java

容器的深入研究

基本功能

Arrays & Collections

常用的方法

//Arrays.java
public static <T> List<T> asList(T... a) {
   return new ArrayList<>(a);
}

注意这里返回的ArrayList不同于我们平时使用的ArrayList,根据该ArrayLsit的源码

private static class ArrayList extends AbstractList 知道其继承至AbstractList,但是没有实现它的add()和delete()方法,因此若调用会抛出UnsupportedOperationException的提示,这是由于该List的底层就是一个数组,而且不会扩容,所以不支持添加等操作,在使用的时候要特别注意。

List list = ...;
List lists1 = new ArrayList(list);
List lists2 = Collections.addAll(list);

上面代码,相比lists1,lists2更为高效。

集合类基本介绍

List 以特定顺序保存的一组元素

Set 以特定顺序保存的不重复的一组元素

Queue 同数据结构队列

Map 使用KV保存两组值

具体介绍

集合类图

List

相比Collection,多 了一些方法,如listIterator()等.

ArrayList

ArrayList包含函数

概述

根据类图可以知道ArrayList的继承结构,RandomAccess是一个说明性接口,没有任何的方法实现.ArrayList的底层实现任然是数组,当容量达到一定时,会新建一个数组,再把原来的数据拷贝过去,所以性能并不是太好.下面详细的看看.

准备

由于ArrayList的底层是由数组实现的,并且ArrayList是动态大小,因此修改扩容,这里用到Arrays.copyOf(…)方法

public static <T,U> T[] copyOf(U[] original, int newLength, Class<? extends T[]> newType) {
    @SuppressWarnings("unchecked")
    T[] copy = ((Object)newType == (Object)Object[].class)
          ? (T[]) new Object[newLength]
          : (T[]) Array.newInstance(newType.getComponentType(), newLength);
    System.arraycopy(original, 0, copy, 0,
                   Math.min(original.length, newLength));  //native
    return copy;
}

源码阅读

transient Object[] elementData; // 为什么是Object而不是泛型E? private int size; //实际大小 size()函数就是返回该值 它的三个构造函数的作用都是初始化上面两个参数的值.都是非常的简单,不多说,下面看看最常用的add()函数.

public boolean add(E e) {
   ensureCapacityInternal(size + 1);  // 判断数组容量是否够,不够就扩容
   elementData[size++] = e;
   return true;
}
public void add(int index, E element) {
    rangeCheckForAdd(index); //index > size || index < 0抛异常
    ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
    System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
                     size - index);//index后的往后移一位
    elementData[index] = element;
    size++;
}
public boolean addAll(Collection<? extends E> c) {
    Object[] a = c.toArray();
    int numNew = a.length;
    ensureCapacityInternal(size + numNew);  // Increments modCount
    System.arraycopy(a, 0, elementData, size, numNew);
    size += numNew;
    return numNew != 0;
}

public boolean addAll(int index, Collection<? extends E> c) {
    rangeCheckForAdd(index);
    Object[] a = c.toArray();
    int numNew = a.length;
    ensureCapacityInternal(size + numNew);  // Increments modCount
    int numMoved = size - index;
    if (numMoved > 0)
       System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + numNew,
                         numMoved);
    System.arraycopy(a, 0, elementData, index, numNew);
    size += numNew;
    return numNew != 0;
}

本身这段代码是非常容易理解的,下面看看它扩容的实现.

private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
      if (elementData == EMPTY_ELEMENTDATA) { //还没有数据时
          minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
      }
      ensureExplicitCapacity(minCapacity);
}
private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
     modCount++;
     // overflow-conscious code
     //注意elementData.length只是表示现有的容量,不是size
     if (minCapacity - elementData.length > 0)
         grow(minCapacity);
}
private void grow(int minCapacity) {
    // overflow-conscious code
    int oldCapacity = elementData.length;
    int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);//增加1.5倍容量,位操作效率远远高于做除法
    if (newCapacity - minCapacity < 0) //容量还没有达到申请的量
        newCapacity = minCapacity;
    if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) //Integer.MAX_VALUE - 8
        newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
    // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
    elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);//把原来的数据移动到新数组中

private static int hugeCapacity(int minCapacity) {
    if (minCapacity < 0) // int 溢出变为负数了
        throw new OutOfMemoryError();
    return (minCapacity > MAX_ARRAY_SIZE) ?
         Integer.MAX_VALUE :
         MAX_ARRAY_SIZE;
}

