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Java HashMap 源码解析

技术杂谈 勤劳的小蚂蚁 2个月前 (02-03) 66次浏览 已收录 0个评论 扫描二维码

本文源码分析基于Oracle JDK 1.7.0_71,请知悉。
$ java –version
java version“1.7.0_71”
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_71-b14)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.71-b01, mixed mode)

签名(signature)

publicclassHashMap<K,V>
      extendsAbstractMap<K,V>
      implementsMap<K,V>, Cloneable, Serializable
可以看到HashMap继承了
  • 标记接口Cloneable,用于表明HashMap对象会重写java.lang.Object#clone()方法,HashMap实现的是浅拷贝(shallow copy)。
  • 标记接口Serializable,用于表明HashMap对象可以被序列化
比较有意思的是,HashMap同时继承了抽象类AbstractMap与接口Map,因为抽象类AbstractMap的签名为
public abstract classAbstractMap<K,V> implementsMap<K,V>
Stack Overfloooow上解释到:
在语法层面继承接口Map是多余的,这么做仅仅是为了让阅读代码的人明确知道HashMap是属于Map体系的,起到了文档的作用
AbstractMap相当于个辅助类,Map的一些操作这里面已经提供了默认实现,后面具体的子类如果没有特殊行为,可直接使用AbstractMap提供的实现。

Cloneable接口

It‘s evil, don’t useit.
Cloneable这个接口设计的非常不好,最致命的一点是它里面竟然没有clone方法,也就是说我们自己写的类完全可以实现这个接口的同时不重写clone方法。
关于Cloneable的不足,大家可以去看看《Effective Java》一书的作者给出的理由,在所给链接的文章里,Josh Bloch也会讲如何实现深拷贝比较好,我这里就不在赘述了。

Map接口

在eclipse中的outline面板可以看到Map接口里面包含以下成员方法与内部类:
Map_field_method
可以看到,这里的成员方法不外乎是“增删改查”,这也反映了我们编写程序时,一定是以“数据”为导向的。
上篇文章讲了Map虽然并不是Collection,但是它提供了三种“集合视角”(collection views),与下面三个方法一一对应:
  • Set<K> keySet(),提供key的集合视角
  • Collection<V> values(),提供value的集合视角
  • Set<Map.Entry<K, V>> entrySet(),提供key-value序对的集合视角,这里用内部类Map.Entry表示序对

AbstractMap抽象类

AbstractMapMap中的方法提供了一个基本实现,减少了实现Map接口的工作量。
举例来说:
如果要实现个不可变(unmodifiable)的map,那么只需继承AbstractMap,然后实现其entrySet方法,这个方法返回的set不支持add与remove,同时这个set的迭代器(iterator)不支持remove操作即可。
相反,如果要实现个可变(modifiable)的map,首先继承AbstractMap,然后重写(override)AbstractMap的put方法,同时实现entrySet所返回set的迭代器的remove方法即可。

设计理念(design concept)

哈希表(hash table)

HashMap是一种基于哈希表(hash table)实现的map,哈希表(也叫关联数组)一种通用的数据结构,大多数的现代语言都原生支持,其概念也比较简单:key经过hash函数作用后得到一个槽(buckets或slots)的索引(index),槽中保存着我们想要获取的值,如下图所示
hash table demo
很容易想到,一些不同的key经过同一hash函数后可能产生相同的索引,也就是产生了冲突,这是在所难免的。
所以利用哈希表这种数据结构实现具体类时,需要:
  • 设计个好的hash函数,使冲突尽可能的减少
  • 其次是需要解决发生冲突后如何处理。
后面会重点介绍HashMap是如何解决这两个问题的。

HashMap的一些特点

  • 线程非安全,并且允许key与value都为null值,HashTable与之相反,为线程安全,key与value都不允许null值。
  • 不保证其内部元素的顺序,而且随着时间的推移,同一元素的位置也可能改变(resize的情况)
  • put、get操作的时间复杂度为O(1)。
  • 遍历其集合视角的时间复杂度与其容量(capacity,槽的个数)和现有元素的大小(entry的个数)成正比,所以如果遍历的性能要求很高,不要把capactiy设置的过高或把平衡因子(load factor,当entry数大于capacity*loadFactor时,会进行resize,reside会导致key进行rehash)设置的过低。
  • 由于HashMap是线程非安全的,这也就是意味着如果多个线程同时对一hashmap的集合试图做迭代时有结构的上改变(添加、删除entry,只改变entry的value的值不算结构改变),那么会报ConcurrentModificationException,专业术语叫fail-fast,尽早报错对于多线程程序来说是很有必要的。
  • Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(…)); 通过这种方式可以得到一个线程安全的map。

