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面试再问HashMap,求你把这篇文章发给他!

2024-12-24 17:47

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除此之外还可以引出线程安全的问题,HashMap 是我在初学阶段学到的设计的最为巧妙的集合,里面有很多细节以及优化技巧都值得我们深入学习,话不多说先看看相关的面试题:

•  默认大小、负载因子以及扩容倍数是多少

•  底层数据结构

•  如何处理 hash 冲突的

•  如何计算一个 key 的 hash 值

•  数组长度为什么是 2 的幂次方

•  扩容、查找过程

如果上面的都能回答出来的话你就不需要看这篇文章了,那么开始进入正文。

数据结构

•  在 JDK1.8 中,HashMap 是由数组+链表+红黑树构成

•  当一个值中要存储到 HashMap 中的时候会根据 Key 的值来计算出他的 hash,通过 hash 值来确认存放到数组中的位置,如果发生 hash 冲突就以链表的形式存储,当链表过长的话,HashMap 会把这个链表转换成红黑树来存储。

在看源码之前我们需要先看看一些基本属性 

  1. //默认初始容量为16    
  2. static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;    
  3. //默认负载因子为0.75    
  4. static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;    
  5. //Hash数组(在resize()中初始化)    
  6. transient Node<K,V>[] table;    
  7. //元素个数    
  8. transient int size;    
  9. //容量阈值(元素个数超过该值会自动扩容)    
  10. int threshold; 

table 数组里面存放的是 Node 对象,Node 是 HashMap 的一个内部类,用来表示一个 key-value,源码如下: 

  1. static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {    
  2.     final int hash;    
  3.     final K key;    
  4.     V value;    
  5.     Node<K,V> next;   
  6.     Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {    
  7.         this.hash = hash;    
  8.         this.key = key;    
  9.         this.value = value;    
  10.         this.next = next;    
  11.     }    
  12.     public final K getKey()        { return key; }    
  13.     public final V getValue()      { return value; }    
  14.     public final String toString() { return key + "=" + value; }    
  15.     public final int hashCode() {    
  16.         return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);//^表示相同返回0,不同返回1    
  17.         //Objects.hashCode(o)————>return o != null ? o.hashCode() : 0;    
  18.     }    
  19.     public final V setValue(V newValue) {    
  20.         V oldValue = value;    
  21.         value = newValue;    
  22.         return oldValue;    
  23.     }    
  24.     public final boolean equals(Object o) {    
  25.         if (o == this)    
  26.             return true;    
  27.         if (o instanceof Map.Entry) {    
  28.             Map.Entry,?> e = (Map.Entry,?>)o;    
  29.             //Objects.equals(1,b)————> return (a == b) || (a != null && a.equals(b));    
  30.             if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue()))    
  31.                 return true;    
  32.         }    
  33.         return false;    
  34.     }    

总结:

•  默认初始容量为 16,默认负载因子为 0.75

•  threshold = 数组长度 * loadFactor,当元素个数超过threshold(容量阈值)时,HashMap 会进行扩容操作

•  table 数组中存放指向链表的引用

这里需要注意的一点是 table 数组并不是在构造方法里面初始化的,它是在 resize(扩容)方法里进行初始化的。

table 数组长度永远为 2 的幂次方

总所周知,HashMap 数组长度永远为 2 的幂次方(指的是 table 数组的大小),那你有想过为什么吗?

首先我们需要知道 HashMap 是通过一个名为 tableSizeFor 的方法来确保 HashMap 数组长度永远为2的幂次方的,源码如下: 

  1.     
  2. static final int tableSizeFor(int cap) {    
  3.     int n = cap - 1;    
  4.     n |= n >>> 1;    
  5.     n |= n >>> 2;    
  6.     n |= n >>> 4;    
  7.     n |= n >>> 8;    
  8.     n |= n >>> 16;    
  9.     return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;    

tableSizeFor 的功能(不考虑大于最大容量的情况)是返回大于等于输入参数且最近的 2 的整数次幂的数。比如 10,则返回 16。

该算法让最高位的 1 后面的位全变为 1。最后再让结果 n+1,即得到了 2 的整数次幂的值了。

让 cap-1 再赋值给 n 的目的是另找到的目标值大于或等于原值。例如二进制 1000,十进制数值为 8。如果不对它减1而直接操作,将得到答案 10000,即 16。显然不是结果。减 1 后二进制为 111,再进行操作则会得到原来的数值 1000,即 8。通过一系列位运算大大提高效率。

那在什么地方会用到 tableSizeFor 方法呢?