通过上面的代码,可以看到ArrayList的最大容量为Integer.MAX_VALUE,接下来就看看同等常用的get()函数.

public E get(int index) {
     rangeCheck(index);  //检查index是否在[0,size)范围内,具体实现就这一个条件判断
     return elementData(index); //取得元素elementData[index]
}

根据他的名称我们很容易的了解他的功能,并且对于数组的随机存取,这个实现太简单了,就不必多说.下面看看set()方法.

public E set(int index, E element) {
    rangeCheck(index);
    E oldValue = elementData(index);
    elementData[index] = element;
    return oldValue;
}

卧槽,我都不想多说什么了,就是简单的判断index的范围,然后就是对数组操作.函数indexOf()/contains()和lastIndexOf()都是简单的对数组的遍历过程,也跳过.下面看看remove()相关的方法.

public E remove(int index) {
    rangeCheck(index);
    modCount++;
    E oldValue = elementData(index);
    int numMoved = size - index - 1;
    if (numMoved > 0)
        System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
                         numMoved);
    elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work
    return oldValue;
}
/**
 * 先遍历查找到index,在移除
 */
public boolean remove(Object o) {
    if (o == null) {
        for (int index = 0; index < size; index++)
            if (elementData[index] == null) {
                fastRemove(index);
                return true;
            }
    } else {
        for (int index = 0; index < size; index++)
            if (o.equals(elementData[index])) {
                fastRemove(index);
                return true;
            }
    }
    return false;
}
private void fastRemove(int index) {
    modCount++;
    int numMoved = size - index - 1;
    if (numMoved > 0)
        System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
                         numMoved);
    elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work
}

下面看看retainAll()和removeAll()的实现函数batchRemove().

private boolean batchRemove(Collection<?> c, boolean complement) {
    final Object[] elementData = this.elementData;
    int r = 0, w = 0;
    boolean modified = false;
    try {
        for (; r < size; r++)
           if (c.contains(elementData[r]) == complement)
                elementData[w++] = elementData[r]; //保留相等/或者不等的部分
    } finally {
       // Preserve behavioral compatibility with AbstractCollection,
       // even if c.contains() throws.
       if (r != size) {
           System.arraycopy(elementData, r,
                            elementData, w,
                             size - r);
            w += size - r;
        }
        if (w != size) {
            // clear to let GC do its work
            for (int i = w; i < size; i++)
                elementData[i] = null;
            modCount += size - w;
            size = w;
            modified = true;
        }
    }
     return modified;
}

下面看看排序函数sort()

public void sort(Comparator<? super E> c) {
    final int expectedModCount = modCount;
    Arrays.sort((E[]) elementData, 0, size, c);
    if (modCount != expectedModCount) {
        throw new ConcurrentModificationException();
    }
    modCount++;
}

由上面的代码可以看出sort()在排序过程重中是不允许执行修改/添加等等操作的.subList()返回一个List,但是这个List是依附在原本的ArrayList的,也就是说subList()得到的List其实是ArrayList的镜像,当ArrayList修改后,取得的subList也会显示出修改后的状态.这里可以看看它的一部分实现

//构造函数
SubList(AbstractList<E> parent,
        int offset, int fromIndex, int toIndex) {
   this.parent = parent;
   this.parentOffset = fromIndex;
   this.offset = offset + fromIndex;
   this.size = toIndex - fromIndex;
   this.modCount = ArrayList.this.modCount;
}
public E get(int index) {
   rangeCheck(index);
   checkForComodification();
   //从这里可以看出,它的数据是外部类ArrayList的.
   return ArrayList.this.elementData(offset + index);
}

最后看看函数listIterator()和函数iterator(),他们分别返回一个双向迭代器和单向迭代器.本质他们的遍历过程还是数组的遍历,想要了解详情可以去看看具体的源码,这里就不介绍了.

LinkedList

LinkedList包含函数

概述

inkedList实现了List、Deque、Cloneable以及Serializable接口。其中Deque是双端队列接口,所以LinkedList可以当作是栈、队列或者双端队队列。在使用它的时候,通常可以把它向上转型为List,Queue已达到缩小她的接口的功能(限制了不需要的方法).

