HashMap的put
方法用于将指定的键-值对存入HashMap中。如果指定的键已经存在,则更新其对应的值。
public V put(K key, V value)
方法实现
以下是Java 8中HashMap put
方法的一个简化版源码分析:
-
检查并处理空值:
HashMap不允许键或值为null。如果尝试插入null键或值,会抛出NullPointerException
。 -
计算键的哈希值:
使用键的hashCode()
方法计算其哈希值,并通过内部的一个方法hash()
对哈希值进行再次哈希,以减少哈希冲突。
final int hash = Objects.hashCode(key) ^ (Objects.hashCode(127) * 16);
注意:这里的^
是位异或运算符,127
是一个常量,用于生成一个额外的哈希值。
3.定位桶位置:
使用哈希值和数组长度-1进行按位与运算,得到该键应该存放在哪个桶(数组索引)中
int index = (hash & (table.length - 1));
4.处理冲突:
如果桶中已经存在元素,则需要进行冲突解决。Java 8及更高版本的HashMap使用链表和红黑树结合的方式来解决冲突(即当链表长度超过一定阈值时,将链表转换为红黑树以提高查找效率)。如果桶中元素是链表,则遍历链表,检查是否存在相同的键。如果存在,则更新值;如果不存在,则在链表尾部添加新节点。
如果桶中元素是红黑树,则使用红黑树的插入操作来添加或更新节点。
5.扩容
在插入新元素后,如果HashMap的容量超过了阈值(即当前容量*加载因子),则需要进行扩容操作。扩容操作会创建一个新的数组,并将旧数组中的元素重新哈希后存入新数组中
6.返回值:返回之前与指定键关联的值(如果键之前不存在,则返回null
)。
示例代码
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;
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, i);
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++;
size++;
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
关键点总结
- 哈希计算:使用键的
hashCode()
方法和内部哈希函数来计算哈希值。 - 桶定位:通过哈希值与数组长度-1的按位与运算来确定桶的位置。
- 冲突解决:使用链表或红黑树来解决哈希冲突。
- 扩容:当容量超过阈值时,进行扩容操作。
- 返回值:返回之前与指定键关联的值(如果键之前不存在,则返回
null
)。
通过深入理解HashMap的put
方法,我们可以更好地使用HashMap,并在遇到性能问题时进行针对性的优化。