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主要内容

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1. 集合框架体系

2. ArrayList

3. LinkedList

4. HashSet

5. TreeSet

6. LinkedHashSet

7. 内部比较器和外部比较器

8. 哈希表的原理

List集合

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List集合的主要实现类有ArrayList和LinkedList，分别是数据结构中顺序表和链表的实现。另外还包括栈和队列的实现类：Deque和Queue。

• List

• 特点：有序 不唯一（可重复）

• ArrayList

• 在内存中分配连续的空间，实现了长度可变的数组

• 优点：遍历元素和随机访问元素的效率比较高

• 缺点：添加和删除需大量移动元素效率低，按照内容查询效率低

• LinkedList

• 采用双向链表存储方式。

• 缺点：遍历和随机访问元素效率低下

• 优点：插入、删除元素效率比较高（但是前提也是必须先低效率查询才可。如果插入删除发生在头尾可以减少查询次数）

ArrayList

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源码分析

ArrayList底层就是一个长度可以动态增长的Object数组；（StringBuilder底层就是一个长度可以动态增长的char数组）

publicclassArrayList<E>extendsAbstractList<E>implements
List<E>, RandomAccess, Cloneable, Serializable{privatestaticfinalintDEFAULT_CAPACITY=10;privatestaticfinalObject[] EMPTY_ELEMENTDATA= {};privatestaticfinalObject[]  
DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA= {};transientObject[] elementData;privateintsize;
}

JDK1.7中，使用无参数构造方法创建ArrayList对象时，默认底层数组长度是10。

JDK1.8中，使用无参数构造方法创建ArrayList对象时，默认底层数组长度是0；第一次添加元素，容量不足就要进行扩容了。

publicArrayList() {this.elementData=DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
}
privatestaticintcalculateCapacity(Object[] elementData, intminCapacity) {if (elementData==DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {returnMath.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);}returnminCapacity;
}

容量不足时进行扩容，默认扩容50%。如果扩容50%还不足容纳新增元素，就扩容为能容纳新增元素的最小数量。

privatevoidgrow(intminCapacity) {intoldCapacity=elementData.length;intnewCapacity=oldCapacity+ (oldCapacity>>1);if (newCapacity-minCapacity<0)newCapacity=minCapacity;if (newCapacity-MAX_ARRAY_SIZE>0)newCapacity=hugeCapacity(minCapacity); elementData=Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}

ArrayList中提供了一个内部类Itr，实现了Iterator接口，实现对集合元素的遍历

publicIterator<E>iterator() {returnnewItr();
}
privateclassItrimplementsIterator<E> {
}

LinkedList

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问题1：将ArrayList替换成LinkedList之后，不变的是什么？

² 运算结果没有变

² 执行的功能代码没有变

问题2：将ArrayList替换成LinkedList之后，变化的是什么？

² 底层的结构变了

ArrayList：数组 LinkedList：双向链表

² 具体的执行过程变化了 list.add(2,99)

ArrayList：大量的后移元素

LinkedList：不需要大量的移动元素，修改节点的指向即可

问题3：到底是使用ArrayList还是LinkedList

² 根据使用场合而定

² 大量的根据索引查询的操作，大量的遍历操作（按照索引0--n-1逐个查询一般），建议使用ArrayList

² 如果存在较多的添加、删除操作，建议使用LinkedList

问题4：LinkedList增加了哪些方法

² 增加了对添加、删除、获取首尾元素的方法

² addFirst()、addLast()、removeFirst()、removeLast()、getFirst()、getLast()、

源码分析

底层结构是一个双向链表。

publicclassLinkedList<E>extendsAbstractSequentialList<E>implementsList<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable{transientintsize=0;//节点的数量transientNode<E>first; //指向第一个节点transientNode<E>last; //指向最后一个节点publicLinkedList() {  }}

​

有一个静态内部类Node，表示双向链表的节点。

privatestaticclassNode<E> {Eitem;//存储节点的数据Node<E>next;//指向后一个节点Node<E>prev; //指向前一个节点Node(Node<E>prev, Eelement, Node<E>next) {this.item=element;this.next=next;this.prev=prev;}
}