源码阅读

由于是由链表实现,首先需要查看的就是结点了.

private static class Node<E> {
        E item;
        Node<E> next;
        Node<E> prev;

        Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
            this.item = element;
            this.next = next;
            this.prev = prev;
        }
} 

在LinkedList的内部,保存着first和last结点的引用,这样就方便了两端的插入删除等操作.

    transient int size = 0;
    transient Node<E> first;
    transient Node<E> last;

下面看看它的关键实现函数,添加结点相关函数.

//尾部添加
void linkLast(E e) {
        final Node<E> l = last;
        final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null); //注意构造函数已经绑定的前结点
        last = newNode;
        if (l == null)
            first = newNode;
        else
            l.next = newNode;
        size++;
        modCount++;
}
//头部添加
private void linkFirst(E e) {
        final Node<E> f = first;
        final Node<E> newNode = new Node<>(null, e, f);
        first = newNode;
        if (f == null)
            last = newNode;
        else
            f.prev = newNode;
        size++;
        modCount++;
}
//在某个结点前添加
void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
        // assert succ != null;
        final Node<E> pred = succ.prev;
        final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
        succ.prev = newNode;
        if (pred == null)
            first = newNode;
        else
            pred.next = newNode;
        size++;
        modCount++;
}

删除结点相关函数.

E unlink(Node<E> x) {
        // assert x != null;
        final E element = x.item;
        final Node<E> next = x.next;
        final Node<E> prev = x.prev;

        if (prev == null) {
            first = next;
        } else {
            prev.next = next;
            x.prev = null;
        }

        if (next == null) {
            last = prev;
        } else {
            next.prev = prev;
            x.next = null;
        }

        x.item = null;
        size--;
        modCount++;
        return element;
 }
private E unlinkFirst(Node<E> f) {
        // assert f == first && f != null;
        final E element = f.item;
        final Node<E> next = f.next;
        f.item = null;
        f.next = null; // help GC
        first = next;
        if (next == null)
            last = null;
        else
            next.prev = null;
        size--;
        modCount++;
        return element;
}
private E unlinkLast(Node<E> l) {
        // assert l == last && l != null;
        final E element = l.item;
        final Node<E> prev = l.prev;
        l.item = null;
        l.prev = null; // help GC
        last = prev;
        if (prev == null)
            first = null;
        else
            prev.next = null;
        size--;
        modCount++;
        return element;
}

以上两组函数实现都是非常的简单,和数据结构书中讲的都几乎一样,想必大家也可以看懂,就不多废话了,而该类的其他方法多依赖于以上方法的实现.还有一个其他函数的依赖函数是node()

//获取第index个结点
Node<E> node(int index) {
        // assert isElementIndex(index);
        if (index < (size >> 1)) {
            Node<E> x = first;
            for (int i = 0; i < index; i++)
                x = x.next;
            return x;
        } else {
            Node<E> x = last;
            for (int i = size - 1; i > index; i--)
                x = x.prev;
            return x;
        }
}

可以看出他是遍历链表的操作,只是因为有first和last的存在,可以稍微优化一下.

Stack

根据上面LinkedList的实现,其实使用LinkedList实现一个Stack是非常的容易的,可以看看实现方式.

public class Stack<T> {
    private LinkedList<T> storage = new LinkedList<T>();

     /** 入栈 */
    public void push(T v) {
       storage.addFirst(v);
    }

     /** 出栈,但不删除 */
    public T peek() {
       return storage.getFirst();
    }

     /** 出栈 */
    public T pop() {
       return storage.removeFirst();
    }

     /** 栈是否为空 */
    public boolean empty() {
       return storage.isEmpty();
    }

     /** 打印栈元素 */
    public String toString() {
       return storage.toString();
    }
}

但是Java中任然提供了Stack类,而且实现方式与上面的完全不同,它的内部存储结构是数组,基本的实现其实还是和ArrayList差不多,而且在«Think In Java»中并不建议使用它,因此这里不讲了.

