Java的HashMap和HashTable有什么用(hashmap,hashtable,java,编程语言)

HashMap

HashMap也是我们使用非常多的Collection，它是基于哈希表的 Map 接口的实现，以key-value的形式存在。在HashMap中，key-value总是会当做一个整体来处理，系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置，我们总是可以通过key快速地存、取value。

定义

HashMap实现了Map接口，继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则，而AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现，以最大限度地减少实现此接口所需的工作，其实AbstractMap类已经实现了Map，这里标注Map LZ觉得应该是更加清晰吧！

publicclassHashMap<K,V>extendsAbstractMap<K,V>implementsMap<K,V>,Cloneable,Serializable

构造函数

HashMap提供了三个构造函数：HashMap()：构造一个具有默认初始容量(16)和默认加载因子(0.75)的空HashMap。HashMap(intinitialCapacity)：构造一个带指定初始容量和默认加载因子(0.75)的空HashMap。HashMap(intinitialCapacity,floatloadFactor)：构造一个带指定初始容量和加载因子的空HashMap。

在这里提到了两个参数：初始容量，加载因子。

这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。

对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75，一般情况下我们是无需修改的。

HashMap是一种支持快速存取的数据结构，要了解它的性能必须要了解它的数据结构。

数据结构

我们知道在Java中最常用的两种结构是数组和模拟指针(引用)，几乎所有的数据结构都可以利用这两种来组合实现，HashMap也是如此。实际上HashMap是一个“链表散列”，如下是它的数据结构：

HashMap数据结构图

下图的table数组的每个格子都是一个桶。负载因子就是map中的元素占用的容量百分比。比如负载因子是0.75，初始容量（桶数量）为16时，那么允许装填的元素最大个数就是16*0.75 = 12，这个最大个数也被成为阈值，就是map中定义的threshold。超过这个阈值时，map就会自动扩容。

从上图我们可以看出HashMap底层实现还是数组，只是数组的每一项都是一条链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。下面为HashMap构造函数的源码：

publicHashMap(intinitialCapacity,floatloadFactor){//初始容量不能<0if(initialCapacity<0)thrownewIllegalArgumentException("Illegalinitialcapacity:"+initialCapacity);//初始容量不能>最大容量值，HashMap的最大容量值为2^30if(initialCapacity>MAXIMUM_CAPACITY)initialCapacity=MAXIMUM_CAPACITY;//负载因子不能<0if(loadFactor<=0||Float.isNaN(loadFactor))thrownewIllegalArgumentException("Illegalloadfactor:"+loadFactor);//计算出大于initialCapacity的最小的2的n次方值。intcapacity=1;while(capacity<initialCapacity)capacity<<=1;this.loadFactor=loadFactor;//设置HashMap的容量极限，当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作threshold=(int)(capacity*loadFactor);//初始化table数组，也就是桶数组。table=newEntry[capacity];init();}从源码中可以看出，每次新建一个HashMap时，都会初始化一个table数组。table数组的元素为Entry节点。staticclassEntry<K,V>implementsMap.Entry<K,V>{finalKkey;Vvalue;Entry<K,V>next;finalinthash;/***Createsnewentry.*/Entry(inth,Kk,Vv,Entry<K,V>n){value=v;next=n;key=k;hash=h;}.......}其中Entry为HashMap的内部类，它包含了键key、值value、下一个节点next，以及hash值，这是非常重要的，正是由于Entry才构成了table数组的项为链表。上面简单分析了HashMap的数据结构，下面将探讨HashMap是如何实现快速存取的。

存储实现：put(key,vlaue)

首先我们先看源码publicVput(Kkey,Vvalue){//当key为null，调用putForNullKey方法，保存null与table第一个位置中，这是HashMap允许为null的原因if(key==null)returnputForNullKey(value);//计算key的hash值，此处对原来元素的hashcode进行了再次hashinthash=hash(key.hashCode());------(1)//计算keyhash值在table数组中的位置inti=indexFor(hash,table.length);------(2)//从i出开始迭代e,找到key保存的位置for(Entry<K,V>e=table[i];e!=null;e=e.next){Objectk;//判断该条链上是否有hash值相同的(key相同)//若存在相同，则直接覆盖value，返回旧valueif(e.hash==hash&&((k=e.key)==key||key.equals(k))){VoldValue=e.value;//旧值=新值e.value=value;e.recordAccess(this);returnoldValue;//返回旧值}}//修改次数增加1modCount++;//将key、value添加至i位置处addEntry(hash,key,value,i);returnnull;}