源码剖析

首先从构造函数开始讲,HashMap遵循集合框架的约束,提供了一个参数为空的构造函数与有一个参数且参数类型为Map的构造函数。除此之外,还提供了两个构造函数,用于设置HashMap的容量(capacity)与平衡因子(loadFactor)。
publicHashMap(int initialCapacity, float loadFactor){
   if (initialCapacity < 0)
       thrownew IllegalArgumentException(“Illegal initial capacity: “ +
                                          initialCapacity);
   if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
       initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
   if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
       thrownew IllegalArgumentException(“Illegal load factor: “ +
                                          loadFactor);
   this.loadFactor = loadFactor;
   threshold = initialCapacity;
   init();
}
publicHashMap(int initialCapacity){
   this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
publicHashMap(){
   this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
从代码上可以看到,容量与平衡因子都有个默认值,并且容量有个最大值
/**
* The default initial capacity – MUST be a power of two.
*/
staticfinal int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
staticfinal int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
staticfinal float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
可以看到,默认的平衡因子为0.75,这是权衡了时间复杂度与空间复杂度之后的最好取值(JDK说是最好的?),过高的因子会降低存储空间但是查找(lookup,包括HashMap中的put与get方法)的时间就会增加。
这里比较奇怪的是问题:容量必须为2的指数倍(默认为16),这是为什么呢?解答这个问题,需要了解HashMap中哈希函数的设计原理。

哈希函数的设计原理

/**
 * Retrieve object hash code and applies a supplemental hash function to the
 * result hash, which defends against poor quality hash functions.  This is
 * critical because HashMap uses power-of-two length hash tables, that
 * otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ
 * in lower bits. Note: Null keys always map to hash 0, thus index 0.
 */
final inthash(Object k){
    int h = hashSeed;
    if (0 != h && k instanceof String) {
        return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
    }
    h ^= k.hashCode();
    // 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.
 */
staticintindexFor(int h, int length){
    // assert Integer.bitCount(length) == 1 : “length must be a non-zero power of 2”;
    return h & (length-1);

}

看到这么多位操作,是不是觉得晕头转向了呢,还是搞清楚原理就行了,毕竟位操作速度是很快的,不能因为不好理解就不用了?
网上说这个问题的也比较多,我这里根据自己的理解,尽量做到通俗易懂。
在哈希表容量(也就是buckets或slots大小)为length的情况下,为了使每个key都能在冲突最小的情况下映射到[0,length)(注意是左闭右开区间)的索引(index)内,一般有两种做法:
  1. 让length为素数,然后用hashCode(key) mod length的方法得到索引
  2. 让length为2的指数倍,然后用hashCode(key) & (length-1)的方法得到索引
HashTable用的是方法1,HashMap用的是方法2。
因为本篇主题讲的是HashMap,所以关于方法1为什么要用素数,我这里不想过多介绍,大家可以看这里(http://suo.im/5aKbBh)。
重点说说方法2的情况,方法2其实也比较好理解:
因为length为2的指数倍,所以length-1所对应的二进制位都为1,然后在与hashCode(key)做与运算,即可得到[0,length)内的索引
但是这里有个问题,如果hashCode(key)的大于length的值,而且hashCode(key)的二进制位的低位变化不大,那么冲突就会很多,举个例子:
Java中对象的哈希值都32位整数,而HashMap默认大小为16,那么有两个对象那么的哈希值分别为:0xABAB00000xBABA0000,它们的后几位都是一样,那么与16异或后得到结果应该也是一样的,也就是产生了冲突。
造成冲突的原因关键在于16限制了只能用低位来计算,高位直接舍弃了,所以我们需要额外的哈希函数而不只是简单的对象的hashCode方法了。
具体来说,就是HashMap中hash函数干的事了
首先有个随机的hashSeed,来降低冲突发生的几率
然后如果是字符串,用了sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);来获取索引值
最后,通过一系列无符号右移操作,来把高位与低位进行异或操作,来降低冲突发生的几率
右移的偏移量20,12,7,4是怎么来的呢?因为Java中对象的哈希值都是32位的,所以这几个数应该就是把高位与低位做异或运算,至于这几个数是如何选取的,就不清楚了,网上搜了半天也没统一且让人信服的说法,大家可以参考下面几个链接:

HashMap.Entry

HashMap中存放的是HashMap.Entry对象,它继承自Map.Entry,其比较重要的是构造函数
staticclassEntry<K,V> implementsMap.Entry<K,V> {
   final K key;
   V value;
   Entry<K,V> next;
   int hash;
   Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
       value = v;
       next = n;
       key = k;
       hash = h;
   }
   // setter, getter, equals, toString 方法省略
   public final inthashCode(){
       //用key的hash值与上value的hash值作为Entry的hash值
       return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(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.
    */
   voidrecordAccess(HashMap<K,V> m){
   }
   /**
    * This method is invoked whenever the entry is
    * removed from the table.
    */
   voidrecordRemoval(HashMap<K,V> m){
   }

}

可以看到,Entry实现了单向链表的功能,用next成员变量来级连起来。
介绍完Entry对象,下面要说一个比较重要的成员变量
/**
* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
*/
//HashMap内部维护了一个为数组类型的Entry变量table,用来保存添加进来的Entry对象
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
你也许会疑问,Entry不是单向链表嘛,怎么这里又需要个数组类型的table呢?
我翻了下之前的算法书,其实这是解决冲突的一个方式:链地址法(开散列法),效果如下:
链地址法处理冲突得到的散列表
就是相同索引值的Entry,会以单向链表的形式存在

链地址法的可视化

网上找到个很好的网站,用来可视化各种常见的算法,很棒。瞬间觉得国外大学比国内的强不知多少倍。
下面的链接可以模仿哈希表采用链地址法解决冲突,大家可以自己去玩玩?

get操作

get操作相比put操作简单,所以先介绍get操作
public V get(Object key) {
   //单独处理key为null的情况
   if (key == null)
       return getForNullKey();
   Entry<K,V> entry = getEntry(key);
   returnnull == entry ? null : entry.getValue();
}
private V getForNullKey() {
   if (size == 0) {
       returnnull;
   }
   //key为null的Entry用于放在table[0]中,但是在table[0]冲突链中的Entry的key不一定为null
   //所以需要遍历冲突链,查找key是否存在
   for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
       if (e.key == null)
           return e.value;
   }
   returnnull;
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
   if (size == 0) {
       returnnull;
   }
   int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
   //首先定位到索引在table中的位置
   //然后遍历冲突链,查找key是否存在
   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;
   }
   returnnull;

}

put操作(含update操作)

因为put操作有可能需要对HashMap进行resize,所以实现略复杂些
privatevoidinflateTable(int toSize) {
   //辅助函数,用于填充HashMap到指定的capacity
   // Find a power of 2 >= toSize
   int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
   //threshold为resize的阈值,超过后HashMap会进行resize,内容的entry会进行rehash
   threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
   table = new Entry[capacity];
   initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
/**
* Associates the specified value with the specified key in this map.
* If the map previously contained a mapping for the key, the old
* value is replaced.
*/
public V put(K key, V value) {
   if (table == EMPTY_TABLE) {
       inflateTable(threshold);
   }
   if (key == null)
       return putForNullKey(value);
   int hash = hash(key);
   int i = indexFor(hash, table.length);
   //这里的循环是关键
   //当新增的key所对应的索引i,对应table[i]中已经有值时,进入循环体
   for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
       Object k;
       //判断是否存在本次插入的key,如果存在用本次的value替换之前oldValue,相当于update操作
       //并返回之前的oldValue
       if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
           V oldValue = e.value;
           e.value = value;
           e.recordAccess(this);
           return oldValue;
       }
   }
   //如果本次新增key之前不存在于HashMap中,modCount加1,说明结构改变了
   modCount++;
   addEntry(hash, key, value, i);
   returnnull;
}
voidaddEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
   //如果增加一个元素会后,HashMap的大小超过阈值,需要resize
   if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
       //增加的幅度是之前的1倍
       resize(2 * table.length);
       hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
       bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
   }
   createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
voidcreateEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
   //首先得到该索引处的冲突链Entries,第一次插入bucketIndex位置时冲突链为null,也就是e为null
   Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
   //然后把新的Entry添加到冲突链的开头,也就是说,后插入的反而在前面(第一次还真没看明白)
   //table[bucketIndex]为新加入的Entry,是bucketIndex位置的冲突链的第一个元素
   table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
   size++;
}
//下面看看HashMap是如何进行resize,庐山真面目就要揭晓了?
voidresize(int newCapacity) {
   Entry[] oldTable = table;
   int oldCapacity = oldTable.length;
   //如果已经达到最大容量,那么就直接返回
   if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
       threshold = Integer.MAX_VALUE;
       return;
   }
   Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
   //initHashSeedAsNeeded(newCapacity)的返回值决定了是否需要重新计算Entry的hash值
   transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
   table = newTable;
   threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
/**
* Transfers all entries from current table to newTable.
*/
voidtransfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
   int newCapacity = newTable.length;
   //遍历当前的table,将里面的元素添加到新的newTable中
   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);
           }
           int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
           e.next = newTable[i];
           //最后这两句用了与put放过相同的技巧
           //将后插入的反而在前面
           newTable[i] = e;
           e = next;
       }
   }
}
/**
* Initialize the hashing mask value. We defer initialization until we
* really need it.
*/
final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) {
   boolean currentAltHashing = hashSeed != 0;
   boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
           (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
   //这里说明了,在hashSeed不为0或满足useAltHash时,会重算Entry的hash值
   //至于useAltHashing的作用可以参考下面的链接
   boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing;
   if (switching) {
       hashSeed = useAltHashing
           ? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this)
           : 0;
   }
   return switching;
}