答案就是在构造方法里面调用该方法来设置 threshold,也就是容量阈值。

这里你可能又会有一个疑问:为什么要设置为 threshold 呢?

因为在扩容方法里第一次初始化 table 数组时会将 threshold 设置数组的长度,后续在讲扩容方法时再介绍。推荐阅读:HashMap 面试 21 问,这次要跪了! 

  1.     
  2. public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {    
  3.     if (initialCapacity < 0)    
  4.         throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity);    
  5.     if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)    
  6.         initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;    
  7.     if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))    
  8.         throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);    
  9.     this.loadFactor = loadFactor;    
  10.     this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);  

那么为什么要把数组长度设计为 2 的幂次方呢?

我个人觉得这样设计有以下几个好处:

    1. 当数组长度为 2 的幂次方时,可以使用位运算来计算元素在数组中的下标

HashMap 是通过 index=hash&(table.length-1) 这条公式来计算元素在 table 数组中存放的下标,就是把元素的 hash 值和数组长度减1的值做一个与运算,即可求出该元素在数组中的下标,这条公式其实等价于 hash%length,也就是对数组长度求模取余,只不过只有当数组长度为 2 的幂次方时,hash&(length-1) 才等价于 hash%length,使用位运算可以提高效率。

    2. 增加 hash 值的随机性,减少 hash 冲突

如果 length 为 2 的幂次方,则 length-1 转化为二进制必定是 11111……的形式,这样的话可以使所有位置都能和元素 hash 值做与运算,如果是如果 length 不是 2 的次幂,比如 length 为 15,则 length-1 为 14,对应的二进制为 1110,在和 hash 做与运算时,最后一位永远都为 0 ,浪费空间。HashMap 容量为什么总是为 2 的次幂?推荐看下。

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扩容

HashMap 每次扩容都是建立一个新的 table 数组,长度和容量阈值都变为原来的两倍,然后把原数组元素重新映射到新数组上,具体步骤如下:

首先会判断 table 数组长度,如果大于 0 说明已被初始化过,那么按当前 table 数组长度的 2 倍进行扩容,阈值也变为原来的 2 倍

若 table 数组未被初始化过,且 threshold(阈值)大于 0 说明调用了 HashMap(initialCapacity, loadFactor) 构造方法,那么就把数组大小设为 threshold

若 table 数组未被初始化,且 threshold 为 0 说明调用 HashMap() 构造方法,那么就把数组大小设为 16,threshold 设为 16*0.75

接着需要判断如果不是第一次初始化,那么扩容之后,要重新计算键值对的位置,并把它们移动到合适的位置上去,如果节点是红黑树类型的话则需要进行红黑树的拆分。

这里有一个需要注意的点就是在 JDK1.8 HashMap 扩容阶段重新映射元素时不需要像 1.7 版本那样重新去一个个计算元素的 hash 值,而是通过 hash & oldCap 的值来判断,若为 0 则索引位置不变,不为 0 则新索引=原索引+旧数组长度,为什么呢?具体原因如下:

因为我们使用的是 2 次幂的扩展(指长度扩为原来 2 倍),所以,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动 2 次幂的位置。因此,我们在扩充 HashMap 的时候,不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算 hash,只需要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 还是 0 就好了,是 0 的话索引没变,是 1 的话索引变成“原索引 +oldCap

这点其实也可以看做长度为 2 的幂次方的一个好处,也是 HashMap 1.7 和 1.8 之间的一个区别,具体源码如下: 

