详解Java集合类之HashSet篇
目录
- 1.Set接口方法
- 2.HashSet
- 3.HashSet的扩容机制 - 初次添加数据
- 4.HashSet的扩容机制 - 继续添加数据
- 5.HashSet的扩容机制 - 添加重复元素
1.Set接口方法
Set接口对象存放的数据是没有重复,且数据是无序存放的(添加顺序和存放顺序不一致,但是这个存放的顺序是固定的,不会随机变化)
代码示例:
import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.Set; /** * Set接口方法 */ public class SetTest { @SuppressWarnings({"all"}) public static void main(String[] args) { Set set = new HashSet(); // 添加 set.add("dahe"); set.add("wangwei"); set.add(521); set.add(521); set.add(null); System.out.println(set); // 遍历Set // 迭代器 Iterator iterator = set.iterator(); while (iterator.hasNext()) { Object obj = iterator.next(); System.out.println(obj); } // 增强for for (Object o : set) { System.out.println(o); } } }
2.HashSet
HashSet的底层其实,是HashMap:维护的是一个数组 + 单向链表
public HashSet() { map = new HashMap<>(); }
HashSet不保证存放元素的顺序和取出的顺序一致,这取决于hash后,再确定索引的结果
代码示例:
import java.util.HashSet; import java.util.Set; /** * HashSet */ public class HashSetText { @SuppressWarnings({"all"}) public static void main(String[] args) { Set hashSet = new HashSet(); // 添加 hashSet.add("dahe"); // 添加成功,返回true,失败返回false System.out.println(hashSet.add("qian")); System.out.println(hashSet.add("qian")); System.out.println(hashSet); // 添加对象,以下是不同的对象 hashSet.add(new DDD("aaa")); hashSet.add(new DDD("aaa")); System.out.println(hashSet); // 经典面试题,以下的两个只能添加一个 hashSet.add(new String("hsp")); hashSet.add(new String("hsp")); System.out.println(hashSet); } } class DDD { private String name; public DDD(String name) { this.name = name; } @Override public String toString() { return "DDD{" + "name='" + name + '\'' + '}'; } }
3.HashSet的扩容机制 - 初次添加数据
针对如下的代码对java的扩容机制进行分析:
hashSet.add("dahe"); System.out.println(hashSet.add("qian")); System.out.println(hashSet.add("qian"));
执行add操作:(传入待添加的值e和PRESENT,这里的PRESENT只起到一个占位的效果)
private static final Object PRESENT = new Object();
public boolean add(E e) { return map.put(e, PRESENT)==null; }
继续步入:
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); }
在进入putVal方法之前,我们先来看一下这个hash的算法:
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
如果待添加的数据为null,则返回0值,否则返回hash算法的结果(此算法可以极大的防止冲突的发生)
执行putVal方法:这个方法很重要(且复杂)!
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { 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 TreeNode) e = ((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) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
不要慌,我们来一步一步进行分析:
先来看一下这个东西:
Node<K,V>[] tab;
这个是存放Map Node节点的数组,如果你精通数据结构邻接表,对这个数组应该很熟悉,tab里面的存储结构是这样的:(下图仅作示例)
当这个节点数组为空或者大小为0的时候,会触发这个操作:(tab先进行resize操作,随后返回给n一个处理后数组的大小)
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length;
那这个resize操作到底是什么呢?我们步入来看看它的真面目:
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
由于初始化tab为null,经过一番操作,会执行如下的代码,这里给计算了新数组的空间大小:
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY的定义,默认表的大小为16:
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
下面这里是JDK设计者的聪明所在,tab数组并非用到空之后扩容,而是内部有一个临界的值newThr,所用的空间达到临界的值会触发扩容机制 (容量*2),起到一个缓冲的效果,这样做主要是为了防止阻塞
注意:这里的空间指的是全部节点的数量,而非tab元素的个数
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
一切准备就绪,开始扩容(这里初始化扩容的tab容量为16):
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab;
我们再回到putVal方法,看一下接下来会发生什么有趣的事情
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
根据key得到hash,去计算该key应该存放到table表的那个索引位置,并把这个位置对象赋值给p,如果p为null的话,表示该索引位置还没有存放过任何的数据,就在tab[i]位置创建一个Node,创建完新Node之后,它在tab数组中的存储结构就变成了这样:
继续向下走,修改次数 + 1,并且还要判断一次tab元素数量是否大于了临界值,如果大于了临界值,进行扩容操作:
++modCount; if (++size > threshold) resize();
最后,返回null,代表一切操作成功!
至此,初次添加数据的操作就已经完成了!
4.HashSet的扩容机制 - 继续添加数据
初次添加数据的结构其实很简单,更加困难的是第二次添加数据的操作
我们继续步入,再次追到putVal方法:
和初次添加不同的是,不会再进入下面的语句,而是向下执行:
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length;
直接判断计算得出的tab索引位置有没有数据,没有的话(实验的值没有)继续新建节点:
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
添加完数据后,tab里面的结构就变成了这样:
5.HashSet的扩容机制 - 添加重复元素
此时存在两个key是相等的,那么下面的语句必然不会为空,因为key相等,那么他们hash过后的值也会相等:
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
继续步入,走到else里面,我们来看一下if语句里面的内容:
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p;
如果当前索引位置对应的链表的第一个元素和准备添加的key的hash值一样
并且满足准备:(比较地址和值)
- 加入的key和p指向的Node节点的key是同一个对象
- 不是同一个对象,但是通过equals比较过后相同
这时就不能加入,执行:e = p;
再来看看else if语句:
判断p是不是一颗红黑树,如果是的话就按照红黑树的方式进行比较:
else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
再看看else语句:
for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; }
当前索引位置已经是一个链表。会依次和该链表的每一个节点进行比较,有重复的直接break掉,没有重复的进行挂载
注意:在添加新节点之后,需要进行一次链表长度判断,看下当前链表中是否已经有8个节点了,如果已经存在了8个节点,会通过treeifyBin方法尝试进化链表为红黑树
有趣的是,在进化红黑树的代码中,存在下面这两行:
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) resize();
这里面的MIN_TREEIFY_CAPACITY定义如下:
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
也就是说,如果tab长度小于64,不会马上进行树化,会先进行tab扩容操作!
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