Map

HashMap

HashMap包含函数

本文的代码均来至于JDK1.8,HashMap与前面版本的变化比较大,Android SDK V23中的是旧版本的

源码阅读

    transient Node<K,V>[] table;
    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
    // HashMap的阈值,用于判断是否需要调整HashMap的容量(threshold = 容量*加载因子)   
    int threshold;
    final float loadFactor; //加载因子,注意Android SDK写死的0.75

在这里可以看看构造函数的参数

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;
        //tableSizeFor(n) Returns the smallest power of two >= its argument
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

可以看出threshold在没到达最大值之前是$2^n$.下面再看看常用的方法.

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; Node<K,V> p; int n, i;
        //还没有初始化数组
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //找到要添加的位置
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            //如果还没有元素,就放入
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                //已经存在了一个相同KEY的元素
                e = p;
                //红黑树,JDK1.8的优化点,当链表的长度大于8时,不再使用链表,转为红黑树
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                //链表结构
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //添加到链表尾部
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash); //链表长度为8了,转红黑树
                        break;
                    }
                    //在链表中找到了同KEY值得元素
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key ,已经存在的KEY,修改原本的值
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict); //空操作
        return null;
}
 final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
        int n, index; Node<K,V> e;
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize();
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
            do {
                TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
                if (tl == null)
                    hd = p;
                else {
                    p.prev = tl;
                    tl.next = p;
                }
                tl = p;
            } while ((e = e.next) != null);
            //到此得到一个双向链表的格式.
            if ((tab[index] = hd) != null)
                hd.treeify(tab); //形成从该节点连接的节点的树。实现有点复杂
        }
}

关于红黑树的操作本身是非常复杂的,可以参考Wiki,接下来看看get()操作.

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;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            //Fiest为链表的首节点或红黑树的根节点
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    //在红黑树中查找
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                   //链表中遍历查找
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
}

之理也只是大体说明一下HashMap的结构,核心的东西就是红黑树,它的其他方法也是大体一致,都是对链表和红黑树的操作.entrySet()和keySet()也是和List中的iterator一样,内部的操作都是由HashMap本身来完成.

public boolean containsValue(Object value) {
        Node<K,V>[] tab; V v;
        if ((tab = table) != null && size > 0) {
            for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
                for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
                    if ((v = e.value) == value ||
                        (value != null && value.equals(v)))
                        return true;
                }
            }
        }
        return false;
}

这个函数大家可能也会有一点困惑,为什么这里就只讨论了链表的情况,并根据next()遍历整个链表?其实TreeNode是继承至Node,并且在生成红黑树的时候并没有修改next的指向,所以通过next()遍历就没问题了.

TreeMap

TreeMap包含函数

TreeMap的底层实现也是基于红黑树的.

源码阅读 还是老规矩,先看最常用的方法put().

public V put(K key, V value) {
        Entry<K,V> t = root;
        //红黑树为空,直接添加一个结点接OK
        if (t == null) {
            compare(key, key); // type (and possibly null) check
            root = new Entry<>(key, value, null);
            size = 1;
            modCount++;
            return null;
        }
        int cmp;
        Entry<K,V> parent;
        // split comparator and comparable paths
        Comparator<? super K> cpr = comparator;
        //优先使用主动提供的比较器,
        //在使用该类(KEY)自带的比较器(继承Comparable)
        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
                    //找到key值相同的结点,覆盖该值即可
                    return t.setValue(value);
            } while (t != null);
        }
        else {
            //key不允许为NULL
            if (key == null)
                throw new NullPointerException();
            @SuppressWarnings("unchecked")
                Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
            do {
                parent = t;
                cmp = k.compareTo(t.key);
                if (cmp < 0)
                    t = t.left;
                else if (cmp > 0)
                    t = t.right;
                else
                    return t.setValue(value);
            } while (t != null);
        }
        //到此找到了要插入到结点parent的子结点
        Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent);
        if (cmp < 0)
            parent.left = e;
        else
            parent.right = e;
        //插入完成,此时的红黑树结构可能已经被破坏,需要重新构建
        //过程和HasmMap的其实是一样的.了解更多可以看文章后面的参考
        fixAfterInsertion(e);
        size++;
        modCount++;
        return null;
}

接下来看看get()函数.

