof TreeNode)
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|
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
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|
|
else {
|
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|
|
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
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|
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
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|
Node<K,V> next;
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|
do {
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next = e.next;
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|
|
// 原索引
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|
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
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|
if (loTail == null)
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|
loHead = e;
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|
else
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|
loTail.next = e;
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|
|
loTail = e;
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|
}
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|
|
|
|
// 原索引+oldCap
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|
|
|
else {
|
|
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|
|
if (hiTail == null)
|
|
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|
|
hiHead = e;
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|
|
else
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|
hiTail.next = e;
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|
|
|
|
hiTail = e;
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|
}
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|
|
|
|
} while ((e = next) != null);
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|
|
|
|
// 原索引放到bucket里
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|
if (loTail != null) {
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|
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|
|
loTail.next = null;
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|
newTab[j] = loHead;
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|
}
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|
|
|
|
// 原索引+oldCap放到bucket里
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|
|
if (hiTail != null) {
|
|
|
|
|
hiTail.next = null;
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|
|
newTab[j + oldCap] = hiHead;
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|
|
}
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|
|
|
}
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|
|
|
}
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|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
return newTab;
|
|
|
|
|
}
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|
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|
|
```
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2018-09-01 19:30:21 +08:00
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|
## HashMap常用方法测试
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2018-08-10 07:19:35 +08:00
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|
```java
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|
package map;
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import java.util.Collection;
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import java.util.HashMap;
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import java.util.Set;
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|
public class HashMapDemo {
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|
|
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2018-08-10 07:49:02 +08:00
|
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|
public static void main(String[] args) {
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|
HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
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|
// 键不能重复,值可以重复
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map.put("san", "张三");
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map.put("si", "李四");
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map.put("wu", "王五");
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map.put("wang", "老王");
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|
map.put("wang", "老王2");// 老王被覆盖
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|
map.put("lao", "老王");
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|
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|
|
System.out.println("-------直接输出hashmap:-------");
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|
System.out.println(map);
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|
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|
/**
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|
* 遍历HashMap
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*/
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// 1.获取Map中的所有键
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System.out.println("-------foreach获取Map中所有的键:------");
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|
Set<String> keys = map.keySet();
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for (String key : keys) {
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System.out.print(key+" ");
|
|
|
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|
}
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|
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|
|
System.out.println();//换行
|
|
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|
// 2.获取Map中所有值
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|
System.out.println("-------foreach获取Map中所有的值:------");
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|
Collection<String> values = map.values();
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|
for (String value : values) {
|
|
|
|
|
System.out.print(value+" ");
|
|
|
|
|
}
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|
|
|
|
System.out.println();//换行
|
|
|
|
|
// 3.得到key的值的同时得到key所对应的值
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|
System.out.println("-------得到key的值的同时得到key所对应的值:-------");
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Set<String> keys2 = map.keySet();
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|
|
|
|
for (String key : keys2) {
|
|
|
|
|
System.out.print(key + ":" + map.get(key)+" ");
|
2018-08-10 07:19:35 +08:00
|
|
|
|
|
2018-08-10 07:49:02 +08:00
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
/**
|
|
|
|
|
* 另外一种不常用的遍历方式
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*/
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|
// 当我调用put(key,value)方法的时候,首先会把key和value封装到
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|
// Entry这个静态内部类对象中,把Entry对象再添加到数组中,所以我们想获取
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|
|
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|
// map中的所有键值对,我们只要获取数组中的所有Entry对象,接下来
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|
|
// 调用Entry对象中的getKey()和getValue()方法就能获取键值对了
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|
|
Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();
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|
|
|
|
for (java.util.Map.Entry<String, String> entry : entrys) {
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|
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|
|
System.out.println(entry.getKey() + "--" + entry.getValue());
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
/**
|
|
|
|
|
* HashMap其他常用方法
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|
|
|
*/
|
|
|
|
|
System.out.println("after map.size():"+map.size());
|
|
|
|
|
System.out.println("after map.isEmpty():"+map.isEmpty());
|
|
|
|
|
System.out.println(map.remove("san"));
|
|
|
|
|
System.out.println("after map.remove():"+map);
|
|
|
|
|
System.out.println("after map.get(si):"+map.get("si"));
|
|
|
|
|
System.out.println("after map.containsKey(si):"+map.containsKey("si"));
|
|
|
|
|
System.out.println("after containsValue(李四):"+map.containsValue("李四"));
|
|
|
|
|
System.out.println(map.replace("si", "李四2"));
|
|
|
|
|
System.out.println("after map.replace(si, 李四2):"+map);
|
|
|
|
|
}
|
2018-08-10 07:19:35 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
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