LinkedList实现了Deque接口，所以除了可以作为线性表来使用外，还可以当做队列和栈来使用

Java中栈和队列的实现类

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• public class Stack<E> extends Vector<E> Vector过时了，被ArrayList替代了，Stack也就过时了

• public interface Queue<E> extends Collection<E> 接口public interface Deque<E> extends Queue<E> 接口

• Deque和Queue的实现类

• ArrayDeque 顺序栈 数组

• LinkedList 链栈 链表

Set集合

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• Set

• 特点：无序 唯一（不重复）

实现类:

• HashSet

•采用Hashtable哈希表存储结构（神奇的结构）

•优点：添加速度快 查询速度快 删除速度快

•缺点：无序

• LinkedHashSet

•采用哈希表存储结构，同时使用链表维护次序

•缺点：有序（添加顺序）

• TreeSet

•采用二叉树（红黑树）的存储结构

•优点：有序 查询速度比List快（按照内容查询）

•缺点：查询速度没有HashSet快

• HashSet 哈希表 唯一 无序

• LinkedHashSet 哈希表+链表 唯一 有序（添加顺序）

• TreeSet 红黑树 一种二叉平衡树 唯一 有序（自然顺序）

• List针对Collection增加了一些关于索引位置操作的方法 get(i) add(i,elem),remove(i),set(i,elem)

• Set是无序的，不可能提供关于索引位置操作的方法，set针对Collection没有增加任何方法

• List的遍历方式：for循环、for-each循环、Iterator迭代器、流式编程forEach

• lSet的遍历方式： for-each循环、Iterator迭代器、流式编程forEach

HashSet

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// TODO: 2022/8/12 HashSet保证唯一性-->equals和hashCode
publicclassSetDemo1 {publicstaticvoidmain(String[] args) {Set<Student>set=newHashSet<>();set.add(newStudent("mark",19));set.add(newStudent("mark",19));System.out.println(set);}
}publicclassStudentimplementsComparable<Student>{privateStringname;privateIntegerid;
​
​@Overridepublicbooleanequals(Objecto) {if (this==o) returntrue;if (o==null||getClass() !=o.getClass()) returnfalse;Studentstudent= (Student) o;returnObjects.equals(name, student.name) &&Objects.equals(id, student.id);}
​@OverridepublicinthashCode() {returnObjects.hash(name, id);}

​

TreeSet

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// TODO: 2022/8/12 treeSet保证唯一性-->comparable接口&& compareto外部比较器
public class SetDemo2 {public static void main(String[] args) {Set<Student>set=new TreeSet<>();set.add(new Student("mark",19));set.add(new Student("mayun",49));Set<Teacher>set2=new TreeSet<>(new MyCompareto());set2.add(new Teacher("mark",19));set2.add(new Teacher("mayun",49));}
}public class MyCompareto implements Comparator<Teacher> {@Overridepublic int compare(Teacher o1, Teacher o2) {return o1.getId()-o2.getId();}
}

Iterator迭代器

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• Iterator专门为遍历集合而生，集合并没有提供专门的遍历的方法

• Iterator实际是迭代器设计模式的实现

• Iterator的常用方法

• boolean hasNext(): 判断是否存在另一个可访问的元素

• Object next(): 返回要访问的下一个元素

• void remove(): 删除上次访问返回的对象。

• 哪些集合可以使用Iterator遍历

• 层次1：Collection、List、Set可以、Map不可以

• 层次2：提供iterator()方法的就可以将元素交给Iterator;