public V get(Object key) {
        Entry<K,V> p = getEntry(key);
        return (p==null ? null : p.value);
}

final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        // Offload comparator-based version for sake of performance
        if (comparator != null)
            //自定义比较器的时候
            return getEntryUsingComparator(key);
        if (key == null)
            throw new NullPointerException();
        @SuppressWarnings("unchecked")
            Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
        Entry<K,V> p = root;
        //实现就是查找二叉树查找问题
        while (p != null) {
            int cmp = k.compareTo(p.key);
            if (cmp < 0)
                p = p.left;
            else if (cmp > 0)
                p = p.right;
            else
                return p;
        }
}
//这个函数的实现
final Entry<K,V> getEntryUsingComparator(Object key) {
        @SuppressWarnings("unchecked")
            K k = (K) key;
        Comparator<? super K> cpr = comparator;
        if (cpr != null) {
            Entry<K,V> p = root;
            while (p != null) {
                int cmp = cpr.compare(k, p.key);
                if (cmp < 0)
                    p = p.left;
                else if (cmp > 0)
                    p = p.right;
                else
                    return p;
            }
        }
        return null;
}

遍历的时候调用了一个函数

final Entry<K,V> nextEntry() {
            Entry<K,V> e = next;
            if (e == null)
                throw new NoSuchElementException();
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();
            next = successor(e);  //中序遍历的E的后一节点
            lastReturned = e;
            return e;
}

这样输入的数据就是按照红黑树中序遍历的数据,也就是有序数据.

LinkedHashMap

LinkedHashMap函数列表

根据最上面的继承关系图我们知道LinkedHashMap继承至HashMap,所以重复型的东西我就不说了,LinkedHashMap的核心功能就是维持了原有的输入顺序或者指定为访问顺序(LRU).下面也是主要看看这个功能的实现.

源码阅读 LinkedHashMap中的字段

// 头部放旧结点(最久没使用或最久放入)
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;
// 尾部放新节点
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail; 通过上面的分析,我们知道HashMap的put()时调用了函数newNode(),而LinkedHashMap就重写了这个方法.

//结点,相比HashMap多了before和after

static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
        Entry<K,V> before, after;
        Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, value, next);
        }
}

Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) {
        //创建一个结点
        LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
            new LinkedHashMap.Entry<K,V>(hash, key, value, e);
        linkNodeLast(p);
        return p;
}

//内部保存了一个链表

private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
        LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
        tail = p;
        if (last == null)
            head = p;
        else {
            p.before = last;
            last.after = p;
        }
}

这样就要求在以后的插入删除的工作中需要额外的维护这个链表.另外,如果开启了按访问顺序排序的话,在每次get()或者put()了重复数据是都会要求把访问的结点放到链表尾部.

//把E移动到双向链表的尾部

void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
        LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
        if (accessOrder && (last = tail) != e) {
            LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
                (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
            p.after = null;
            if (b == null) //P本身为首节点
                head = a;
            else
                b.after = a;
            if (a != null)
                a.before = b;
            else         //P本身为尾接点
                last = b;
            //到此P被移除了    
            if (last == null) //原本链表只有一个元素,移除光了
                head = p;
            else {
               //P放在最后
                p.before = last;
                last.after = p;
            }
            //修改指向末尾结点的指针
            tail = p;
            ++modCount;
        }
}

接下来就看看LinkedHashMap的遍历.entrySet()返回的是一个LinkedEntrySet的实例,而LinkedEntrySet的迭代器是LinkedEntryIterator,LinkedEntryIterator的next()方法调用nextNode()函数.

//构造函数

LinkedHashIterator() {
            next = head;
            expectedModCount = modCount;
            current = null;
}
final LinkedHashMap.Entry<K,V> nextNode() {
            LinkedHashMap.Entry<K,V> e = next;
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();
            if (e == null)
                throw new NoSuchElementException();
            current = e;
            next = e.after;
            return e;
 }

可以很明显的看到,它的实现完全依赖于构建的链表,不像HashMap对组数和链表(红黑树)的遍历.相比HashMap其实就是多了一个双向链表而已.

Set

Set是一个不包含重复元素的Collection。更确切地讲,Set 不包含满足 e1.equals(e2) 的元素对 e1 和 e2,并且最多包含一个 null 元素.