  1.     
  2. final Node<K,V>[] resize() {    
  3.     Node<K,V>[] oldTab = table;    
  4.     int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;    
  5.     int oldThr = threshold;    
  6.     int newCap, newThr = 0;    
  7.     //1、若oldCap>0 说明hash数组table已被初始化    
  8.     if (oldCap > 0) {    
  9.         if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {    
  10.             threshold = Integer.MAX_VALUE;    
  11.             return oldTab;    
  12.         }//按当前table数组长度的2倍进行扩容,阈值也变为原来的2倍    
  13.         else if ((newCap = oldCap << 1< MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)    
  14.             newThr = oldThr << 1;    
  15.     }//2、若数组未被初始化,而threshold>0说明调用了HashMap(initialCapacity)和HashMap(initialCapacity, loadFactor)构造器    
  16.     else if (oldThr > 0)    
  17.         newCap = oldThr;//新容量设为数组阈值    
  18.     else { //3、若table数组未被初始化,且threshold为0说明调用HashMap()构造方法    
  19.         newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//默认为16    
  20.         newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//16*0.75   
  21.     }    
  22.     //若计算过程中,阈值溢出归零,则按阈值公式重新计算    
  23.     if (newThr == 0) {    
  24.         float ft = (float)newCap * loadFactor;    
  25.         newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?   
  26.                   (int)ft : Integer.MAX_VALUE);    
  27.     }    
  28.     threshold = newThr;    
  29.     //创建新的hash数组,hash数组的初始化也是在这里完成的    
  30.     Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];    
  31.     table = newTab;    
  32.     //如果旧的hash数组不为空,则遍历旧数组并映射到新的hash数组    
  33.     if (oldTab != null) {    
  34.         for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {    
  35.             Node<K,V> e;    
  36.             if ((e = oldTab[j]) != null) {   
  37.                 oldTab[j] = null;//GC    
  38.                 if (e.next == null)//如果只链接一个节点,重新计算并放入新数组    
  39.                     newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;    
  40.                 //若是红黑树,则需要进行拆分    
  41.                 else if (e instanceof TreeNode)    
  42.                     ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);    
  43.                 else {    
  44.                     //rehash————>重新映射到新数组    
  45.                     Node<K,V> loHead = nullloTail = null;    
  46.                     Node<K,V> hiHead = nullhiTail = null;    
  47.                     Node<K,V> next;    
  48.                     do {    
  49.                         next = e.next;  
  50.                             
  51.                         if ((e.hash & oldCap) == 0) {    
  52.                             if (loTail == null)    
  53.                                 loHead = e;    
  54.                             else    
  55.                                 loTail.next = e;    
  56.                             loTail = e;    
  57.                         }    
  58.                         else {    
  59.                             if (hiTail == null)    
  60.                                 hiHead = e;    
  61.                             else    
  62.                                 hiTail.next = e;    
  63.                             hiTail = e;    
  64.                         }    
  65.                     } while ((e = next) != null);   
  66.                     if (loTail != null) {    
  67.                         loTail.next = null;    
  68.                         newTab[j] = loHead;    
  69.                     }    
  70.                     if (hiTail != null) {    
  71.                         hiTail.next = null;    
  72.                         newTab[j + oldCap] = hiHead;    
  73.                     }    
  74.                 }    
  75.             }    
  76.         }    
  77.     }    
  78.     return newTab;    

在扩容方法里面还涉及到有关红黑树的几个知识点:

链表树化

指的就是把链表转换成红黑树,树化需要满足以下两个条件:

为什么 table 数组容量大于等于 64 才树化?

因为当 table 数组容量比较小时,键值对节点 hash 的碰撞率可能会比较高,进而导致链表长度较长。这个时候应该优先扩容,而不是立马树化。

红黑树拆分

拆分就是指扩容后对元素重新映射时,红黑树可能会被拆分成两条链表。

由于篇幅有限,有关红黑树这里就不展开了。

查找

HashMap 的查找是非常快的,要查找一个元素首先得知道 key 的 hash 值,在 HashMap 中并不是直接通过 key 的 hashcode 方法获取哈希值,而是通过内部自定义的 hash 方法计算哈希值,我们来看看其实现: 

  1. static final int hash(Object key) {    
  2.     int h;    
  3.     return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);    

(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 是为了让高位数据与低位数据进行异或,变相的让高位数据参与到计算中,int 有 32 位,右移 16 位就能让低 16 位和高 16 位进行异或,也是为了增加 hash 值的随机性。