remove操作

public V remove(Object key) {
   Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
   //可以看到删除的key如果存在,就返回其所对应的value
   return (e == null ? null : e.value);
}
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
   if (size == 0) {
       returnnull;
   }
   int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
   int i = indexFor(hash, table.length);
   //这里用了两个Entry对象,相当于两个指针,为的是防治冲突链发生断裂的情况
   //这里的思路就是一般的单向链表的删除思路
   Entry<K,V> prev = table[i];
   Entry<K,V> e = prev;
   //当table[i]中存在冲突链时,开始遍历里面的元素
   while (e != null) {
       Entry<K,V> next = e.next;
       Object k;
       if (e.hash == hash &&
           ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
           modCount++;
           size–;
           if (prev == e) //当冲突链只有一个Entry时
               table[i] = next;
           else
               prev.next = next;
           e.recordRemoval(this);
           return e;
       }
       prev = e;
       e = next;
   }
   return e;

}

到现在为止,HashMap的增删改查都介绍完了。
一般而言,认为HashMap的这四种操作时间复杂度为O(1),因为它hash函数性质较好,保证了冲突发生的几率较小。

fast-fail的HashIterator

集合类用Iterator类来遍历其包含的元素,接口Enumeration已经不推荐使用。相比Enumeration,Iterator有下面两个优势:
  1. Iterator允许调用者在遍历集合类时删除集合类中包含的元素(相比Enumeration增加了remove方法)
  2. 比Enumeration的命名更简短
HashMap中提供的三种集合视角,底层都是用HashIterator实现的。
privateabstractclassHashIterator<E> implementsIterator<E> {
   Entry<K,V> next;        // next entry to return
   //在初始化Iterator实例时,纪录下当前的修改次数
   int expectedModCount;   // For fast-fail
   int index;              // current slot
   Entry<K,V> current;     // current entry
   HashIterator() {
       expectedModCount = modCount;
       if (size > 0) { // advance to first entry
           Entry[] t = table;
           //遍历HashMap的table,依次查找元素
           while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
               ;
       }
   }
   publicfinalbooleanhasNext(){
       return next != null;
   }
   final Entry<K,V> nextEntry(){
       //在访问下一个Entry时,判断是否有其他线程有对集合的修改
       //说明HashMap是线程非安全的
       if (modCount != expectedModCount)
           thrownew ConcurrentModificationException();
       Entry<K,V> e = next;
       if (e == null)
           thrownew NoSuchElementException();
       if ((next = e.next) == null) {
           Entry[] t = table;
           while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
               ;
       }
       current = e;
       return e;
   }
   publicvoidremove(){
       if (current == null)
           thrownew IllegalStateException();
       if (modCount != expectedModCount)
           thrownew ConcurrentModificationException();
       Object k = current.key;
       current = null;
       HashMap.this.removeEntryForKey(k);
       expectedModCount = modCount;
   }
}
privatefinalclassValueIteratorextendsHashIterator<V> {
   public V next(){
       return nextEntry().value;
   }
}
privatefinalclassKeyIteratorextendsHashIterator<K> {
   public K next(){
       return nextEntry().getKey();
   }
}
privatefinalclassEntryIteratorextendsHashIterator<Map.Entry<K,V>> {
   public Map.Entry<K,V> next(){
       return nextEntry();
   }
}

