序文：Java 8の後に追加された新しいものがたくさんあります。オンラインで関連する情報を見つけました。ハッシュマップが乱用された後、私は自分自身に関連する知識を整理することにしました。写真といくつかのコンテンツを参照するこの記事：http：//www.vevb.com/article/80446.htm
ハッシュマップの保管構造を図に示します。バケツに8つ以上のノードがある場合、保管構造は赤と黒の木であり、8未満は一方向リンクリストです。
1：ハッシュマップの一部のプロパティ
パブリッククラスハッシュマップ<k、v>拡張抽象マップ<k、v>実装マップ<k、v>、クローン可能、シリアル化可能{private static final long serialversionuid = 362498820763181265l; 30; //デフォルトの塗りつぶし要因（前のバージョンは負荷係数とも呼ばれていました）静的最終float default_load_factor = 0.75f; //これはしきい値です。バケットのリンクリストの数がこの値よりも大きい場合、赤と黒の木に変換されます。 PUTメソッドのコードは、静的なfinal int treeify_threshold = 8; //しきい値でもあります。バケットのリンクリストの数がこの値よりも少ない場合、ツリーはリンクリストに変換されますstatic final int untreeify_threshold = 6; //ソースコードのコメントで、ツリーの最小容量は少なくとも4 x treeify_threshold = 32。要素の保存され、常に2つの過渡ノード<k、v> []テーブル;一時的なセット<map.entry <k、v >> enterset; //保存されている要素の数は、これは配列の長さに等しくないことに注意してください。一時的なINTサイズ; //マップ構造の各拡張と変更のカウンターは一時的なint modcount;2：ハッシュマップ構築方法
//初期容量を指定し、充填因子パブリックハッシュマップ（int initial-capacity、float loadactor）{//指定された初期容量は非陰性です（初期容量<0）新しい違法容量（違法初期容量： +初期容量）; Maximion_capacity; //充填比は正です（loadFactor <= 0 || float.isnan（loadfactor））新しいIllegalargumentexception（違法荷重係数： +loadfactor）; this.loadfactor = loadfactor; //容量を指定した後、Tablesize forメソッドは臨界値を計算します。データを配置するときに値を超えると、拡大します。値は間違いなく2.//指定された初期容量は保存されておらず、臨界値を生成するためにのみ使用されます。thredhold = tablesizefor（initialcapacity）;} // n | = n >>> 1; n | = n >>> 2; n | = n >>> 4; n | = n >>> 8; n | = n >>> 16; //三角演算子のネストされた戻り（n <0）？ 1：（n> = maximion_capacity）？ Maximinal_capacity：n + 1;} // constructor 2public hashmap（int initialCapacity）{this（initialCapacity、default_load_factor）;} // constructor 3public hashmap（）{this.loadfactor = default_load_factor; //他のすべてのフィールドがデフォルト}}3：取得して配置するときに配列内の要素の位置を決定する
static final int hash（object key）{int h; return（key == null）？ 0：（h = key.hashcode（）） ^（h >>> 16）;}場所を決定します
最初のステップ：最初のことは、キーのハッシュコードを計算することです。これはINTタイプ番号です。次のH >>> 16ソースコードのコメントは次のように述べています。ハッシュ衝突を避けるために、高い位置は低位置に広がります。これは、速度やパフォーマンスなどのさまざまな要因を考慮した後に行われます。
ステップ2：Hはハッシュコードで、長さは上記のノード[]配列の長さで、同じ操作H＆（長さ1）を実行します。長さは2 -1の倍数であるため、そのバイナリコードは1であり、操作後に均一性を確保するために、他の数値が1の結果が0または1になる場合があります。つまり、ハッシュメソッドにより、結果の均一性が保証されます。これは非常に重要であり、ハッシュマップのパフォーマンスに大きく影響します。比較のために次の写真を参照してください。
図3.1は非対称ハッシュの結果です
図3.2は、バランスの取れたハッシュ結果です
これら2つのグラフには多くのデータはありません。リンクされたリストが8より長い場合、赤と黒の木に変換されます。当時はもっと明白だろう。 JDK8は常に以前にリンクされたリストでした。リンクされたリストクエリの複雑さはo（n）であり、独自の特性による赤と黒の木の複雑さはo（log（n））です。ハッシュの結果が不均一な場合、操作の複雑さに大きく影響します。 a <a href = "http://blog.chinaunix.net/uid-26575352-ID-3061918.html">赤とブラックツリーの基本知識ブログ</a>オンラインの別の例があります。