知道如何计算 hash 值后我们来看看 get 方法 

  1. public V get(Object key) {    
  2.     Node<K,V> e;    
  3.     return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;//hash(key)不等于key.hashCode  
  4. }    
  5. final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {  
  6.     Node<K,V>[] tab; //指向hash数组    
  7.     Node<K,V> first, e; //first指向hash数组链接的第一个节点,e指向下一个节点    
  8.     int n;//hash数组长度    
  9.     K k;    
  10.         
  11.     if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {    
  12.         //基本类型用==比较,其它用euqals比较    
  13.         if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))    
  14.             return first;    
  15.         if ((e = first.next) != null) {    
  16.             //如果first是TreeNode类型,则调用红黑树查找方法    
  17.             if (first instanceof TreeNode)    
  18.                 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);    
  19.             do {//向后遍历    
  20.                 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))    
  21.                     return e;    
  22.             } while ((ee = e.next) != null);    
  23.         }    
  24.     }    
  25.     return null;    
  26. }` 

这里要注意的一点就是在 HashMap 中用 (n - 1) & hash 计算 key 所对应的索引 index(相当于对数组长度取模,这里用位运算进行了优化),这点在上面已经说过了,就不再废话了。

插入

我们先来看看插入元素的步骤:

当 table 数组为空时,通过扩容的方式初始化 table

通过计算键的 hash 值求出下标后,若该位置上没有元素(没有发生 hash 冲突),则新建 Node 节点插入

若发生了 hash 冲突,遍历链表查找要插入的 key 是否已经存在,存在的话根据条件判断是否用新值替换旧值

如果不存在,则将元素插入链表尾部,并根据链表长度决定是否将链表转为红黑树

判断键值对数量是否大于阈值,大于的话则进行扩容操作

先看完上面的流程,再来看源码会简单很多,源码如下: 

  1. public V put(K key, V value) {    
  2.     return putVal(hash(key), key, value, false, true);    
  3. }    
  4. final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {    
  5.     Node<K,V>[] tab;//指向hash数组    
  6.     Node<K,V> p;//初始化为table中第一个节点    
  7.     int n, i;//n为数组长度,i为索引    
  8.     //tab被延迟到插入新数据时再进行初始化    
  9.     if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)    
  10.         n = (tab = resize()).length;    
  11.     //如果数组中不包含Node引用,则新建Node节点存入数组中即可    
  12.     if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)    
  13.         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//new Node<>(hash, key, value, next)    
  14.     else {    
  15.         Node<K,V> e; //如果要插入的key-value已存在,用e指向该节点    
  16.         K k;   
  17.          //如果第一个节点就是要插入的key-value,则让e指向第一个节点(p在这里指向第一个节点)    
  18.         if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))    
  19.             e = p;    
  20.         //如果p是TreeNode类型,则调用红黑树的插入操作(注意:TreeNode是Node的子类)   
  21.         else if (p instanceof TreeNode)    
  22.             e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);   
  23.         else {    
  24.             //对链表进行遍历,并用binCount统计链表长度    
  25.             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {    
  26.                 //如果链表中不包含要插入的key-value,则将其插入到链表尾部    
  27.                 if ((e = p.next) == null) {    
  28.                     p.next = newNode(hash, key, value, null);    
  29.                     //如果链表长度大于或等于树化阈值,则进行树化操作    
  30.                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)    
  31.                         treeifyBin(tab, hash);    
  32.                     break;    
  33.                 }    
  34.                 //如果要插入的key-value已存在则终止遍历,否则向后遍历    
  35.                 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))   
  36.                     break;    
  37.                 p = e;    
  38.             }    
  39.         }    
  40.         //如果e不为null说明要插入的key-value已存在    
  41.         if (e != null) {    
  42.             V oldValue = e.value;    
  43.             //根据传入的onlyIfAbsent判断是否要更新旧值    
  44.             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)    
  45.                 e.value = value;    
  46.             afterNodeAccess(e);    
  47.             return oldValue;    
  48.         }    
  49.     }    
  50.     ++modCount;    
  51.     //键值对数量超过阈值时,则进行扩容    
  52.     if (++size > threshold)    
  53.         resize();    
  54.     afterNodeInsertion(evict);//也是空函数?回调?不知道干嘛的    
  55.     return null;    

