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Java基础知识:HashMap(二)

Dioxide-CN
2021-12-05 / 0 评论 / 4 点赞 / 110 阅读 / 13,382 字
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本文最后更新于 2022-08-02,若内容或图片失效,请留言反馈。部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系我们删除。

4.11 成员方法

4.11.1 增加方法

put方法是比较复杂的,实现步骤大致如下:

  1. 先通过 hash 值计算出 key 映射到哪个桶;
  2. 如果桶上面没有碰撞冲突,则直接插入;
  3. 如果出现了碰撞冲突,则需要处理冲突;
    • 如果该桶使用红黑树冲突处理,则调用红黑树的方法插入数据;
    • 否则使用传统的链式方法插入。如果链的长度达到临界值,则吧链转变为红黑树。
  4. 如果桶中存在重复的键,则为该键替换新的值 value;
  5. 如果 size 大于阈值 threshold ,则进行扩容处理;

具体的方法如下:

public V put(K key, V value) {
	return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

说明:

  1. HashMap只提供了 put 用于添加元素,putVal 方法知识给 put 方法调用的一个方法,并没有提供给用户使用。所以重点关注 putVal 方法。
  2. putVal 方法中又使用了 hash() 方法,其实现原理为:
static final int hash(Object key) {
	int h;
	/*
		1) 如果key等于null
		可以看到当key等于null的时候也是有哈希值的,返回的是0
		2) 如果key不等于null
		首先计算出key的hashCode赋值给h,然后与h无符号右移16位后的二进制进行按位异或得到最后的hash值
	*/
	return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

从上面可以得知 HashMap 是支持 key 为空的,而 HashTable 是直接用 Key 来获取hashCode 所以 key 为空会抛异常。

解读上述 hash 方法:

我们先研究下 key 的哈希值是如何计算出来的。key 的哈希值是通过上述方法计算出来的。

这个哈希方法首先计算出 key 的 hashCode 赋值给 h,然后与 h 无符号右移 16 位后的二进制进行按位异或得到最后的 hash 值。计算过程如下所示:

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


在 putVal 函数中使用到了上述 hash 函数计算的哈希值:

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
	...
	if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 这里的n表示数组长度16
	...
}

计算过程如下所示:
说明:
key.hashCode();返回散列值也就是 hashcode,假设随便生成的一个值。
n 表示数组初始化的长度是 16。
&(按位与运算):运算规则:相同的二进制数位上,都是 1 的时候,结果为 1,否则为0。
^(按位异或运算):运算规则:相同的二进制数位上,数字相同,结果为 0,不同为 1。

h=hashCode()    1111 1111 1111 1111 1111 0000 1110 1010 → 调用hashCode()
------------------------------------------------------
             h  1111 1111 1111 1111 1111 0000 1110 1010
	  h >>> 16  0000 0000 0000 0000 1111 1111 1111 1111 → 计算hash

hash=h^(h>>>16) 1111 1111 1111 1111 0000 1111 0001 0101
-------------------------------------------------------
    (n-1)&hash  0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
                1111 1111 1111 1111 0000 1111 0001 0101 → 计算下标
-------------------------------------------------------
				0101 = 5

简单来说就是:
高 16bit 不变,低 16bit 和高 16bit 做了一个异或(得到的 hashCode 转化为 32 位二进制,前 16 位和后 16 位低 16bit 和高 16bit 做了一个异或)。

问题:为什么要这样操作呢?
如果当 n 即数组长度很小,假设是 16 的话,那么 n - 1 即为 1111 ,这样的值和 hashCode 直接做按位与操作,实际上只使用了哈希值的后 4 位。如果当哈希值的高位变化很大,低位变化很小,这样就很容易造成哈希冲突了,所以这里把高低位都利用起来,从而解决了这个问题。

现在看 putVal 方法,看看它到底做了什么。
主要参数:

  • hash:key 的 hash 值
  • key:原始 key
  • value:要存放的值
  • onlyIfAbsent:如果 true 代表不更改现有的值
  • evict:如果为false表示 table 为创建状态
  • putVal 方法源代码如下所示:
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) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    /*
    	1)transient Node<K,V>[] table; 表示存储Map集合中元素的数组。
    	2)(tab = table) == null 表示将空的table赋值给tab,然后判断tab是否等于null,第一次肯定是null。
    	3)(n = tab.length) == 0 表示将数组的长度0赋值给n,然后判断n是否等于0,n等于0,由于if判断使用双或,满足一个即可,则执行代码 n = (tab = resize()).length; 进行数组初始化,并将初始化好的数组长度赋值给n。
    	4)执行完n = (tab = resize()).length,数组tab每个空间都是null。
    */
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    /*
    	1)i = (n - 1) & hash 表示计算数组的索引赋值给i,即确定元素存放在哪个桶中。
    	2)p = tab[i = (n - 1) & hash]表示获取计算出的位置的数据赋值给结点p。
    	3) (p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null 判断结点位置是否等于null,如果为null,则执行代码:tab[i] = newNode(hash, key, value, null);根据键值对创建新的结点放入该位置的桶中。
        小结:如果当前桶没有哈希碰撞冲突,则直接把键值对插入空间位置。
    */ 
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        // 创建一个新的结点存入到桶中
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
         // 执行else说明tab[i]不等于null,表示这个位置已经有值了
        Node<K,V> e; K k;
        /*
        	比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值和key是否相等
        	1)p.hash == hash :p.hash表示原来存在数据的hash值  hash表示后添加数据的hash值 比较两个hash值是否相等。
                 说明:p表示tab[i],即 newNode(hash, key, value, null)方法返回的Node对象。
                    Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
                        return new Node<>(hash, key, value, next);
                    }
                    而在Node类中具有成员变量hash用来记录着之前数据的hash值的。
             2)(k = p.key) == key :p.key获取原来数据的key赋值给k  key 表示后添加数据的key比较两个key的地址值是否相等。
             3)key != null && key.equals(k):能够执行到这里说明两个key的地址值不相等,那么先判断后添加的key是否等于null,如果不等于null再调用equals方法判断两个key的内容是否相等。
        */
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                /*
                	说明:两个元素哈希值相等,并且key的值也相等,将旧的元素整体对象赋值给e,用e来记录
                */ 
                e = p;
        // hash值不相等或者key不相等;判断p是否为红黑树结点
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 放入树中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 说明是链表结点
        else {
            /*
            	1)如果是链表的话需要遍历到最后结点然后插入
            	2)采用循环遍历的方式,判断链表中是否有重复的key
            */
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                /*
                	1)e = p.next 获取p的下一个元素赋值给e。
                	2)(e = p.next) == null 判断p.next是否等于null,等于null,说明p没有下一个元素,那么此时到达了链表的尾部,还没有找到重复的key,则说明HashMap没有包含该键,将该键值对插入链表中。
                */
                if ((e = p.next) == null) {
                    /*
                    	1)创建一个新的结点插入到尾部
                    	 p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    	 Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
                                return new Node<>(hash, key, value, next);
                         }
                         注意第四个参数next是null,因为当前元素插入到链表末尾了,那么下一个结点肯定是null。
                         2)这种添加方式也满足链表数据结构的特点,每次向后添加新的元素。
                    */
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    /*
                    	1)结点添加完成之后判断此时结点个数是否大于TREEIFY_THRESHOLD临界值8,如果大于则将链表转换为红黑树。
                    	2)int binCount = 0 :表示for循环的初始化值。从0开始计数。记录着遍历结点的个数。值是0表示第一个结点,1表示第二个结点。。。。7表示第八个结点,加上数组中的的一个元素,元素个数是9。
                    	TREEIFY_THRESHOLD - 1 --》8 - 1 ---》7
                    	如果binCount的值是7(加上数组中的的一个元素,元素个数是9)
                    	TREEIFY_THRESHOLD - 1也是7,此时转换红黑树。
                    */
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        // 转换为红黑树
                        treeifyBin(tab, hash);
                    // 跳出循环
                    break;
                }
                 
