Android Map數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)全面總結(jié)分析
前言
上一篇講了Collection、Queue和Deque、List或Set,沒看的朋友可以去簡單看看,這一篇主要講和Map相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
Map
上篇有介紹過,Map是另一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它獨立于Collection,它的是一個接口,它的抽象實現(xiàn)是AbstractMap,它內(nèi)部是會通過Set來實現(xiàn)迭代器
Set<Map.Entry<K, V>> entrySet();
是和Set有關(guān)聯(lián)的,思想上主要以key-value的形式存儲數(shù)據(jù),但是具體的實現(xiàn)會交給子類去實現(xiàn)。
ArrayMap
ArrayMap和ArraySet一樣,內(nèi)部用兩個數(shù)組實現(xiàn)int[] mHashes好Object[] mArray
不同于ArraySet的是,ArraySet的mHashes是用Object的hash,而ArrayMap的mHashes是用key的hash。
TreeMap
上一篇講的TreeSet內(nèi)部也是用的TreeMap。TreeMap是一個紅黑樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),如果不了解紅黑樹的話,直接看會比較懵逼,不過沒關(guān)系,我們可以往上一級去看,紅黑樹其實是一種二叉搜索樹,那什么是二叉搜索樹呢?簡單來說,二叉搜索樹是任何一個節(jié)點的左子樹都小于當(dāng)前節(jié)點,任何一個節(jié)點的右子樹都大于當(dāng)前節(jié)點。
這樣講就更容易能理解了吧。那這棵樹的順序就是中序遍歷的順序,它也符合二分查找的條件。如果還是不理解的話可以先去了解一下二叉搜索樹,這比紅黑樹更容易理解。二叉搜索樹在插入節(jié)點之后,要實現(xiàn)平衡,通常可以通過左旋和右旋去實現(xiàn)(這個算法這里也不詳細說,感興趣的可以自己去了解,不感興趣的可以先記住這個概念)。而紅黑樹要達到平衡,通過左旋和右旋之外還有可能需要實現(xiàn)變色,這個相對于二叉搜索樹來說會相對更加復(fù)雜。但是沒關(guān)系,先記住這個概念。它的特點主要是查找通過二分查找,插入會通過左旋右旋和變色來維持平衡。
這里也可以擴展一下紅黑樹的特征,但是不會詳細的介紹
1. 結(jié)點是紅色或黑色
2. 根結(jié)點是黑色
3. 所有葉子都是黑色
4. 每個紅色結(jié)點的兩個子結(jié)點都是黑色
5. 從任一結(jié)點到其每個葉子的所有路徑都包含相同數(shù)目的黑色結(jié)點

其內(nèi)部的TreeMapEntry是它的結(jié)構(gòu)體
static final class TreeMapEntry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
K key;
V value;
TreeMapEntry<K,V> left;
TreeMapEntry<K,V> right;
TreeMapEntry<K,V> parent;
boolean color = BLACK;
/**
* Make a new cell with given key, value, and parent, and with
* {@code null} child links, and BLACK color.
*/
TreeMapEntry(K key, V value, TreeMapEntry<K,V> parent) {
this.key = key;
this.value = value;
this.parent = parent;
}
/**
* Returns the key.
*
* @return the key
*/
public K getKey() {
return key;
}
/**
* Returns the value associated with the key.
*
* @return the value associated with the key
*/
public V getValue() {
return value;
}
/**
* Replaces the value currently associated with the key with the given
* value.
*
* @return the value associated with the key before this method was
* called
*/
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;
}
}
能看到除了key-value之外,還有l(wèi)eft,right,parent表示左子節(jié)點,右子節(jié)點和父節(jié)點,還有一個boolean類型的color表示這個節(jié)點是紅色的還是黑色的。也可以簡單看看它的put方法
public V put(K key, V value) {
TreeMapEntry<K,V> t = root;
......
int cmp;
TreeMapEntry<K,V> parent;
// split comparator and comparable paths
Comparator<? super K> cpr = comparator;
if (cpr != null) {
do {
parent = t;
cmp = cpr.compare(key, t.key);
if (cmp < 0)
t = t.left;
else if (cmp > 0)
t = t.right;
else
return t.setValue(value);
} while (t != null);
}
......
}
Comparator能實現(xiàn)自己的排序規(guī)則,一般都是默認的規(guī)則。通過compare去找到合適的位置插入紅黑樹,這段代碼還是沒什么難的地方,也不詳細去講了。
HashMap
這個相對而言就比較重要,因為用的比較多,所以可能會講的相對更詳細。可以先看看它的內(nèi)部的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),內(nèi)部是一個節(jié)點數(shù)組Node<K,V>[] table,每個節(jié)點又是一個鏈表(或紅黑樹)的結(jié)構(gòu)。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
節(jié)點主要有3個重要的參數(shù),key,value和key的hash。
那我們就先需要搞懂它的一個邏輯,它會想用Key去生成hash,再用hash去計算出這個節(jié)點在數(shù)組中的下標(biāo)。所以先看計算key的hash的方法
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
拿到key的hashcode,然后讓這個hashcode的高16位和低16位做異或運算。這個操作是為了什么呢?這個是為了降低哈希沖突的概率,那這里又引出了什么是hash沖突?