Public Class MutableKeyTest {public static void main（string args []）{class mykey {integer i; public void seti（integer i）{this.i = i;} public mykey（this.i = i;}@overridepublic int hashcode（）{/ return i;メソッドは@OverridePublic boolean Equals（オブジェクトobj）{if（obj instanceof mykey）{return i.equals（（（（mykey））obj）.i） map <mykey、string> map = new hashmap <>（25000,1）; date begin = new date（）; for（int i = 0; i <20000; i ++）{map.put（new mykey（i）、 "test" + i）;} date end = new date（）; system.out.println（ "time（" time（ms） " +（end.gettime（）;4：メソッドを取得します
public v get（object key）{node <k、v> e; return（e = getnode（hash（key）、key））== null？ null：e.value;} final node <k、v> getNode（int hash、object key）{node <k、v> [] tab; node <k、v> first、e; int n; k k; // hash＆（length -1）赤と黒の木のルート位置またはリンクリストのヘッダーを取得しますif（（tab = table）！= null &&（n = tab.length）> 0 &&（first = tab]） key.equals（k）））first; if（（e = first.next）！= null）{//ツリーの場合、赤と黒の木を通過する複雑さはo（log（n））です。 == hash &&（（k = e.key）== key ||（key！= null && key.equals（k））））return e;}5：メソッドを置くと、h＆（長さ1）に従ってバケツを見つけてから、赤と黒の木かリンクされたリストとputvalかを確認します
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;ノード<k、v> p; int n、i; //タブが空の場合、または長さが0の場合、メモリに割り当てられたresize（）if（（tab = table）== null ||（n = tab.length）== 0）n =（tab = resize（））。空の場合、putif（（p = tab [i =（n -1）＆hash]）== null）tab [i] = newnode（hash、key、value、null）; else {node <k、v> e; k k; //最初のノードのハッシュ値は同じであり、キー値は挿入キーと同じです（p.hash == hash &&（（k = p.key）== key ||（key！= null && key.equals（k）））e = p; Putvalの後、ツリー全体を横断する必要があります。必要に応じて、値を変更して、赤と黒の木の特性e =（（treeNode <k、v>）pの特性（this、tab、hash、key、value）; else {//（int bincount = 0;; ++ bincount）{if（e = p.next）= nuld {/ eはnuldに達します。テーブルの新しいノードP.Next = newNode（ハッシュ、キー、値、null）; //新しいノードを追加した後、ノードの数がしきい値に達した場合、リンクされたリストを赤と黒の木に変換する場合（bincount> = treeify_threshold -1） Hash &&（（k = e.key）== key ||（key！= null && key.equals（k））））））））） value; autgleDeaccess（e）; return oldvalue;} ++ modcount; if（++ size> threshold）resize（）; foredodeinsertion（evict）; return null;}6：サイズメソッド
final node <k、v> [] resize（）{node <k、v> [] oldtab = table; int oldcap =（oldtab == null）？ 0：oldtab.length; int oldthr = shreshold; int newcap、newtr = 0; if（oldcap> = maximing_capacity）{threshold = integer.max_value;} //この文はより重要です。 > = default_initial_capacity）newthr = oldthr << 1; // double threshold} else if（oldthth> 0）//初期容量がしきい値に配置された場合、whrotholdnewcap = oldtr; loadfactor; newthr =（newCap <Maximing_capacity && ft <（float）maximum_capacity？（int）ft：integer.max_value）;} threshold = newthr;@suppresswarnings（{"rawTypes"、 "Unchecked"}） node [newcap]; table = newtab; if（oldtab！= null）{for（int j = 0; j <oldcap; ++ j）{node <k、v> e; if（（e = oldtab [j]） treeNodeのinstance）（（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> do {next = e. {if（lotail == null）lohead = e; elselotail.next = e; lotail = e;} else {if（hitail == null）hihead = e; elsehitail.next = e; hitail = e;}} ！= null）{hitail.next = null; newtab [j + oldcap] = hihead;}}}}} newtab;}}}}}上記は、編集者が紹介したJava8ハッシュマップの実装原則分析に関する関連する知識です。それがあなたに役立つことを願っています！