                /*
                	执行到这里说明e = p.next 不是null,不是最后一个元素。继续判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等。
                */
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 相等,跳出循环
                    /*
                		要添加的元素和链表中的存在的元素的key相等了,则跳出for循环。不用再继续比较了
                		直接执行下面的if语句去替换去 if (e != null) 
                	*/
                    break;
                /*
                	说明新添加的元素和当前结点不相等,继续查找下一个结点。
                	用于遍历桶中的链表,与前面的e = p.next组合,可以遍历链表
                */
                p = e;
            }
        }
        /*
        	表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
        	也就是说通过上面的操作找到了重复的键,所以这里就是把该键的值变为新的值,并返回旧值
        	这里完成了put方法的修改功能
        */
        if (e != null) { 
            // 记录e的value
            V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent为false或者旧值为null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                // 用新值替换旧值
                // e.value 表示旧值  value表示新值 
                e.value = value;
            // 访问后回调
            afterNodeAccess(e);
            // 返回旧值
            return oldValue;
        }
    }
    // 修改记录次数
    ++modCount;
    // 判断实际大小是否大于threshold阈值,如果超过则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入后回调
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

4.11.3 将链表转换为红黑树 treeifyBin()

结点添加完成之后判断此时结点个数是否大于 TREEIFY_THRESHOLD 临界值 8,如果大于则将链表转换为红黑树,转换红黑树的方法 treeifyBin,整体代码如下:

if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
   //转换为红黑树 tab表示数组名  hash表示哈希值
   treeifyBin(tab, hash);

treeifyBin 方法如下所示:

/*
	替换指定哈希表的索引处桶中的所有链接结点,除非表太小,否则将修改大小。
	Node<K,V>[] tab = tab 数组名
	int hash = hash表示哈希值
*/
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    /*
    	如果当前数组为空或者数组的长度小于进行树形化的阈值(MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64),就去扩容。而不是将结点变为红黑树。
    	目的:如果数组很小,那么转换红黑树,然后遍历效率要低一些。这时进行扩容,那么重新计算哈希值,链表长度有可能就变短了,数据会放到数组中,这样相对来说效率高一些。
    */
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        //扩容方法
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        /*
        	1)执行到这里说明哈希表中的数组长度大于阈值64,开始进行树形化
        	2)e = tab[index = (n - 1) & hash]表示将数组中的元素取出赋值给e,e是哈希表中指定位置桶里的链表结点,从第一个开始
        */
        // hd:红黑树的头结点   tl:红黑树的尾结点
        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
        do {
            // 新创建一个树的结点,内容和当前链表结点e一致
            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
            if (tl == null)
                hd = p; // 将新创键的p结点赋值给红黑树的头结点
            else {
                p.prev = tl; // 将上一个结点p赋值给现在的p的前一个结点
                tl.next = p; // 将现在结点p作为树的尾结点的下一个结点
            }
            tl = p;
            /*
            	e = e.next 将当前结点的下一个结点赋值给e,如果下一个结点不等于null
            	则回到上面继续取出链表中结点转换为红黑树
            */
        } while ((e = e.next) != null);
        /*
        	让桶中的第一个元素即数组中的元素指向新建的红黑树的结点,以后这个桶里的元素就是红黑树
        	而不是链表数据结构了
        */
        if ((tab[index] = hd) != null)
            hd.treeify(tab);
    }
}

小结:上述操作一共做了如下几件事:

根据哈希表中元素个数确定是扩容还是树形化。
如果是树形化遍历桶中的元素,创建相同个数的树形结点,复制内容,建立起联系。
然后让桶中的第一个元素指向新创建的树根结点,替换桶的链表内容为树形化内容。

4.11.3 扩容方法 resize()

4.11.3.1 扩容机制:

什么时候才需要扩容
当 HashMap 中的元素个数超过数组大小(数组长度) * loadFactor(负载因子)时,就会进行数组扩容,loadFactor 的默认值是 0.75。
HashMap 的扩容是什么
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。

HashMap 在进行扩容时,使用的 rehash 方式非常巧妙,因为每次扩容都是翻倍,与原来计算的 (n - 1) & hash 的结果相比,只是多了一个 bit 位,所以结点要么就在原来的位置,要么就被分配到 “原位置 + 旧容量” 这个位置。

例如我们从 16 扩展为 32 时,具体的变化如下所示:
扩容
因此元素在重新计算 hash 之后,因为 n 变为 2 倍,那么 n - 1 的标记范围在高位多 1bit(红色),因此新的 index 就会发生这样的变化。
hash

