java HashMap
读一下源码，一个数组存储数据：
transient Entry[] table;
内部存key和value的内部类：
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
final int hash;
/**
* Creates new entry.
*/
Entry( int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
public final int hashCode() {
return ( key== null ? 0 : key.hashCode()) ^
( value== null ? 0 : value.hashCode());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
/**
* This method is invoked whenever the value in an entry is
* overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
* in the HashMap.
*/
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
/**
* This method is invoked whenever the entry is
* removed from the table.
*/
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}
所以HashMap的数据结构为数组下的链表结构，如图：
来看下put方法：
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);//hash 找到数组中位置
//遍历链表 找出key相同的
for (Entry<K, V> e = table [i]; e != null ; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess( this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
//没有key相同的 在数组的这个位置里新加一个值进去
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
放数据的代码可以看出，从性能的角度来说，链表的长度越长，查找一个key是否在这个map中的时间就越长。而在是否同一个链表上的key是由key.hashCode()决定的。
还注意到放null为key的对象时，是直接放入数组的头部的。这样处理也是最好的实现了吧。否则一个null还要找一遍。
private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e. next) {
if (e. key == null) {
V oldValue = e. value;
e. value = value;
e.recordAccess( this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
当在链表中加入新数据时，需要检查是否需要resize,条件是已经占用数组的长度是否已经达到数组当时的length*loadFactor(0.75)，也就是说数组被使用到百分之75时就需要扩容啦。
resize意味着数组扩容一倍，如此需要将现有的entry全部重新在这个扩容后的数组中重新hash到新的位置上，想象下元素很多的情况，必然影响性能。
void addEntry (int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table. length);
}
HashMap的hash算法：
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
这个要详细看一下，hash方法中的算法在以前文章中有记录，可以参看：http://www.cnblogs.com/killbug/p/4560000.html
为了尽可能的试put的数据能平均的分布在数组上，提高map性能，上面的两个方法就是来做这件事的。
hash方法将key.hashcode再进行了一次hash，hash函数的通过若干次的移位、异或操作，把hashcode的“1位”变得“松散”，在接下来和数组长度的于操作时可以得出更平均的数组下标。
我们注意到数组的length被要求是2的幂次方，如此在做与操作的时候减1就变成1111这种，如此是最好的。
看下图，左边两组是数组长度为16（2的4次方），右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9，但是很明显，当它们和1110“与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到同一个链表上，那么查询的时候就需要遍历这个链表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hashcode的值会与14（1110）进行“与”，那么最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！
------------------------------20160203补充-----------------
那么HashSet的结构看起来有有些偷懒了，直接包一个HashMap，用key来来实现自己的功能。
比如构造函数：
public HashSet() {
map = new HashMap<E,Object>();
}
比如 contains函数：
public boolean contains(Object o) {
return map.containsKey(o);
}
LinkedHashMap也经常使用，它集成HashMap，结构和HashMap一样，为了实现顺序访问，在放元素（Entry）时，记录顺序。
Entry内部类也继承HashMap的，然后自己加了before，after来记录顺序：
/**
* LinkedHashMap entry.
*/
private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> {
// These fields comprise the doubly linked list used for iteration.
Entry<K,V> before, after; Entry(int hash, K key, V value, HashMap.Entry<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
} /**
* Removes this entry from the linked list.
*/
private void remove() {
before.after = after;
after.before = before;
} /**
* Inserts this entry before the specified existing entry in the list.
*/
private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
after = existingEntry;
before = existingEntry.before;
before.after = this;
after.before = this;
} /**
* This method is invoked by the superclass whenever the value
* of a pre-existing entry is read by Map.get or modified by Map.set.
* If the enclosing Map is access-ordered, it moves the entry
* to the end of the list; otherwise, it does nothing.
*/
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
if (lm.accessOrder) {
lm.modCount++;
remove();
addBefore(lm.header);
}
} void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
remove();
}
}
在前面put函数代码里我们看到是调用addEntry方法，而LinkedHashMap也就是重写了这个方法，如此就调用到addBefore(header)，即可每次加入元素都记录了顺序关系：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
// Remove eldest entry if instructed, else grow capacity if appropriate
Entry<K,V> eldest = header.after;
if (removeEldestEntry(eldest)) {
removeEntryForKey(eldest.key);
} else {
if (size >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
}
/**
* This override differs from addEntry in that it doesn't resize the
* table or remove the eldest entry.
*/
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex];
Entry<K,V> e = new Entry<K,V>(hash, key, value, old);
table[bucketIndex] = e;
e.addBefore(header);
size++;
}
注意到一个细节，containsValue方法在HashMap中是需要遍历数组的：
public boolean containsValue(Object value) {
if (value == null)
return containsNullValue();
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (value.equals(e.value))
return true;
return false;
}
而在LinkedHashMap里则不需要，因为我们维护了包含全部元素的链表，这个链表的长度肯定是小于数组长度的百分之75的，如果要查找一个值是否在这里面，遍历这个链表就好了：
public boolean containsValue(Object value) {
// Overridden to take advantage of faster iterator
if (value==null) {
for (Entry e = header.after; e != header; e = e.after)
if (e.value==null)
return true;
} else {
for (Entry e = header.after; e != header; e = e.after)
if (value.equals(e.value))
return true;
}
return false;
}