从源码也可以看出 table 数组是在第一次调用 put 方法后才进行初始化的。

删除

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

遍历链表找到相等的节点

第三步删除节点 

  1. public V remove(Object key) {    
  2.     Node<K,V> e;    
  3.     return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value;    
  4. }    
  5. final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,boolean matchValue, boolean movable) {    
  6.     Node<K,V>[] tab;    
  7.     Node<K,V> p;    
  8.     int n, index;    
  9.     //1、定位元素桶位置    
  10.     if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {    
  11.         Node<K,V> node = null, e;    
  12.         K k;    
  13.         V v;    
  14.         // 如果键的值与链表第一个节点相等,则将 node 指向该节点    
  15.         if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))   
  16.             node = p;    
  17.         else if ((e = p.next) != null) {    
  18.             // 如果是 TreeNode 类型,调用红黑树的查找逻辑定位待删除节点    
  19.             if (p instanceof TreeNode)    
  20.                 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);    
  21.             else {    
  22.                 // 2、遍历链表,找到待删除节点    
  23.                 do {    
  24.                     if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {   
  25.                         node = e;    
  26.                         break;    
  27.                     }    
  28.                     p = e;    
  29.                 } while ((ee = e.next) != null);    
  30.             }    
  31.         }    
  32.         // 3、删除节点,并修复链表或红黑树    
  33.         if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) {   
  34.             if (node instanceof TreeNode)    
  35.                 ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);    
  36.             else if (node == p)    
  37.                 tab[index] = node.next;    
  38.             else    
  39.                 p.next = node.next;    
  40.             ++modCount;    
  41.             --size;    
  42.             afterNodeRemoval(node);    
  43.             return node;    
  44.         }    
  45.     }    
  46.     return null;    

注意:删除节点后可能破坏了红黑树的平衡性质,removeTreeNode 方法会对红黑树进行变色、旋转等操作来保持红黑树的平衡结构,这部分比较复杂。

遍历

在工作中 HashMap 的遍历操作也是非常常用的,也许有很多小伙伴喜欢用 for-each 来遍历,但是你知道其中有哪些坑吗?

看下面的例子,当我们在遍历 HashMap 的时候,若使用 remove 方法删除元素时会抛出 ConcurrentModificationException 异常 

  1. Map<String, Integer> map = new HashMap<>();    
  2. map.put("1", 1);    
  3. map.put("2", 2);    
  4. map.put("3", 3);    
  5. for (String s : map.keySet()) {    
  6.     if (s.equals("2"))    
  7.         map.remove("2");    

这就是常说的 fail-fast(快速失败)机制,这个就需要从一个变量说起 

  1. transient int modCount; 

在 HashMap 中有一个名为 modCount 的变量,它用来表示集合被修改的次数,修改指的是插入元素或删除元素,可以回去看看上面插入删除的源码,在最后都会对 modCount 进行自增。

当我们在遍历 HashMap 时,每次遍历下一个元素前都会对 modCount 进行判断,若和原来的不一致说明集合结果被修改过了,然后就会抛出异常,这是 Java 集合的一个特性,我们这里以 keySet 为例,看看部分相关源码: 

  1. public Set<K> keySet() {    
  2.     Set<K> ks = keySet;    
  3.     if (ks == null) {    
  4.         ks = new KeySet();    
  5.         keySet = ks;    
  6.     }    
  7.     return ks;    
  8. }    
  9. final class KeySet extends AbstractSet<K> {    
  10.     public final Iterator<K> iterator()     { return new KeyIterator(); }   
  11.     // 省略部分代码    
  12. }    
  13. final class KeyIterator extends HashIterator implements Iterator<K> {    
  14.     public final K next() { return nextNode().key; }    
  15. }    
  16.     
  17. abstract class HashIterator {    
  18.     Node<K,V> next;        //下一个节点    
  19.     Node<K,V> current;     //当前节点    
  20.     int expectedModCount;  //修改次数    
  21.     int index;             //当前索引    
  22.     //无参构造    
  23.     HashIterator() {    
  24.         expectedModCount = modCount;    
  25.         Node<K,V>[] t = table;    
  26.         current = next = null;    
  27.         index = 0;    
  28.         //找到第一个不为空的桶的索引    
  29.         if (t != null && size > 0) {    
  30.             do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);    
  31.         }    
  32.     }    
  33.     //是否有下一个节点    
  34.     public final boolean hasNext() {    
  35.         return next != null;    
  36.     }    
  37.     //返回下一个节点    
  38.     final Node<K,V> nextNode() {    
  39.         Node<K,V>[] t;    
  40.         Node<K,V> e = next;    
  41.         if (modCount != expectedModCount)    
  42.             throw new ConcurrentModificationException();//fail-fast    
  43.         if (e == null)    
  44.             throw new NoSuchElementException();    
  45.         //当前的链表遍历完了就开始遍历下一个链表    
  46.         if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {    
  47.             do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);    
  48.         }    
  49.         return e;    
  50.     }    
  51.     //删除元素    
  52.     public final void remove() {    
  53.         Node<K,V> p = current;    
  54.         if (p == null)    
  55.             throw new IllegalStateException();    
  56.         if (modCount != expectedModCount)    
  57.             throw new ConcurrentModificationException();    
  58.         current = null;    
  59.         K key = p.key;    
  60.         removeNode(hash(key), key, null, false, false);//调用外部的removeNode   
  61.         expectedModCount = modCount;    
  62.     }    