HashSet

HashSet函数列表

HashSet的底部是使用一个HashMap,把值存在HashMap的KEY,HashMap的VALUE字段为固定的值,根据HashMap的KEY的唯一性,可以保证HashSet的值得唯一性.额外,有一个构造器使用的是LinkedHashMap,只有包权限,是后面要讲的LinkedHashSet的实现.

//dummy 参数只是使用来区别构造函数 HashSet(int initialCapacity, float loadFactor, boolean dummy) { map = new LinkedHashMap<>(initialCapacity, loadFactor); } 源码阅读 其实HashSet的源码并没有什么东西,都是调用HashMap的基本操作.下面随便看两个函数.

private transient HashMap<E,Object> map;

public boolean add(E e) {
        return map.put(e, PRESENT)==null;
}

public Iterator<E> iterator() {
        return map.keySet().iterator();
}

public boolean contains(Object o) {
        return map.containsKey(o);
}

由于这些方法前面都已经说过了,这里就不说了.

TreeSet

TreeSet函数列表

有了上面HashSet的介绍,可能你已经猜到TreeSet的实现方式是基于TreeMap了.将值存放在TreeMap的KEY中,保证了不会重复并且有序,最后只需要遍历TreeSet的KEY就行了.具体的操作可以看看TreeMap.

LinkedHashSet

它的实现是最简单的,继承至HashSet,调用前面说的特殊构造器,相当于把HashSet的HashMap换成了LinkedHashMap,并且按照插入顺序排序.

Queue

LinkedList

这个上面已经分析过了,这里跳过。

PriorityQueue

PriorityQueue函数

准备

在数据结构的课程中,我们都学过用数组表示完全二叉树,这里有一些固定的公式

Index(parent) = (Index(Child)-1) » 1 //索引0开始 而优先级队列Priority就是使用了数组表示最小堆,每次插入删除都会重新排列内部数据。

最小堆,是一种经过排序的完全二叉树

源码阅读 有用的字段

priavte transient Object[] queue; //内部表示最小堆的数组
private int size = 0; //实际大小
常用方法add()的实现

public boolean add(E e) {
    return offer(e); // add方法内部调用offer方法
}

public boolean offer(E e) {
    if (e == null) // 元素为空的话,抛出NullPointerException异常
        throw new NullPointerException();
    modCount++;
    int i = size;
    if (i >= queue.length) // 如果当前用堆表示的数组已经满了,调用grow方法扩容
        grow(i + 1); // 扩容
    size = i + 1; // 元素个数+1
    if (i == 0) // 堆还没有元素的情况
        queue[0] = e; // 直接给堆顶赋值元素
    else // 堆中已有元素的情况
        siftUp(i, e); // 重新调整堆,从下往上调整,因为新增元素是加到最后一个叶子节点
    return true;
}

private void siftUp(int k, E x) {
    if (comparator != null)  // 比较器存在的情况下
        siftUpUsingComparator(k, x); // 使用比较器调整
    else // 比较器不存在的情况下
        siftUpComparable(k, x); // 使用元素自身的比较器调整
}

private void siftUpUsingComparator(int k, E x) {
    while (k > 0) { // 一直循环直到父节点还存在
        int parent = (k - 1) >>> 1; // 找到父节点索引,依赖完全二叉树性质
        Object e = queue[parent]; // 赋值父节点元素
        if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0) // 新元素与父元素进行比较,如果满足比较器结果,直接跳出,否则进行调整
            break;
        queue[k] = e; // 进行调整,新位置的元素变成了父元素
        k = parent; // 新位置索引变成父元素索引,进行递归操作
    }
    queue[k] = x; // 新添加的元素添加到堆中
}
private void siftUpComparable(int k, E x) {
 ...//同上面类似
}

下面看看函数remove()的实现

public boolean remove(Object o) {
        int i = indexOf(o); //按数组索引遍历
        if (i == -1)
            return false;
        else {
            removeAt(i);
            return true;
        }
}

private E removeAt(int i) {
        // assert i >= 0 && i < size;
        modCount++;
        int s = --size;
        if (s == i) // removed last element,移除最后的元素,该数组依旧是最小堆
            queue[i] = null;
        else {
            E moved = (E) queue[s];
            queue[s] = null; //数组最后一个位置置空
            siftDown(i, moved); 
            if (queue[i] == moved) {
                siftUp(i, moved);
                if (queue[i] != moved)
                    return moved;
            }
        }
        return null;
}
    

private void siftDown(int k, E x) {
        if (comparator != null)
            siftDownUsingComparator(k, x);
        else
            siftDownComparable(k, x);
}