说明:
5 是假设计算出来的原来的索引。这样就验证了上述所描述的:扩容之后所以结点要么就在原来的位置,要么就被分配到 “原位置 + 旧容量” 这个位置。
因此,我们在扩充 HashMap 的时候,不需要重新计算 hash,只需要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 还是 0 就可以了,是 0 的话索引没变,是 1 的话索引变成 “原位置 + 旧容量” 。可以看看下图为 16 扩充为 32 的 resize 示意图:
扩容
正是因为这样巧妙的 rehash 方式,既省去了重新计算 hash 值的时间,而且同时,由于新增的 1bit 是 0 还是 1 可以认为是随机的,在 resize 的过程中保证了 rehash 之后每个桶上的结点数一定小于等于原来桶上的结点数,保证了 rehash 之后不会出现更严重的 hash 冲突,均匀的把之前的冲突的结点分散到新的桶中了。

4.11.3.2源码 resize 方法的解读

下面是代码的具体实现:

final Node<K,V>[] resize() {
    // 得到当前数组
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    // 如果当前数组等于null长度返回0,否则返回当前数组的长度
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    //当前阀值点 默认是12(16*0.75)
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    // 如果老的数组长度大于0
    // 开始计算扩容后的大小
    if (oldCap > 0) {
        // 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            // 修改阈值为int的最大值
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        /*
        	没超过最大值,就扩充为原来的2倍
        	1) (newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY 扩大到2倍之后容量要小于最大容量
        	2)oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 原数组长度大于等于数组初始化长度16
        */
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            // 阈值扩大一倍
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    // 老阈值点大于0 直接赋值
    else if (oldThr > 0) // 老阈值赋值给新的数组长度
        newCap = oldThr;
    else { // 直接使用默认值
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//16
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 计算新的resize最大上限
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    // 新的阀值 默认原来是12 乘以2之后变为24
    threshold = newThr;
    // 创建新的哈希表
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    //newCap是新的数组长度--》32
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    // 判断旧数组是否等于空
    if (oldTab != null) {
        // 把每个bucket都移动到新的buckets中
        // 遍历旧的哈希表的每个桶,重新计算桶里元素的新位置
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                // 原来的数据赋值为null 便于GC回收
                oldTab[j] = null;
                // 判断数组是否有下一个引用
                if (e.next == null)
                    // 没有下一个引用,说明不是链表,当前桶上只有一个键值对,直接插入
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                //判断是否是红黑树
                else if (e instanceof TreeNode)
                    // 说明是红黑树来处理冲突的,则调用相关方法把树分开
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // 采用链表处理冲突
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    // 通过上述讲解的原理来计算结点的新位置
                    do {
                        // 原索引
                        next = e.next;
                     	// 这里来判断如果等于true e这个结点在resize之后不需要移动位置
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 原索引+oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到bucket里
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引+oldCap放到bucket里
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

4.11.4 删除方法remove()

删除方法就是首先先找到元素的位置,如果是链表就遍历链表找到元素之后删除。如果是用红黑树就遍历树然后找到之后做删除,树小于 6 的时候要转链表。
删除 remove() 方法:

// remove方法的具体实现在removeNode方法中,所以我们重点看下removeNode方法
public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
            null : e.value;
    }

removeNode() 方法:

final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                           boolean matchValue, boolean movable) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
	// 根据hash找到位置 
	// 如果当前key映射到的桶不为空
    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;
        // 如果桶上的结点就是要找的key,则将node指向该结点
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            node = p;
        else if ((e = p.next) != null) {
            // 说明结点存在下一个结点
            if (p instanceof TreeNode)
                // 说明是以红黑树来处理的冲突,则获取红黑树要删除的结点
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
            else {
                // 判断是否以链表方式处理hash冲突,是的话则通过遍历链表来寻找要删除的结点
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                         (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
                        break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        // 比较找到的key的value和要删除的是否匹配
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                             (value != null && value.equals(v)))) {
            // 通过调用红黑树的方法来删除结点
            if (node instanceof TreeNode)
                ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
            else if (node == p)
                // 链表删除
                tab[index] = node.next;
            else
                p.next = node.next;
            // 记录修改次数
            ++modCount;
            // 变动的数量
            --size;
            afterNodeRemoval(node);
            return node;
        }
    }
    return null;
}

小结 — get 方法实现的步骤:
a. 通过 hash 值获取该 key 映射到的桶
b. 桶上的 key 就是要查找的 key,则直接找到并返回
c. 桶上的 key 不是要找的 key,则查看后续的结点:

如果后续结点是红黑树结点,通过调用红黑树的方法根据 key 获取 value
如果后续结点是链表结点,则通过循环遍历链表根据 key 获取 value

上述红黑树结点调用的是 getTreeNode 方法通过树形结点的 find 方法进行查找:

 final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
            return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
 }
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
    TreeNode<K,V> p = this;
    do {
        int ph, dir; K pk;
        TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
        if ((ph = p.hash) > h)
            p = pl;
        else if (ph < h)
            p = pr;
        else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
            return p; // 找到之后直接返回
        else if (pl == null)
            p = pr;
        else if (pr == null)
            p = pl;
        else if ((kc != null ||
                  (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
            p = (dir < 0) ? pl : pr;
        // 递归查找
        else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
            return q;
        else
            p = pl;
    } while (p != null);
    return null;
}

查找红黑树,由于之前添加时已经保证这个树是有序的了,因此查找时基本就是折半查找,效率更高。

这里和插入时一样,如果对比结点的哈希值和要查找的哈希值相等,就会判断key是否相等,相等就直接返回。不相等就从子树中递归查找。

若为树,则在树中通过key.equals(k)查找,O(logn)。若为链表,则在链表中通过key.equals(k)查找,O(n)。

4.11.5 遍历 HashMap 集合几种方式

4.11.5.1 分别遍历 Key 和 Values
for (String key : map.keySet()) {
	System.out.println(key);
}
for (Object vlaue : map.values() {
	System.out.println(value);
}
4.11.5.2 使用 Iterator 迭代器迭代
Iterator<Map.Entry<String, Object>> iterator = map.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
    Map.Entry<String, Object> mapEntry = iterator.next();
    System.out.println(mapEntry.getKey() + "---" + mapEntry.getValue());
}
4.11.5.3 通过 get 方式(不建议)
Set<String> keySet = map.keySet();
for (String str : keySet) {
	System.out.println(str + "---" + map.get(str));
}

说明
根据阿里开发手册,不建议使用这种方式,因为迭代两次。keySet 获取 Iterator一次,还有通过 get 又迭代一次,降低性能。

4.11.5.4 jdk8 以后使用 Map 接口的默认方法
default void forEach(BiConsumer<? super K,? super V> action) 
// BiConsumer接口中的方法:
	void accept​(T t, U u) 对给定的参数执行此操作。  
		参数 
            t - 第一个输入参数 
            u - 第二个输入参数 

遍历代码:

HashMap<String,String> map = new HashMap();
map.put("001", "zhangsan");
map.put("002", "lisi");
map.forEach((key, value) -> {
    System.out.println(key + "---" + value);
});

5 设计 HashMap 的初始化容量

5.1 问题描述

如果我们确切的知道我们有多少键值对需要存储,那么我们在初始化 HashMap 的时候就应该指定它的容量,以防止 HashMap 自动扩容,影响使用效率。

默认情况下 HashMap 的容量是 16,但是,如果用户通过构造函数指定了一个数字作为容量,那么 Hash 会选择大于该数字的第一个 2 的幂作为容量(3->4、7->8、9->16)。这点我们在上述已经进行过讲解。

5.2 《阿里巴巴Java开发手册》的建议

《阿里巴巴Java开发手册》原文:
手册

关于设置 HashMap 的初始化容量:
上面介绍过,HashMap 的扩容机制,就是当达到扩容条件时会进行扩容。HashMap 的扩容条件就是当 HashMap 中的元素个数(size)超过临界值(threshold)时就会自动扩容。所以,如果我们没有设置初始容量大小,随着元素的不断增加,HashMap 会有可能发生多次扩容,而 HashMap 中的扩容机制决定了每次扩容都需要重建 hash 表,是非常影响性能的。

但是设置初始化容量,设置的数值不同也会影响性能,那么当我们已知 HashMap 中即将存放的 KV 个数的时候,容量设置成多少为好呢?

关于设置 HashMap 的初始化容量大小:
可以认为,当我们明确知道 HashMap 中元素的个数的时候,把默认容量设置成 initialCapacity/ 0.75F + 1.0F 是一个在性能上相对好的选择,但是,同时也会牺牲些内存。

而 Jdk 并不会直接拿用户传进来的数字当做默认容量,而是会进行一番运算,最终得到一个 2 的幂。

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