相关代码如下,可以看到若 modCount 被修改了则会抛出 ConcurrentModificationException 异常。 

  1. if (modCount != expectedModCount)    
  2.     throw new ConcurrentModificationException(); 

那么如何在遍历时删除元素呢?

我们可以看看迭代器自带的 remove 方法,其中最后两行代码如下: 

  1. `removeNode(hash(key), key, null, false, false);//调用外部的removeNode    
  2. expectedModCount = modCount;` 

意思就是会调用外部 remove 方法删除元素后,把 modCount 赋值给 expectedModCount,这样的话两者一致就不会抛出异常了,所以我们应该这样写: 

  1. Map<String, Integer> map = new HashMap<>();    
  2. map.put("1", 1);    
  3. map.put("2", 2);    
  4. map.put("3", 3);    
  5. Iterator<String> iterator = map.keySet().iterator();    
  6. while (iterator.hasNext()){    
  7.     if (iterator.next().equals("2"))    
  8.         iterator.remove();    

这里还有一个知识点就是在遍历 HashMap 时,我们会发现遍历的顺序和插入的顺序不一致,这是为什么?

在 HashIterator 源码里面可以看出,它是先从桶数组中找到包含链表节点引用的桶。然后对这个桶指向的链表进行遍历。遍历完成后,再继续寻找下一个包含链表节点引用的桶,找到继续遍历。找不到,则结束遍历。这就解释了为什么遍历和插入的顺序不一致,不懂的同学请看下图:

equasl 和 hashcode

为什么添加到 HashMap 中的对象需要重写 equals() 和 hashcode() 方法?

简单看个例子,这里以 Person 为例: 

  1. public class Person {    
  2.     Integer id;    
  3.     String name;    
  4.     public Person(Integer id, String name) {    
  5.         this.id = id;    
  6.         this.name = name;    
  7.     }    
  8.     @Override    
  9.     public boolean equals(Object obj) {    
  10.         if (obj == null) return false;    
  11.         if (obj == this) return true;    
  12.         if (obj instanceof Person) {    
  13.             Person person = (Person) obj;    
  14.             if (this.id == person.id)    
  15.                 return true;    
  16.         }    
  17.         return false;    
  18.     }    
  19.     public static void main(String[] args) {    
  20.         Person p1 = new Person(1, "aaa");    
  21.         Person p2 = new Person(1, "bbb");    
  22.         HashMap<Person, String> map = new HashMap<>();    
  23.         map.put(p1, "这是p1");    
  24.         System.out.println(map.get(p2));    
  25.     }    

•原生的 equals 方法是使用 == 来比较对象的

•原生的 hashCode 值是根据内存地址换算出来的一个值

Person 类重写 equals 方法来根据 id 判断是否相等,当没有重写 hashcode 方法时,插入 p1 后便无法用 p2 取出元素,这是因为 p1 和 p2 的哈希值不相等。

HashMap 插入元素时是根据元素的哈希值来确定存放在数组中的位置,因此HashMap 的 key 需要重写 equals 和 hashcode 方法。

总结

本文描述了 HashMap 的实现原理,并结合源码做了进一步的分析,后续有空的话会聊聊有关 HashMap 的线程安全问题,希望本篇文章能帮助到大家,同时也欢迎讨论指正,谢谢支持! 

 

来源:Java技术栈内容投诉

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