通过源码我们可以清晰看到HashMap保存数据的过程为：首先判断key是否为null，若为null，则直接调用putForNullKey方法。

若不为空则先计算key的hash值，然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置，如果table数组在该位置处有元素，则通过比较是否存在相同的key，若存在则覆盖原来key的value，==否则将该元素保存在链头（最先保存的元素放在链尾）==。

若table在该处没有元素，则直接保存。这个过程看似比较简单，其实深有内幕。有如下几点：

1、 先看迭代处。此处迭代原因就是为了防止存在相同的key值，若发现两个hash值（key）相同时，HashMap的处理方式是用新value替换旧value，这里并没有处理key，这就解释了HashMap中没有两个相同的key。

2、 在看（1）、（2）处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash方法，该方法为一个纯粹的数学计算，就是计算h的hash值。

staticinthash(inth){h^=(h>>>20)^(h>>>12);returnh^(h>>>7)^(h>>>4);}

我们知道对于HashMap的table而言，数据分布需要均匀（最好每项都只有一个元素，这样就可以直接找到），不能太紧也不能太松，太紧会导致查询速度慢，太松则浪费空间。计算hash值后，怎么才能保证table元素分布均与呢？我们会想到取模，但是由于取模的消耗较大，HashMap是这样处理的：调用indexFor方法。

staticintindexFor(inth,intlength){returnh&(length-1);}

HashMap的底层数组长度总是2的n次方，在构造函数中存在：capacity <<= 1;这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时，h&(length - 1)就相当于对length取模，而且速度比直接取模快得多，这是HashMap在速度上的一个优化。

这是因为他们在与14进行&运算时，得到的结果最后一位永远都是0，即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的，空间减少，进一步增加碰撞几率，这样就会导致查询速度慢。

而当length = 16时，length – 1 = 15 即1111，那么进行低位&运算时，值总是与原来hash值相同，而进行高位运算时，其值等于其低位值。所以说当length = 2^n时，不同的hash值发生碰撞的概率比较小，这样就会使得数据在table数组中分布较均匀，查询速度也较快。

这里我们再来复习put的流程：当我们想一个HashMap中添加一对key-value时，系统首先会计算key的hash值，然后根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置没有元素，则直接插入。否则迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。

如果两个hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),则用新的Entry的value覆盖原来节点的value。如果两个hash值相等但key值不等 ，则将该节点插入该链表的链头。具体的实现过程见addEntry方法，如下：

voidaddEntry(inthash,Kkey,Vvalue,intbucketIndex){//获取bucketIndex处的EntryEntry<K,V>e=table[bucketIndex];//将新创建的Entry放入bucketIndex索引处，并让新的Entry指向原来的Entrytable[bucketIndex]=newEntry<K,V>(hash,key,value,e);//若HashMap中元素的个数超过极限了，则容量扩大两倍if(size++>=threshold)resize(2*table.length);}

这个方法中有两点需要注意：

后面添加的entry反而会接到前面。

一、是链的产生。

这是一个非常优雅的设计。系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象，那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象，形成一条Entry链，但是若bucketIndex处没有Entry对象，也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null，也就不会产生Entry链了。

二、扩容问题。

随着HashMap中元素的数量越来越多，发生碰撞的概率就越来越大，所产生的链表长度就会越来越长，这样势必会影响HashMap的速度，为了保证HashMap的效率，系统必须要在某个临界点进行扩容处理。

该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。但是扩容是一个非常耗时的过程，因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

JDK1.8的hashmap：put方法

finalVputVal(inthash,Kkey,Vvalue,booleanonlyIfAbsent,booleanevict){Node<K,V>[]tab;Node<K,V>p;intn,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;Kk;if(p.hash==hash&&((k=p.key)==key||(key!=null&&key.equals(k))))e=p;//如果p是红黑树节点，则用另外的处理方法elseif(pinstanceofTreeNode)e=((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this,tab,hash,key,value);else{for(intbinCount=0;;++binCount){if((e=p.next)==null){p.next=newNode(hash,key,value,null);if(binCount>=TREEIFY_THRESHOLD-1)//-1for1st//当链表节点数超过8个，则直接进行红黑树化。treeifyBin(tab,hash);break;}if(e.hash==hash&&((k=e.key)==key||(key!=null&&key.equals(k))))break;p=e;}}if(e!=null){//existingmappingforkeyVoldValue=e.value;if(!onlyIfAbsent||oldValue==null)e.value=value;afterNodeAccess(e);returnoldValue;}}++modCount;if(++size>threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);returnnull;}