這里直接說會比較難去理解,沒關(guān)系,我們先往下講如何通過hash去計算數(shù)組的位置,理解完這個步驟之后我們再反回來講哈希沖突這個事。
在HashMap的put方法中有一段代碼
......
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
......
這個(n - 1) & hash就是計算數(shù)組下標(biāo)的方式,通過hash和數(shù)組長度-1做與運算,來得到這個節(jié)點應(yīng)該插入到數(shù)組的哪個位置。那為何要用hash和數(shù)組長度-1做與運算,這個數(shù)組長度-1是什么東西?這又要涉及到另一個知識點,所以說hashmap中的細節(jié)比較多。
首先這個hashmap的長度,必須是2的n次方,比如4,8,16,32。 它內(nèi)次擴容也是x2,這時候我們再去看長度-1,比如長度是16,那16-1是15,它對應(yīng)的二進制是1111,假如長度是32,那31的二進制是11111。看到這里相信你已經(jīng)知道長度-1代表什么了。講到長度,這里又會涉及一個知識點是為什么HashMap的默認長度是16,定8不行嗎?定32不行嗎?這個放到最后講。
我們回過來先繼續(xù)去說哈希沖突這事,什么是哈希沖突?hash沖突的意思是兩個不同的對象,計算出來的哈希值相同。放在HashMap中你也可以簡單理解成,兩個不同的key計算出的數(shù)組下標(biāo)相同。而HashMap中解決哈希沖突的方法是上面的高16位和低16位做異或,和用鏈地址法(就是相同的話,節(jié)點用鏈表或者紅黑樹表示)
鏈地址法比較容易理解,主要還是為什么hash的高16位和低16位做異或能降低哈希沖突的概率。那是因為平常計算的時候,高16位是不會參與計算的, 我舉個例子,假如兩個不同的key計算出來的hash值,高16位不同,低16位相同,數(shù)組長度是16,這時候你這兩個hash與15做與運算,得到的結(jié)果相同吧,那不就沖突了?如果我把高16位和低16位先做異或,這時候會讓高16位參與到運算中,所以他們計算出的結(jié)果就會不同。
此時可能有人會想,那為什么不把32位的hash分4段做異或,4段8位做異或,這樣不就更充分嗎?這樣確實能更先降低數(shù)組長度是16情況下的哈希沖突概率,但是你要考慮整形的最大值,當(dāng)數(shù)組的長度-1達到16位時,這樣做就會出現(xiàn)問題。
通過Key計算出數(shù)組的位置,如果這個位置沒節(jié)點,就把這個節(jié)點放入,如果有節(jié)點,就遍歷這個節(jié)點的鏈表,所以我們看put方法具體的操作
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;
// 判斷數(shù)組中沒結(jié)點的話創(chuàng)建結(jié)點然后添加進取
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 判斷結(jié)點的hash和key是相等的話直接改值
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 判斷是紅黑樹的情況(后面會說)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 判斷是鏈表的情況,循環(huán)遍歷鏈表找到hash和key相同的結(jié)點
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
// 沒找到的情況下創(chuàng)建一個新的結(jié)點放到鏈表末尾
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 判斷是否需要將鏈表轉(zhuǎn)成紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 找到相同的key,直接替換value然后結(jié)束流程
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 擴容
if (++size > threshold)
resize();
// 鉤子
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
從中能看出put內(nèi)部的主要操作是判斷對應(yīng)數(shù)組的位置是否有結(jié)點,沒有的話直接放進去,有的話遍歷這個結(jié)點的鏈表或者紅黑樹,找到hash和key相同的結(jié)點替換掉,如果沒有,則新建結(jié)點放到尾部,如果鏈表的長度到達8,將鏈表轉(zhuǎn)成紅黑樹。最后再判斷是否要擴容。
這段代碼還是比較容易理解的,先講講最后的afterNodeInsertion,鉤子函數(shù),雖然在這里面沒有任何代碼,但從設(shè)計的角度去看,這是一個比較好的設(shè)計,可以增強擴展性。
比較重要的操作就是轉(zhuǎn)紅黑樹的操作,可以看看它的常量定義
/** * The bin count threshold for using a tree rather than list for a * bin. Bins are converted to trees when adding an element to a * bin with at least this many nodes. The value must be greater * than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in * tree removal about conversion back to plain bins upon * shrinkage. */ static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; /** * The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a * resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at * most 6 to mesh with shrinkage detection under removal. */ static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
可以看到這里小于6個的時候轉(zhuǎn)回鏈表,轉(zhuǎn)的操作在resize的split方法。說到resize,我們也可以看看,這個方法也算重點
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
......
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
......
// 重點是newCap = oldCap << 1
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
......
}
......
