前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >深入解析Java HashMap的putVal方法

深入解析Java HashMap的putVal方法

作者头像
九转成圣
发布2024-06-08 09:43:26
680
发布2024-06-08 09:43:26
举报
文章被收录于专栏:csdncsdn

Java中的HashMap是我们在开发中经常使用的集合之一,它提供了基于哈希表的数据存储方式,使得对数据的插入、删除和查找操作都具有较高的效率。在本文中,我们将深入解析HashMap中的putVal方法,揭示其内部工作原理。通过对代码的逐行分析,我们不仅能够更好地理解HashMap的设计和实现,还能提高我们在实际开发中对HashMap的使用水平。

一、方法概述

putVal方法是HashMap中的核心方法之一,主要用于向HashMap中插入键值对。它的签名如下:

代码语言:javascript
复制
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict)

参数说明:

  • hash:键的哈希值。
  • key:键。
  • value:值。
  • onlyIfAbsent:是否仅在键不存在时才插入。
  • evict:是否在插入后进行驱逐操作。

该方法的返回值是插入前与键关联的旧值,如果没有旧值则返回null

二、代码详细分析

下面我们将对putVal方法的每一部分进行详细的分析。

1. 初始化table
代码语言:javascript
复制
HashMap.Node<K, V>[] tab;
HashMap.Node<K, V> p;
int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
    n = (tab = resize()).length;

在这段代码中,首先定义了局部变量tabpni。接着检查table是否为空或长度为0。如果是,则通过resize()方法进行初始化。这一步确保了HashMap的底层数组table已经被初始化且具有一定的容量。

2. 计算索引并插入新节点
代码语言:javascript
复制
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
    tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

这里通过 (n - 1) & hash 计算出键值对应该插入的索引位置,并检查该位置是否为空。如果为空,直接在该位置创建一个新的节点。值得注意的是,为什么使用 (n - 1) & hash 而不是 n & hash。因为 (n - 1) 能确保结果在 0n-1 之间,正好是数组的有效索引范围。

3. 处理哈希冲突
代码语言:javascript
复制
else {
    HashMap.Node<K, V> e;
    K k;
    if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
        e = p;
    else if (p instanceof HashMap.TreeNode)
        e = ((HashMap.TreeNode<K, V>) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
    else {
        for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
            if ((e = p.next) == null) {
                p.next = newNode(hash, key, value, null);
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                    treeifyBin(tab, hash);
                break;
            }
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                break;
            p = e;
        }
    }
    if (e != null) {
        V oldValue = e.value;
        if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
            e.value = value;
        afterNodeAccess(e);
        return oldValue;
    }
}

这部分代码处理哈希冲突的情况。哈希冲突发生时,同一个索引位置可能会有多个节点。为了处理这些节点,HashMap使用了链表和红黑树两种数据结构。

  1. 覆盖旧值:首先检查当前节点的哈希值和键是否与待插入的键值对相同。如果相同,直接进行覆盖。
  2. 红黑树节点:如果当前节点是红黑树节点,通过putTreeVal方法处理。
  3. 链表节点:如果是链表节点,通过遍历链表找到适当的位置插入新节点。如果链表长度超过阈值(默认是8),会将链表转换为红黑树。
4. 维护结构修改计数和大小
代码语言:javascript
复制
++modCount;
if (++size > threshold)
    resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;

最后,更新modCount,表示HashMap的结构发生了变化。然后检查当前大小是否超过阈值,如果超过则进行扩容。扩容通过resize方法完成。最后调用afterNodeInsertion方法执行插入后的操作,返回null表示插入成功且没有旧值被覆盖。

三、关键细节与实现原理
1. 哈希函数

HashMap中,哈希函数的质量直接影响哈希表的性能。HashMap通过对键的哈希码进行二次扰动来减少哈希冲突,提高哈希分布的均匀性。

2. 链表与红黑树

HashMap最初使用链表来处理哈希冲突,但链表在极端情况下会退化为线性查找,性能较差。为了解决这个问题,Java 8引入了红黑树,当链表长度超过阈值时(默认是8),会将链表转换为红黑树,以提高查找效率。

3. 扩容机制

HashMap的扩容机制通过resize方法实现。每次扩容都会将容量扩大为原来的两倍,并重新计算所有元素的索引位置。扩容是一个代价较高的操作,因此HashMap会尽量延迟扩容,直到元素数量超过阈值。

四、优化与最佳实践
1. 初始容量设置

为了减少扩容次数,可以在创建HashMap时设置一个合理的初始容量。这样在插入大量元素时,可以减少扩容操作,提高性能。

2. 合理选择负载因子

HashMap的负载因子(默认是0.75)决定了扩容的阈值。负载因子越大,空间利用率越高,但哈希冲突的概率也越大。根据具体情况,可以选择合适的负载因子,以平衡空间利用率和性能。

3. 避免使用可变对象作为键

如果使用可变对象作为键,在对象状态变化后,哈希值可能会改变,导致无法正确查找到对应的值。因此,尽量使用不可变对象(如StringInteger等)作为键。

五、总结

通过对HashMapputVal方法的深入分析,我们了解了HashMap处理插入操作的详细过程,包括初始化、哈希冲突处理、扩容机制等。理解这些内部细节,不仅有助于我们更好地使用HashMap,还能在需要时对其进行优化,提升程序的性能。

在实际开发中,选择合适的数据结构和算法是至关重要的。HashMap作为Java中常用的集合类,其高效的实现和灵活的使用方式,使得它在众多应用场景中得到了广泛的应用。希望通过本文的分析,能够帮助读者更深入地理解HashMap的内部机制,提高编程技巧和代码质量。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2024-06-06,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 一、方法概述
  • 二、代码详细分析
    • 1. 初始化table
      • 2. 计算索引并插入新节点
        • 3. 处理哈希冲突
          • 4. 维护结构修改计数和大小
          • 三、关键细节与实现原理
            • 1. 哈希函数
              • 2. 链表与红黑树
                • 3. 扩容机制
                • 四、优化与最佳实践
                  • 1. 初始容量设置
                    • 2. 合理选择负载因子
                      • 3. 避免使用可变对象作为键
                      • 五、总结
                      相关产品与服务
                      数据保险箱
                      数据保险箱(Cloud Data Coffer Service,CDCS)为您提供更高安全系数的企业核心数据存储服务。您可以通过自定义过期天数的方法删除数据,避免误删带来的损害,还可以将数据跨地域存储,防止一些不可抗因素导致的数据丢失。数据保险箱支持通过控制台、API 等多样化方式快速简单接入,实现海量数据的存储管理。您可以使用数据保险箱对文件数据进行上传、下载,最终实现数据的安全存储和提取。
                      领券
                      问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档