序列化

介绍到这里,基本上算是把HashMap中一些核心的点讲完了,但还有个比较严重的问题:保存Entry的table数组为transient的,也就是说在进行序列化时,并不会包含该成员,这是为什么呢?
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
为了解答这个问题,我们需要明确下面事实:
  • Object.hashCode方法对于一个类的两个实例返回的是不同的哈希值
我们可以试想下面的场景:
我们在机器A上算出对象A的哈希值与索引,然后把它插入到HashMap中,然后把该HashMap序列化后,在机器B上重新算对象的哈希值与索引,这与机器A上算出的是不一样的,所以我们在机器B上get对象A时,会得到错误的结果。
所以说,当序列化一个HashMap对象时,保存Entry的table是不需要序列化进来的,因为它在另一台机器上是错误的。
因为这个原因,HashMap重写了writeObjectreadObject 方法
privatevoidwriteObject(java.io.ObjectOutputStream s)
   throws IOException
{
   // Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
   s.defaultWriteObject();
   // Write out number of buckets
   if (table==EMPTY_TABLE) {
       s.writeInt(roundUpToPowerOf2(threshold));
   } else {
      s.writeInt(table.length);
   }
   // Write out size (number of Mappings)
   s.writeInt(size);
   // Write out keys and values (alternating)
   if (size > 0) {
       for(Map.Entry<K,V> e : entrySet0()) {
           s.writeObject(e.getKey());
           s.writeObject(e.getValue());
       }
   }
}
privatestatic final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
privatevoidreadObject(java.io.ObjectInputStream s)
    throws IOException, ClassNotFoundException
{
   // Read in the threshold (ignored), loadfactor, and any hidden stuff
   s.defaultReadObject();
   if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) {
       thrownew InvalidObjectException(“Illegal load factor: “ +
                                          loadFactor);
   }
   // set other fields that need values
   table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
   // Read in number of buckets
   s.readInt(); // ignored.
   // Read number of mappings
   int mappings = s.readInt();
   if (mappings < 0)
       thrownew InvalidObjectException(“Illegal mappings count: “ +
                                          mappings);
   // capacity chosen by number of mappings and desired load (if >= 0.25)
   int capacity = (int) Math.min(
               mappings * Math.min(1 / loadFactor, 4.0f),
               // we have limits…
               HashMap.MAXIMUM_CAPACITY);
   // allocate the bucket array;
   if (mappings > 0) {
       inflateTable(capacity);
   } else {
       threshold = capacity;
   }
   init();  // Give subclass a chance to do its thing.
   // Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap
   for (int i = 0; i < mappings; i++) {
       K key = (K) s.readObject();
       V value = (V) s.readObject();
       putForCreate(key, value);
   }
}
privatevoidputForCreate(K key, V value) {
   int hash = null == key ? 0 : hash(key);
   int i = indexFor(hash, table.length);
   /**
    * Look for preexisting entry for key.  This will never happen for
    * clone or deserialize.  It will only happen for construction if the
    * input Map is a sorted map whose ordering is inconsistent w/ equals.
    */
   for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
       Object k;
       if (e.hash == hash &&
           ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
           e.value = value;
           return;
       }
   }
   createEntry(hash, key, value, i);

}

简单来说,在序列化时,针对Entry的key与value分别单独序列化,当反序列化时,再单独处理即可。

总结

在总结完HashMap后,发现这里面一些核心的东西,像哈希表的冲突解决,都是算法课上学到,不过由于“年代久远”,已经忘得差不多了,我觉得忘
  • 一方面是由于时间久不用
  • 另一方面是由于本身没理解好
平时多去思考,这样在遇到一些性能问题时也好排查。
还有一点就是我们在分析某些具体类或方法时,不要花太多时间一些细枝末节的边界条件上,这样很得不偿失,倒不是说这么边界条件不重要,程序的bug往往就是边界条件没考虑周全导致的。
只是说我们可以在理解了这个类或方法的总体思路后,再来分析这些边界条件。
如果一开始就分析,那真是丈二和尚——摸不着头脑了,随着对它工作原理的加深,才有可能理解这些边界条件的场景。

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勤劳的小蚂蚁
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