• 层次3：实现Iterable接口的集合类都可以使用迭代器遍历

• for-each循环和Iterator的联系

• for-each循环(遍历集合)时，底层使用的是Iterator

• 凡是可以使用for-each循环(遍历的集合)，肯定也可以使用Iterator进行遍历

• for-each循环和Iterator的区别

• for-each还能遍历数组，Iterator只能遍历集合

• 使用for-each遍历集合时不能删除元素，会抛出异常ConcurrentModificationException

• 使用Iterator遍历合时能删除元素

• Iterator是一个接口，它的实现类在哪里？

• 在相应的集合实现类中 ,比如在ArrayList中存在一个内部了Itr implements Iterator

• 为什么Iterator不设计成一个类，而是一个接口

• 不同的集合类，底层结构不同，迭代的方式不同，所以提供一个接口，让相应的实现类来实现

Collections工具类

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•关于集合操作的工具类，好比Arrays，Math

•唯一的构造方法private，不允许在类的外部创建对象

•提供了大量的static方法，可以通过类名直接调用

Collections简化集合操作

List<Integer>list=new ArrayList<>();Collections.addAll(list,8,1,4,7,1,2,6,4,0);
System.out.println(list);
System.out.println("=========================");
Collections.sort(list);
System.out.println(list);System.out.println("=========================");Collections.sort(list,(t1,t2)->t2-t1);
System.out.println(list);System.out.println("=========================");Integer max = Collections.max(list);
Integer min = Collections.min(list);
System.out.println(max+"  "+min);
System.out.println("=========================");
//填充
Collections.fill(list,1);
System.out.println(list);System.out.println("=========================");
List<Integer>list1=new ArrayList<>();
Collections.addAll(list1,6,3,0,3,0,5,1,3,6,99,99);
Collections.copy(list1,list);
System.out.println(list);
System.out.println(list1);System.out.println("=========================");
//变成性能安全
List<Integer> list2 = Collections.synchronizedList(list1);
System.out.println(list2);

Stream流

public static void main(String[] args) {List<Integer> list=new ArrayList<>();Collections.addAll(list,8,1,4,7,1,2,6,4,0);System.out.println("===============================");System.out.println(list.stream().max((t1, t2) ->-1 ).get());System.out.println("===============================");list.stream().filter(t->t>2).forEach(t-> System.out.println(t));System.out.println("===============================");List<Integer>list2=new ArrayList<>();list.stream().filter(t->t>5).forEach(t->list2.add(t));System.out.println(list2);
}

线程安全类

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线程安全集合类可以分为三大类：

• 遗留的线程安全集合如 Hashtable ， Vector

• 使用 Collections 装饰的线程安全集合，如：

• Collections.synchronizedCollection

• Collections.synchronizedList

• Collections.synchronizedMap

• Collections.synchronizedSet

• Collections.synchronizedNavigableMap

• Collections.synchronizedNavigableSet

• Collections.synchronizedSortedMap

• Collections.synchronizedSortedSet

• java.util.concurrent.*

重点介绍 java.util.concurrent.* 下的线程安全集合类，可以发现它们有规律，里面包含三类关键词：Blocking、CopyOnWrite、Concurrent

• Blocking 大部分实现基于锁，并提供用来阻塞的方法

• CopyOnWrite 之类的容器修改开销相对较重

• Concurrent 类型的容器

• 内部很多操作使用 cas 优化，一般可以提供较高吞吐量

• 弱一致性

• 遍历时弱一致性，例如，当利用迭代器遍历时，如果容器发生修改，迭代器仍然可以继续进行遍历，这时内容是旧的

• 求大小弱一致性，size 操作未必是 100% 准确

• 读取弱一致性

遍历时如果发生了修改，对于非安全容器来讲，使用 fail-fast 机制也就是让遍历立刻失败，抛出ConcurrentModificationException，不再继续遍历

HashMap

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引入哈希表

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哈希表是如何添加数据的

1) 计算哈希 码(调用hashCode(),结果是一个int值，整数的哈希码取自身即可)