JDK1.8在链表长度超过8时会转换为红黑树。 转换方法如下：

finalvoidtreeifyBin(Node<K,V>[]tab,inthash){intn,index;Node<K,V>e;if(tab==null||(n=tab.length)<MIN_TREEIFY_CAPACITY)//如果节点数变小小于红黑树的节点数阈值时，调整空间resize();elseif((e=tab[index=(n-1)&hash])!=null){TreeNode<K,V>hd=null,tl=null;do{//该方法直接返回一个红黑树结点。TreeNode<K,V>p=replacementTreeNode(e,null);if(tl==null)hd=p;else{//从链表头开始依次插入红黑树p.prev=tl;tl.next=p;}tl=p;}while((e=e.next)!=null);if((tab[index]=hd)!=null)hd.treeify(tab);}}//FortreeifyBinTreeNode<K,V>replacementTreeNode(Node<K,V>p,Node<K,V>next){returnnewTreeNode<>(p.hash,p.key,p.value,next);}

扩容

finalNode<K,V>[]resize(){Node<K,V>[]oldTab=table;intoldCap=(oldTab==null)?0:oldTab.length;intoldThr=threshold;intnewCap,newThr=0;if(oldCap>0){//如果原容量大于最大空间，则让阈值为最大值。因为不能再扩容了，最大容量就是整数最大值。if(oldCap>=MAXIMUM_CAPACITY){threshold=Integer.MAX_VALUE;returnoldTab;}//两倍扩容，阈值也跟着变为两倍elseif((newCap=oldCap<<1)<MAXIMUM_CAPACITY&&oldCap>=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr=oldThr<<1;//doublethreshold}elseif(oldThr>0)//initialcapacitywasplacedinthresholdnewCap=oldThr;else{//zeroinitialthresholdsignifiesusingdefaultsnewCap=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr=(int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR*DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}if(newThr==0){floatft=(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>[])newNode[newCap];table=newTab;if(oldTab!=null){for(intj=0;j<oldCap;++j){Node<K,V>e;if((e=oldTab[j])!=null){oldTab[j]=null;if(e.next==null)//当后面没有节点时，直接插入即可//每个元素重新计算索引位置，此处的hash值并没有变，只是改变索引值newTab[e.hash&(newCap-1)]=e;elseif(einstanceofTreeNode)((TreeNode<K,V>)e).split(this,newTab,j,oldCap);else{//preserveorder//否则，就从头到尾依次将节点进行索引然后插入新数组，这样插入后的链表顺序会和原来的顺序相反。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;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;}}}}}returnnewTab;}

读取实现：get(key)

相对于HashMap的存而言，取就显得比较简单了。通过key的hash值找到在table数组中的索引处的Entry，然后返回该key对应的value即可。publicVget(Objectkey){//若为null，调用getForNullKey方法返回相对应的valueif(key==null)returngetForNullKey();//根据该key的hashCode值计算它的hash码inthash=hash(key.hashCode());//取出table数组中指定索引处的值for(Entry<K,V>e=table[indexFor(hash,table.length)];e!=null;e=e.next){Objectk;//若搜索的key与查找的key相同，则返回相对应的valueif(e.hash==hash&&((k=e.key)==key||key.equals(k)))returne.value;}returnnull;}

在这里能够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据结构密不可分外，还和Entry有莫大的关系，在前面就提到过，HashMap在存储过程中并没有将key，value分开来存储，而是当做一个整体key-value来处理的，这个整体就是Entry对象。

同时value也只相当于key的附属而已。在存储的过程中，系统根据key的hashcode来决定Entry在table数组中的存储位置，在取的过程中同样根据key的hashcode取出相对应的Entry对象。

在java中与有两个类都提供了一个多种用途的hashTable机制，他们都可以将可以key和value结合起来构成键值对通过put(key,value)方法保存起来，然后通过get(key)方法获取相对应的value值。

HashTable

一个是前面提到的HashMap，还有一个就是马上要讲解的HashTable。对于HashTable而言，它在很大程度上和HashMap的实现差不多，如果我们对HashMap比较了解的话，对HashTable的认知会提高很大的帮助。他们两者之间只存在几点的不同，这个后面会阐述。