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)
// 單結(jié)點情況下的擴容
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 紅黑樹情況下的擴容
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 鏈表情況下的擴容
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;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.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;
}
我這里屏蔽了一些代碼,只保留重點的代碼,能簡單的看出擴容的操作就是創(chuàng)建另一個數(shù)組,然后給新數(shù)組賦值后覆蓋舊數(shù)組。如果看過上一篇文章的ArrayList,那就能很容易知道,短時間頻繁的擴容會導(dǎo)致內(nèi)存抖動,所以為什么初始長度不定2,不定4,不定8 。然后看最主要的擴容操作newCap = oldCap << 1,新的長度是舊的長度左移動一位,其實就是x2,所以上面有說hashmap的長度都是2的n次方。
然后看看3種不同情況的擴容,先看單結(jié)點的情況,如果數(shù)組中對應(yīng)的位置只有一個結(jié)點,那就重新計算它的下標(biāo),然后換個位置。
再先看如果是鏈表的情況。它會把鏈表拆分成兩條鏈表,分別放到數(shù)組的newTab[j]和newTab[j + oldCap] ,這個大概的思路是這樣,詳細的話多看幾次代碼也能很容易理解。最后再來看紅黑樹的情況。調(diào)用split方法
final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
TreeNode<K,V> b = this;
// Relink into lo and hi lists, preserving order
TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
next = (TreeNode<K,V>)e.next;
e.next = null;
if ((e.hash & bit) == 0) {
if ((e.prev = loTail) == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
++lc;
}
else {
if ((e.prev = hiTail) == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
++hc;
}
}
if (loHead != null) {
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index] = loHead.untreeify(map);
else {
tab[index] = loHead;
if (hiHead != null) // (else is already treeified)
loHead.treeify(tab);
}
}
if (hiHead != null) {
if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
else {
tab[index + bit] = hiHead;
if (loHead != null)
hiHead.treeify(tab);
}
}
}
這里只需要簡單理解,TreeNode這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是繼承Node的,for循環(huán)中的操作其實就和鏈表中的操作一樣,分成low和height兩部分,然后判斷小于UNTREEIFY_THRESHOLD也就是6的情況下,轉(zhuǎn)成Node結(jié)點,也就是樹轉(zhuǎn)回鏈表。
總結(jié)
這次主要講了ArrayMap、TreeMap和HashMap3個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),因為這3個用得比較多,但并不是Map中只有這3個,比如Map中還有IdentityHashMap、WeakHashMap這些,但是比較常用的就是這3種,其中最重要的是HashMap。
HashMap中比較重要的是它的一些設(shè)計的思想,比如如何去解決和降低哈希沖突,為什么默認的大小是16,其次要了解它的一個工作原理,我這里主要是以put方法來舉例,當(dāng)中就涉及到像鏈地址法,鏈表轉(zhuǎn)紅黑樹,擴容等操作。和LinkedList一樣,我也十分建議沒看過HashMap源碼的人能去看看,體驗一下它內(nèi)部的一些代碼設(shè)計思想和細節(jié)的處理。
通過這兩篇文章,平常比較常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本都講完了,下一篇就開始講講和線程安全相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
以上就是Android Map數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)全面總結(jié)分析的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于Android Map數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
相關(guān)文章
Android繼承ViewGroup實現(xiàn)Scroll滑動效果的方法示例
這篇文章主要介紹了Android繼承ViewGroup實現(xiàn)Scroll滑動效果的方法,結(jié)合實例形式分析了Android滑動效果的原理及擴展ViewGroup實現(xiàn)滑動功能的相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2017-08-08
Android使用Photoview實現(xiàn)圖片左右滑動及縮放功能
這篇文章主要為大家詳細介紹了Android使用Photoview實現(xiàn)圖片左右滑動及縮放功能,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-01-01
Android 自定義圓形頭像CircleImageView支持加載網(wǎng)絡(luò)圖片的實現(xiàn)代碼
這篇文章主要介紹了Android 自定義圓形頭像CircleImageView支持加載網(wǎng)絡(luò)圖片的實現(xiàn)代碼,非常不錯具有參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2016-10-10
Android 中自定義ContentProvider與ContentObserver的使用簡單實例
這篇文章主要介紹了Android 中自定義ContentProvider與ContentObserver的使用簡單實例的相關(guān)資料,這里提供實例幫助大家學(xué)習(xí)理解這部分內(nèi)容,需要的朋友可以參考下2017-09-09
使用Composing?builds提升Android編譯速度
這篇文章主要介紹了使用Composing?builds提升Android編譯速度示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪2022-06-06
Android開發(fā)經(jīng)驗談:并發(fā)編程(線程與線程池)(推薦)
這篇文章主要介紹了Android開發(fā)經(jīng)驗談:并發(fā)編程(線程與線程池),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2019-04-04
Android多線程+單線程+斷點續(xù)傳+進度條顯示下載功能
這篇文章主要介紹了Android多線程+單線程+斷點續(xù)傳+進度條顯示下載功能,需要的朋友可以參考下2017-06-06