2) 计算在哈希表中的存储位置 y=k(x)=x%11

x:哈希码 k(x) 函数y：在哈希表中的存储位置

3) 存入哈希表

n 情况1：一次添加成功

n 情况2：多次添加成功（出现了冲突，调用equals()和对应链表的元素进行比较，比较到最后，结果都是false，创建新节点，存储数据，并加入链表末尾）

n 情况3：不添加（出现了冲突，调用equals()和对应链表的元素进行比较， 经过一次或者多次比较后，结果是true，表明重复，不添加）

结论1：哈希表添加数据快（3步即可，不考虑冲突）

结论2：唯一、无序

hashCode和equals到底有什么神奇的作用

² hashCode():计算哈希码，是一个整数，根据哈希码可以计算出数据在哈希表中的存储位置

² equals()：添加时出现了冲突，需要通过equals进行比较，判断是否相同；查询时也需要使用equals进行比较，判断是否相同

如何减少冲突

哈希表的长度和表中的记录数的比例--装填因子：

如果Hash表的空间远远大于最后实际存储的记录个数，则造成了很大的空间浪费， 如果选取小了的话，则容易造成冲突。 在实际情况中，一般需要根据最终记录存储个数和关键字的分布特点来确定Hash表的大小。还有一种情况时可能事先不知道最终需要存储的记录个数，则需要动态维护Hash表的容量，此时可能需要重新计算Hash地址。

装填因子=表中的记录数/哈希表的长度， 4/ 16 =0.25 8/ 16=0.5

如果装填因子越小，表明表中还有很多的空单元，则添加发生冲突的可能性越小；而装填因子越大，则发生冲突的可能性就越大，在查找时所耗费的时间就越多。 有相关文献证明当装填因子在0.5左右时候，Hash性能能够达到最优。

因此，一般情况下，装填因子取经验值0.5。

2）哈希函数的选择

直接定址法 平方取中法 折叠法 除留取余法（y = x%11）

3）处理冲突的方法

链地址法 开放地址法 再散列法 建立一个公共溢出区

JDK1.7 HashMap

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•JDK1.7及其之前，HashMap底层是一个table数组+链表实现的哈希表存储结构

•链表的每个节点就是一个Entry，其中包括：键key、值value、键的哈希码hash、执行下一个节点的引用next四部分

static class Entry<K, V> implements Map.Entry<K, V> {final K key; //keyV value;//valueEntry<K, V> next; //指向下一个节点的指针int hash;//哈希码
}

JDK1.7中HashMap的主要成员变量及其含义

public class HashMap<K, V> implements Map<K, V> {
//哈希表主数组的默认长度static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; 
//默认的装填因子static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 
//主数组的引用！！！！transient Entry<K, V>[] table; int threshold;//界限值  阈值final float loadFactor;//装填因子//无参构造public HashMap() {this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}//有参构造.public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {this.loadFactor = loadFactor;//0.75threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, 
MAXIMUM_CAPACITY + 1);//16*0.75=12table = new Entry[capacity];....}
}

put方法

•调用put方法添加键值对。哈希表三步添加数据原理的具体实现；是计算key的哈希码，和value无关。特别注意：

1. 第一步计算哈希码时，不仅调用了key的hashCode()，还进行了更复杂处理，目的是尽量保证不同的key尽量得到不同的哈希码

2. 第二步根据哈希码计算存储位置时，使用了位运算提高效率。同时也要求主数组长度必须是2的幂）

3. 第三步添加Entry时添加到链表的第一个位置，而不是链表末尾

4. 第三步添加Entry是发现了相同的key已经存在，就使用新的value替代旧的value，并且返回旧的value

public class HashMap {//put方法public V put(K key, V value) {//如果key是null，特殊处理if (key == null) return putForNullKey(value);//1.计算key的哈希码hash int hash = hash(key);//2.将哈希码代入函数，计算出存储位置  y= x%16；int i = indexFor(hash, table.length);//如果已经存在链表，判断是否存在该key，需要用到equals()for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {Object k;//如找到了,使用新value覆盖旧的value，返回旧valueif (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value;// the United Statese.value = value;//Americae.recordAccess(this);return oldValue;}}//上面循环走完，没有找到这个节点，说明该链表头都没有，添加一个结点addEntry(hash, key, value, i);return null;}
final int hash(Object k) {int h = 0;h ^= k.hashCode();h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
static int indexFor(int h, int length) {
//作用就相当于y = x%16,采用了位运算，效率更高return h & (length-1);}
}添加元素时如达到了阈值，需扩容，每次扩容为原来主数组容量的2倍void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {//如果达到了门槛值，就扩容，容量为原来容量的2位 16---32if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {resize(2 * table.length);hash = (null != key) ? hash(key) : 0;bucketIndex = indexFor(hash, table.length);}//添加节点createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