定义

HashTable在Java中的定义如下：publicclassHashtable<K,V>extendsDictionary<K,V>implementsMap<K,V>,Cloneable,java.io.Serializable从中可以看出HashTable继承Dictionary类，实现Map接口。其中Dictionary类是任何可将键映射到相应值的类（如Hashtable）的抽象父类。每个键和每个值都是一个对象。在任何一个Dictionary对象中，每个键至多与一个值相关联。Map是"key-value键值对"接口。HashTable采用"拉链法"实现哈希表，它定义了几个重要的参数：table、count、threshold、loadFactor、modCount。table：为一个Entry[]数组类型，Entry代表了“拉链”的节点，每一个Entry代表了一个键值对，哈希表的"key-value键值对"都是存储在Entry数组中的。count：HashTable的大小，注意这个大小并不是HashTable的容器大小，而是他所包含Entry键值对的数量。threshold：Hashtable的阈值，用于判断是否需要调整Hashtable的容量。threshold的值="容量*加载因子"。loadFactor：加载因子。modCount：用来实现“fail-fast”机制的（也就是快速失败）。所谓快速失败就是在并发集合中，其进行迭代操作时，若有其他线程对其进行结构性的修改，这时迭代器会立马感知到，并且立即抛出ConcurrentModificationException异常，而不是等到迭代完成之后才告诉你（你已经出错了）。

构造方法

在HashTabel中存在5个构造函数。通过这5个构造函数我们构建出一个我想要的HashTable。publicHashtable(){this(11,0.75f);}默认构造函数，容量为11，加载因子为0.75。publicHashtable(intinitialCapacity){this(initialCapacity,0.75f);}用指定初始容量和默认的加载因子(0.75)构造一个新的空哈希表。publicHashtable(intinitialCapacity,floatloadFactor){//验证初始容量if(initialCapacity<0)thrownewIllegalArgumentException("IllegalCapacity:"+initialCapacity);//验证加载因子if(loadFactor<=0||Float.isNaN(loadFactor))thrownewIllegalArgumentException("IllegalLoad:"+loadFactor);if(initialCapacity==0)initialCapacity=1;this.loadFactor=loadFactor;//初始化table，获得大小为initialCapacity的table数组table=newEntry[initialCapacity];//计算阀值threshold=(int)Math.min(initialCapacity*loadFactor,MAX_ARRAY_SIZE+1);//初始化HashSeed值initHashSeedAsNeeded(initialCapacity);}

用指定初始容量和指定加载因子构造一个新的空哈希表。其中initHashSeedAsNeeded方法用于初始化hashSeed参数，其中hashSeed用于计算key的hash值，它与key的hashCode进行按位异或运算。这个hashSeed是一个与实例相关的随机值，主要用于解决hash冲突。

privateinthash(Objectk){returnhashSeed^k.hashCode();}

构造一个与给定的 Map 具有相同映射关系的新哈希表。

publicHashtable(Map<?extendsK,?extendsV>t){//设置table容器大小，其值==t.size*2+1this(Math.max(2*t.size(),11),0.75f);putAll(t);}

主要方法

HashTable的API对外提供了许多方法，这些方法能够很好帮助我们操作HashTable，但是这里我只介绍两个最根本的方法：put、get。

首先我们先看put方法：将指定key映射到此哈希表中的指定value。注意这里键key和值value都不可为空。publicsynchronizedVput(Kkey,Vvalue){//确保value不为nullif(value==null){thrownewNullPointerException();}/**确保key在table[]是不重复的*处理过程：*1、计算key的hash值，确认在table[]中的索引位置*2、迭代index索引位置，如果该位置处的链表中存在一个一样的key，则替换其value，返回旧值*/Entrytab[]=table;inthash=hash(key);//计算key的hash值intindex=(hash&0x7FFFFFFF)%tab.length;//确认该key的索引位置//迭代，寻找该key，替换for(Entry<K,V>e=tab[index];e!=null;e=e.next){if((e.hash==hash)&&e.key.equals(key)){Vold=e.value;e.value=value;returnold;}}modCount++;if(count>=threshold){//如果容器中的元素数量已经达到阀值，则进行扩容操作rehash();tab=table;hash=hash(key);index=(hash&0x7FFFFFFF)%tab.length;}//在索引位置处插入一个新的节点Entry<K,V>e=tab[index];tab[index]=newEntry<>(hash,key,value,e);//容器中元素+1count++;returnnull;}

put方法的整个处理流程是：计算key的hash值，根据hash值获得key在table数组中的索引位置，然后迭代该key处的Entry链表（我们暂且理解为链表），若该链表中存在一个这个的key对象，那么就直接替换其value值即可，否则在将改key-value节点插入该index索引位置处。如下：

