标签：源代码 哈希表 位置 转换 plain 导致 参数 exp initial
源代码
//创建HashMap集合的对象，指定数组长度是10，不是2的幂
HashMap map = new HashMap<>(10);
//initialCapacity=13
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
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;
//initialCapacity==10
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
//这个方法就是将10转化成离它最近的2的幂次数16
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
简单分析一波这个tableSizeFor算法。
首先，为什么要对cap做减1操作。int n = cap - 1;
这是为了防止cap已经是2的幂。如果cap已经是2的幂， 又没有执行这个减1操作，则执行完后面的几条无符号右移操作之后，返回的capacity将是这个cap的2倍。如果不懂，要看完后面的几个无符号右移之后再回来看看。
接着就是一系列无符号右移操作
注意：如果n这时为0了（经过了cap-1之后），则经过后面的几次无符号右移依然是0，最后返回的capacity是1（最后有个(n < 0) ? 1的操作）。
开始右移！
第一次右移
int n = cap - 1;//cap=10 n=9
n |= n >>> 1;
00000000 00000000 00000000 00001001 //9
|
00000000 00000000 00000000 00000100 //9右移之后变为4
-------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00001101 //按位异或之后是13
由于n不等于0，则n的二进制表示中总会有一位为1，这时考虑最高位的1。通过无符号右移1位，则将最高位的1右移了1位，再做或操作，使得n的二进制表示中与最高位的1紧邻的右边一位也为1，如：
00000000 00000000 00000000 00001101
第二次右移
n |= n >>> 2;//n通过第一次右移变为了：n=13
00000000 00000000 00000000 00001101 // 13
|
00000000 00000000 00000000 00000011 //13右移之后变为3
-------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00001111 //按位异或之后是15
注意，这个n已经经过了n |= n >>> 1; 操作。假设此时n为00000000 00000000 00000000 00001101 ，则n无符号右移两位，会将最高位两个连续的1右移两位，然后再与原来的n做或操作，这样n的二进制表示的高位中会有4个连续的1。如：
00000000 00000000 00000000 00001111 //按位异或之后是15
第三次右移
n |= n >>> 4;//n通过第一、二次右移变为了：n=15
00000000 00000000 00000000 00001111 // 15
|
00000000 00000000 00000000 00000000 //15右移之后变为0
-------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00001111 //按位异或之后是15
这次把已经有的高位中的连续的4个1，右移4位，再做或操作，这样n的二进制表示的高位中正常会有8个连续的1。如00001111 1111xxxxxx 。
以此类推
注意，容量最大也就是32bit的正数，因此最后n |= n >>> 16; ，最多也就32个1（但是这已经是负数了。在执行tableSizeFor之前，对initialCapacity做了判断，如果大于MAXIMUM_CAPACITY(2 ^ 30)，则取MAXIMUM_CAPACITY。如果等于MAXIMUM_CAPACITY(2 ^ 30)，会执行移位操作。所以这里面的移位操作之后，最大30个1，不会大于等于MAXIMUM_CAPACITY。30个1，加1之后得2 ^ 30） 。
请看下面的一个完整例子：
注意，得到的这个capacity却被赋值给了threshold。
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//initialCapacity=10
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//集合最大容量的上限是：2的30次幂
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
问题：为什么Map桶中节点个数超过8才转为红黑树？
Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we use them only when bins contain enough nodes to warrant use (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to removal or resizing) they are converted back to plain bins. In usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of nodes in bins follows a Poisson distribution
(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a parameter of about 0.5 on average for the default resizing threshold of 0.75, although with a large variance because of resizing granularity. Ignoring variance, the expected occurrences of list size k are (exp(-0.5)*pow(0.5, k)/factorial(k)).
The first values are:
因为树节点的大小大约是普通节点的两倍，所以我们只在箱子包含足够的节点时才使用树节点(参见TREEIFY_THRESHOLD)。当它们变得太小(由于删除或调整大小)时，就会被转换回普通的桶。在使用分布良好的用户hashcode时，很少使用树箱。理想情况下，在随机哈希码下，箱子中节点的频率服从泊松分布
(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution)，默认调整阈值为0.75，平均参数约为0.5，尽管由于调整粒度的差异很大。忽略方差，列表大小k的预期出现次数是(exp(-0.5)*pow(0.5, k)/factorial(k))。
第一个值是:
0: 0.60653066
1: 0.30326533
2: 0.07581633
3: 0.01263606
4: 0.00157952
5: 0.00015795
6: 0.00001316
7: 0.00000094
8: 0.00000006
more: less than 1 in ten million
简单一句话概括为什么选择8：
? 选择8因为符合泊松分布，超过8的时候，概率已经非常小了，所以我们选择8这个数字。
//当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//桶中结构转化为红黑树对应的数组长度最小的值
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//存储元素的数组
transient Node<K,V>[] table;
table在JDK1.8中我们了解到HashMap是由数组加链表加红黑树来组成的结构其中table就是HashMap中的数组，jdk8之前数组类型是Entry<K,V>类型。从jdk1.8之后是Node<K,V>类型。只是换了个名字，都实现了一样的接口：Map.Entry<K,V>。负责存储键值对数据的。
//存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
size为HashMap中K-V的实时数量，不是数组table的长度。
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 临界值 当实际大小(容量*负载因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
// 加载因子
final float loadFactor;
说明：
1.loadFactor加载因子，是用来衡量 HashMap 满的程度，表示HashMap的疏密程度，影响hash操作到同一个数组位置的概率，计算HashMap的实时加载因子的方法为：size/capacity，而不是占用桶的数量去除以capacity。capacity 是桶的数量，也就是 table 的长度length。
loadFactor太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。
当HashMap里面容纳的元素已经达到HashMap数组长度的75%时，表示HashMap太挤了，需要扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，非常消耗性能。，所以开发中尽量减少扩容的次数，可以通过创建HashMap集合对象时指定初始容量来尽量避免。
同时在HashMap的构造器中可以定制loadFactor。
构造方法：
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。
2.为什么加载因子设置为0.75,初始化临界值是12？
loadFactor越趋近于1，那么 数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor越小，也就是趋近于0，数组中存放的数据(entry)也就越少，也就越稀疏。
如果希望链表尽可能少些。要提前扩容，有的数组空间有可能一直没有存储数据。加载因子尽可能小一些。
举例：
例如：加载因子是0.4。 那么16*0.4--->6 如果数组中满6个空间就扩容会造成数组利用率太低了。
加载因子是0.9。 那么16*0.9---->14 那么这样就会导致链表有点多了。导致查找元素效率低。
所以既兼顾数组利用率又考虑链表不要太多，经过大量测试0.75是最佳方案。
标签：源代码 哈希表 位置 转换 plain 导致 参数 exp initial
原文地址：https://www.cnblogs.com/leiger/p/13283701.html