扩容时，jdk1.7的链表添加是采用头插法，于是会出现数据的顺序颠倒的情况

void resize(int newCapacity) {//resize(2 * table.length);Entry[] oldTable = table;int oldCapacity = oldTable.length;//得到旧值(主数组长度)if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return;}Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];//新长度为原来的两倍boolean oldAltHashing = useAltHashing;useAltHashing |= sun.misc.VM.isBooted() &&(newCapacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);boolean rehash = oldAltHashing ^ useAltHashing;transfer(newTable, rehash);//进入transfer方法--->重点 table = newTable;threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {//将扩容完的主数组传过来int newCapacity = newTable.length;for (Entry<K,V> e : table) {while(null != e) {Entry<K,V> next = e.next;if (rehash) {e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);//重新hash}int i = indexFor(e.hash, newCapacity);//计算数组下标//头插开始--------------------------------------e.next = newTable[i];newTable[i] = e;//头插结束--------------------------------------e = next;//接着遍历}}}

get方法

•调用get方法根据key获取value。

• 哈希表三步查询数据原理的具体实现

• 其实是根据key找Entry，再从Entry中获取value即可

public V get(Object key) {//根据key找到Entry（Entry中有key和value）Entry<K,V> entry = getEntry(key);//如果entry== null,返回null，否则返回valuereturn null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];e != null;e = e.next) {Object k;if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;}return null;
}

JDK1.7死链问题

从transfer方法可以看到，链表插入仍然是采用了头插法。这也就导致了有可能在多线程的情况下发生循环链表的现象。

• 条件一： 有两个线程，A和B

• 条件二: 此时在某个链表上面存在两个结点1和2，并且这两个结点经过rehash仍然在同一结点链表上面

• 条件三: 此时线程A走到tranfer里，并且刚好停留在刚刚拿到Entry e=结点1的代码,同时线程B也在transfer里面，并且它率先完成了扩容!此时链表里面变成了 2 - > 1！！！

• 条件四: 线程A刚好恢复运行！！ 它又把结点1插入新的位置，它将新位置设置成自己的next，但是此时新位置上面放的是结点2！！！ 然后让新位置设置成自己！！然后接着遍历，此时next已经是结点2，然而结点2的next却是结点1！！！所以造成了循环链表。

JDK1.8 HashMap

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看源码:

HashMap的一些成员变量

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 默认容量16static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;		//最大容量2^30static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;     //装填因子0.75static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;				//是否树化的阈值: 链表长度大于等于8static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;			//是否退树的阈值: 链表长度小于等于6static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;			//最小树化容量: 64// 构造方法:懒惰初始化，仅仅将容量以及阈值赋值，并不真正创建主数组对象。
public HashMap(int initialCapacity) {this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {//将容量和装填因子填充if (initialCapacity < 0)throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity);if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);this.loadFactor = loadFactor;this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}public HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 仅仅是赋值装填因子
}public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;putMapEntries(m, false);
}
node结点的结构:
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final int hash; //哈希值final K key;	//keyV value;		//vNode<K,V> next;  //下一节点
}

put方法

hashMap的put写入数据的具体流程?

1. 首先要通过扰动函数计算出更加散列的hash值

2. 进入到putVal方法，判断当前散列表数组是否为空，如果为空那么就创建散列表，默认数组的长度为16，假如说有指定数组的长度，这个长度会让tableSizeFor给被转化为2的次幂。

3. 用这个哈希值跟数组(散列表数组)的长度-1做与运算&，计算出即将插入散列表的下标值

4. 然后检查这个位置上面是否为空，如果为空直接插入；如果不为空，检查key是否一样，如果一样则直接替换。否则，会判断这个位置是否为红黑树，如果是的话就以红黑树的put插入，否则遍历链表；如果链表中有相同的key，那么直接替换，否则添加到最后(1.7是头插)，如果插入之后，长度超过8，那么会进入树化操作，假如说当前散列表数组没有达到树化条件，长度未超过64，那么会直接扩容；否则将链表转化为红黑树。