首先我们假设一个容量为5的table，存在8、10、13、16、17、21。他们在table中位置如下：

然后我们插入一个数：put(16,22)，key=16在table的索引位置为1，同时在1索引位置有两个数，程序对该“链表”进行迭代，发现存在一个key=16,这时要做的工作就是用newValue=22替换oldValue16，并将oldValue=16返回。

在put(33,33)，key=33所在的索引位置为3，并且在该链表中也没有存在某个key=33的节点，所以就将该节点插入该链表的第一个位置。

在HashTabled的put方法中有两个地方需要注意：

1、HashTable的扩容操作，在put方法中，如果需要向table[]中添加Entry元素，会首先进行容量校验，如果容量已经达到了阀值，HashTable就会进行扩容处理rehash()，如下:

protectedvoidrehash(){intoldCapacity=table.length;//元素Entry<K,V>[]oldMap=table;//新容量=旧容量*2+1intnewCapacity=(oldCapacity<<1)+1;if(newCapacity-MAX_ARRAY_SIZE>0){if(oldCapacity==MAX_ARRAY_SIZE)return;newCapacity=MAX_ARRAY_SIZE;}//新建一个size=newCapacity的HashTableEntry<K,V>[]newMap=newEntry[];modCount++;//重新计算阀值threshold=(int)Math.min(newCapacity*loadFactor,MAX_ARRAY_SIZE+1);//重新计算hashSeedbooleanrehash=initHashSeedAsNeeded(newCapacity);table=newMap;//将原来的元素拷贝到新的HashTable中for(inti=oldCapacity;i-->0;){for(Entry<K,V>old=oldMap[i];old!=null;){Entry<K,V>e=old;old=old.next;if(rehash){e.hash=hash(e.key);}intindex=(e.hash&0x7FFFFFFF)%newCapacity;e.next=newMap[index];newMap[index]=e;}}}

在这个rehash()方法中我们可以看到容量扩大两倍+1，同时需要将原来HashTable中的元素一一复制到新的HashTable中，这个过程是比较消耗时间的，同时还需要重新计算hashSeed的，毕竟容量已经变了。

这里对阀值啰嗦一下：比如初始值11、加载因子默认0.75，那么这个时候阀值threshold=8，当容器中的元素达到8时，HashTable进行一次扩容操作，容量 = 8 * 2 + 1 =17，而阀值threshold=17*0.75 = 13，当容器元素再一次达到阀值时，HashTable还会进行扩容操作，依次类推。

下面是计算key的hash值，这里hashSeed发挥了作用。

privateinthash(Objectk){returnhashSeed^k.hashCode();}

相对于put方法，get方法就会比较简单，处理过程就是计算key的hash值，判断在table数组中的索引位置，然后迭代链表，匹配直到找到相对应key的value,若没有找到返回null。

publicsynchronizedVget(Objectkey){Entrytab[]=table;inthash=hash(key);intindex=(hash&0x7FFFFFFF)%tab.length;for(Entry<K,V>e=tab[index];e!=null;e=e.next){if((e.hash==hash)&&e.key.equals(key)){returne.value;}}returnnull;}

四、HashTable与HashMap的区别

HashTable和HashMap存在很多的相同点，但是他们还是有几个比较重要的不同点。

第一：我们从他们的定义就可以看出他们的不同，HashTable基于Dictionary类，而HashMap是基于AbstractMap。Dictionary是什么？它是任何可将键映射到相应值的类的抽象父类，而AbstractMap是基于Map接口的骨干实现，它以最大限度地减少实现此接口所需的工作。

第二：HashMap可以允许存在一个为null的key和任意个为null的value，但是HashTable中的key和value都不允许为null。如下：

当HashMap遇到为null的key时，它会调用putForNullKey方法来进行处理。对于value没有进行任何处理，只要是对象都可以。

if(key==null)returnputForNullKey(value);而当HashTable遇到null时，他会直接抛出NullPointerException异常信息。if(value==null){thrownewNullPointerException();}

第三：Hashtable的方法是同步的，而HashMap的方法不是。所以有人一般都建议如果是涉及到多线程同步时采用HashTable，没有涉及就采用HashMap，但是在Collections类中存在一个静态方法：synchronizedMap()，该方法创建了一个线程安全的Map对象，并把它作为一个封装的对象来返回，所以通过Collections类的synchronizedMap方法是可以我们你同步访问潜在的HashMap。