@SuppressWarnings("unchecked")
private void siftDownComparable(int k, E x) {
        Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>)x;
        int half = size >>> 1;        // loop while a non-leaf
        //为什么是一半??
        //因为大于half的元素必然是没有叶子节点的,这是只需要用末节点X替换要删除的节点index(K),然后重新排序。
        //而对于小于half的节点,由于存在(左)/(右)节点,用较小的节点替换要删除的节点,这样带删除节点的Index = (左)/(右)的索引,然后继续递归执行,直到大于half,在用末节点替换她。
        while (k < half) {
            int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least
            Object c = queue[child];
            int right = child + 1;
            if (right < size &&
                ((Comparable<? super E>) c).compareTo((E) queue[right]) > 0)
                c = queue[child = right];
            if (key.compareTo((E) c) <= 0)
                break;
            queue[k] = c;
            k = child;
        }
        queue[k] = key;
}

函数poll()和remove()的实现基本一致。

public E poll() {
        if (size == 0)
            return null;
        int s = --size;
        modCount++;
        E result = (E) queue[0];
        E x = (E) queue[s];
        queue[s] = null;
        if (s != 0)
            siftDown(0, x);
        return result;
}

其他的比如扩容函数和ArrayList的原理都是一样的,这里就不说了。到此,基本的集合类的源码大体上都说完了。

其他技术点 Java 8 default关键字

interface A {
     void doSomeThing();
}
static class B implements A {
     @Override
     public void doSomeThing() {
        System.out.println("B");
     }
 }
 static class C implements A {
     @Override
     public void doSomeThing() {
         System.out.println("C");
     }
 }

以上代码如果想在A中添加一个函数,必然需要修改B和C的实现,但是在Java 8支持为接口添加一个默认的实现,这样和抽象类就很相似了。

interface A {
     void doSomeThing();
     default void doAction() {
         System.out.println("Default");
     }
}
static class B implements A {
     @Override
     public void doSomeThing() {
        System.out.println("B");
     }
 }
 static class C implements A {
     @Override
     public void doSomeThing() {
         System.out.println("C");
     }
 }

就向上面就OK了。

List&Set&Map在遍历过程中删除添加元素错误

for(int i:list){
  if(i == 2){
      list.remove(Integer.valueOf(2));
   }
}

以上这段代码会抛出java.util.ConcurrentModificationException异常。这是因为foreach本质还是调list.iterator(),这里用ArrayList说明。

public Iterator<E> iterator() {
     return new Itr();
}

这里返回一个迭代器,其内部参数包括

private class Itr implements Iterator<E> {
    int cursor;       // index of next element to return
    int lastRet = -1; // index of last element returned; -1 if no such
    int expectedModCount = modCount; //修改次数,注意int为值传递
}

也就是说保存了修改的次数,在迭代器的next()中有检测这个值是否被篡改(可以修改的地方包括ArrayList的add(…)和remove())。

final void checkForComodification() {
   if (modCount != expectedModCount)
      throw new ConcurrentModificationException();
}

解决方案是使用迭代器的remove(…)

Iterator iterator = list.iterator();
while (iterator.hasNext()){
   Integer i = (Integer) iterator.next();
   if(i == 2){
      iterator.remove();
   }
}

instanceof 关键字

Object obj = null;
if(obj instanceof Object){
   System.out.println("会输出吗?还是崩溃");
}

上面的例子不会输出,也不会崩溃,instanceof会检测左边对象是否为null,若是,返回false.

HashMap的容量为什么为$2^n$ 在put()函数中,选取数组索引的方式为

tab[i = (n - 1) & hash] 重点关注(n - 1) & hash,这里的n是容量,若n=$2^n$,n-1的二进制形式为11…11,做&运算后只有hash的后几位相关,保证足够散列,而若其他情况,下n-1为01..01,运算后只有hash的后几位中的某几位相关,缩小了散列范围,如n-1最末尾为0,这样&之后始终是一个偶数,导致分布过于集中.