5. 插入值成功后将modCount自增

6. 最后size自增。检查是否可以扩容，如果可以那么就扩容。

也就是说，我们关注的put操作里面最重要的两个: 扩容与树化发生的时机为：

• 当链表长度达到一定的阈值(默认为8)时，会进入树化操作。

• 此时，如果哈希表的size已经达到了64，那么会直接树化。

• 如果未达到64，那么会进行扩容

• 最后put成功后，size自增，也会检查是否可以扩容。

源码

    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;//在这里完成第一次主数组的初始化if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//如果插入位置是头结点tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//新建头结点else {//不是头结点-----------------------------//要么就插到链表尾部，要么就是插入红黑树Node<K,V> e; K k;//---------------------------------------整体if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;//如果进来第一个就是直接拿到这个结点(需要替换)else if (p instanceof TreeNode)//如果当前结点已经是红黑树//放入红黑树,执行红黑树的put结点e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {//否则说明在链表里面，需要遍历链表for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);//如果达到了树化的条件，则转成红黑树break;}if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}//---------------------------------------整体if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;if (++size > threshold)//如果当前数组大小已经超过阈值,那么需要扩容resize();afterNodeInsertion(evict);return null;}

红黑树的put结点

final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,int h, K k, V v) {Class<?> kc = null;boolean searched = false;TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;for (TreeNode<K,V> p = root;;) {int dir, ph; K pk;//----------------------------------------------整体if ((ph = p.hash) > h)dir = -1;else if (ph < h)dir = 1;else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))return p;else if ((kc == null &&(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {if (!searched) {TreeNode<K,V> q, ch;searched = true;if (((ch = p.left) != null &&(q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||((ch = p.right) != null &&(q = ch.find(h, k, kc)) != null))return q;}dir = tieBreakOrder(k, pk);}//----------------------------------------------整体TreeNode<K,V> xp = p;if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {Node<K,V> xpn = xp.next;TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);if (dir <= 0)xp.left = x;elsexp.right = x;xp.next = x;x.parent = x.prev = xp;if (xpn != null)((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));return null;}}
}

树化treeifyBin

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {int n, index; Node<K,V> e;if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)resize();//如果当前表为空或者--》数组的长度未超过64，只扩容不树化else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;do {TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);//转化成树结点-----------if (tl == null)hd = p;else {p.prev = tl;tl.next = p;}tl = p;} while ((e = e.next) != null);//拼接成链表(树结点链表)if ((tab[index] = hd) != null)//将树结点链表赋给主数组hd.treeify(tab);//变成红黑树}
}

扩容方法resize

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 thresholdnewCap = oldThr;else {               // zero initial threshold signifies using defaultsnewCap = 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 orderNode<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;elseloTail.next = e;loTail = e;}else {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.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;
}

get方法

public V get(Object key) {Node<K,V> e;return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

getNode方法

要么就是直接在数组里，要么就是链表，要么就是红黑树。

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;//首结点就是了，不必遍历链表if ((e = first.next) != null) { //要么在链表里面，要么在红黑树里if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);do {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;//否则直接没找到返回空
}

TreeMap红黑树

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特性

1.二叉搜索树

2.根节点为黑色

3.红子为黑(红结点的孩子只能是黑色结点)，则不可能存在连续的红色结点

4.黑高相同(任一结点到叶子结点的路径上黑结点数量一致)

5.null结点和叶子结点为黑色(不保证一定遵循)

总的来说，红黑树是一种特殊的平衡二叉搜索树，它相对平衡树来说没有很频繁地进行平衡，而是通过添加了相应的红黑规则来减少平衡的次数，同时也能达到调整二叉树深度的效果

红黑树插入结点时的情况(默认插入的新结点为红色结点)

1. 当前为根节点，则直接插入

2. 父亲为黑色结点，也可以直接插入

父亲为红色结点

• 3.叔结点也是为红色结点，那么只需要变色，并且往上递归。

• 叔结点是黑色结点，需要变色又旋转。分为四种情况

• 4.新插入的结点和父结点都在右子树，左旋转+变色

• 5.新插入的结点和父结点都在左子树，右旋转+变色

• 6.新插入结点在左，父结点在右，右旋+左旋

• 7.新插入结点在右，父结点在左，左旋+右旋

源码

private final Comparator<? super K> comparator; //外部比较器private transient Entry<K,V> root;//根节点

Entry

static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {K key;V value;Entry<K,V> left;Entry<K,V> right;Entry<K,V> parent;boolean color = BLACK;Entry(K key, V value, Entry<K,V> parent) {this.key = key;this.value = value;this.parent = parent;}public K getKey() {return key;}public V getValue() {return value;}public V setValue(V value) {V oldValue = this.value;this.value = value;return oldValue;}public boolean equals(Object o) {if (!(o instanceof Map.Entry))return false;Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;return valEquals(key,e.getKey()) && valEquals(value,e.getValue());}public int hashCode() {int keyHash = (key==null ? 0 : key.hashCode());int valueHash = (value==null ? 0 : value.hashCode());return keyHash ^ valueHash;}public String toString() {return key + "=" + value;}
}

put方法

public V put(K key, V value) {Entry<K,V> t = root;if (t == null) {compare(key, key); //树的根节点为空，则创建新的根节点root = new Entry<>(key, value, null);size = 1;modCount++;return null;}//-------------------通过红黑树的特性来插入int cmp;Entry<K,V> parent;Comparator<? super K> cpr = comparator;//---------------------------------通过对比大小找出插入结点该放的位置if (cpr != null) {//如果是有自带外部比较器的话就用别人自带的do {parent = t;cmp = cpr.compare(key, t.key);if (cmp < 0)t = t.left;else if (cmp > 0)t = t.right;elsereturn t.setValue(value);} while (t != null);}else {if (key == null)throw new NullPointerException();@SuppressWarnings("unchecked")Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;do {parent = t;cmp = k.compareTo(t.key);if (cmp < 0)t = t.left;else if (cmp > 0)t = t.right;elsereturn t.setValue(value);} while (t != null);}
//---------------------------------通过对比大小找出插入结点该放的位置Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent);//创建新的树结点if (cmp < 0)parent.left = e;elseparent.right = e;fixAfterInsertion(e);//这个方法是调整红黑树为合理的红黑树(修复)size++;modCount++;return null;
}

修复红黑树

private void fixAfterInsertion(Entry<K,V> x) {x.color = RED;while (x != null && x != root && x.parent.color == RED) {if (parentOf(x) == leftOf(parentOf(parentOf(x)))) {Entry<K,V> y = rightOf(parentOf(parentOf(x)));if (colorOf(y) == RED) {setColor(parentOf(x), BLACK);setColor(y, BLACK);setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);x = parentOf(parentOf(x));} else {if (x == rightOf(parentOf(x))) {x = parentOf(x);rotateLeft(x);}setColor(parentOf(x), BLACK);setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);rotateRight(parentOf(parentOf(x)));}} else {Entry<K,V> y = leftOf(parentOf(parentOf(x)));if (colorOf(y) == RED) {setColor(parentOf(x), BLACK);setColor(y, BLACK);setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);x = parentOf(parentOf(x));} else {if (x == leftOf(parentOf(x))) {x = parentOf(x);rotateRight(x);}setColor(parentOf(x), BLACK);setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);rotateLeft(parentOf(parentOf(x)));}}}root.color = BLACK;
}

ConcurrentHashMap

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• 解决hashMap留下的线程安全问题——可以使用hashTable，但是由于它大量使用synch,效率不太好。所以要使用并发度更高的concurrentHashMap

• jdk1.7的ConcurrentHashMap，引入了分段锁。数据结构使用Segement数组+hashEntry数组+链表。

• segement继承reentrantLock，一个segementp[i]就是一把锁，锁的粒度更细，性能更高了。

• 一个Segement相当于一个锁，它只锁住一个槽位，其他的槽位不受影响。chm将hash表默认分为16个桶，锁的时候只锁住当前需要用到的桶

• 一开始的hashTable只能一个线程进入，但是现在却可以16个线程同时进入，并发性就得到了大大的提高。

• jdk1.8的时候，做出了很大的改变，数据结构采用node数组+链表+红黑树，抛弃了segement分段锁，采用了cas+synch ，锁的粒度更细，只锁住链表头节点(红黑树root节点)，不影响其他哈希表数组元素的读写，再次提高了并发度。