Android数据结构全面分析（中）

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时间 2022-12-06 03:15:09

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前言

上一篇讲了Collection、Queue和Deque、List或Set，没看的朋友可以去简单看看http://juejin.cn/post/7170196659798818829 ，这一篇主要讲和Map相关的数据结构。

Map

上篇有介绍过，Map是另一种数据结构，它独立于Collection，它的是一个接口，它的抽象实现是AbstractMap，它内部是会通过Set来实现迭代器

Set<Map.Entry<K, V>> entrySet(); 复制代码

是和Set有关联的，思想上主要以key-value的形式存储数据，但是具体的实现会交给子类去实现。

ArrayMap

ArrayMap和ArraySet一样，内部用两个数组实现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

上一篇讲的TreeSet内部也是用的TreeMap。TreeMap是一个红黑树的数据结构，如果不了解红黑树的话，直接看会比较懵逼，不过没关系，我们可以往上一级去看，红黑树其实是一种二叉搜索树，那什么是二叉搜索树呢？简单来说，二叉搜索树是任何一个节点的左子树都小于当前节点，任何一个节点的右子树都大于当前节点。

这样讲就更容易能理解了吧。那这棵树的顺序就是中序遍历的顺序，它也符合二分查找的条件。如果还是不理解的话可以先去了解一下二叉搜索树，这比红黑树更容易理解。二叉搜索树在插入节点之后，要实现平衡，通常可以通过左旋和右旋去实现（这个算法这里也不详细说，感兴趣的可以自己去了解，不感兴趣的可以先记住这个概念）。而红黑树要达到平衡，通过左旋和右旋之外还有可能需要实现变色，这个相对于二叉搜索树来说会相对更加复杂。但是没关系，先记住这个概念。它的特点主要是查找通过二分查找，插入会通过左旋右旋和变色来维持平衡。

这里也可以扩展一下红黑树的特征，但是不会详细的介绍

1. 结点是红色或黑色
2. 根结点是黑色
3. 所有叶子都是黑色
4. 每个红色结点的两个子结点都是黑色
5. 从任一结点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色结点

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其内部的TreeMapEntry是它的结构体

``` static final class TreeMapEntry implements Map.Entry { K key; V value; TreeMapEntry left; TreeMapEntry right; TreeMapEntry 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，还有left,right,parent表示左子节点，右子节点和父节点，还有一个boolean类型的color表示这个节点是红色的还是黑色的。也可以简单看看它的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能实现自己的排序规则，一般都是默认的规则。通过compare去找到合适的位置插入红黑树，这段代码还是没什么难的地方，也不详细去讲了。

HashMap

这个相对而言就比较重要，因为用的比较多，所以可能会讲的相对更详细。可以先看看它的内部的数据结构，内部是一个节点数组Node[] table，每个节点又是一个链表（或红黑树）的结构。

``` static class Node implements Map.Entry { final int hash; final K key; V value; Node 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;
}

} ``` 节点主要有3个重要的参数，key，value和key的hash。

那我们就先需要搞懂它的一个逻辑，它会想用Key去生成hash，再用hash去计算出这个节点在数组中的下标。所以先看计算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，然后让这个hashcode的高16位和低16位做异或运算。这个操作是为了什么呢？这个是为了降低哈希冲突的概率，那这里又引出了什么是hash冲突？

这里直接说会比较难去理解，没关系，我们先往下讲如何通过hash去计算数组的位置，理解完这个步骤之后我们再反回来讲哈希冲突这个事。

在HashMap的put方法中有一段代码 ...... if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); ...... 这个(n - 1) & hash就是计算数组下标的方式，通过hash和数组长度-1做与运算，来得到这个节点应该插入到数组的哪个位置。那为何要用hash和数组长度-1做与运算，这个数组长度-1是什么东西？这又要涉及到另一个知识点，所以说hashmap中的细节比较多。

首先这个hashmap的长度，必须是2的n次方，比如4,8,16,32。 它内次扩容也是x2，这时候我们再去看长度-1，比如长度是16，那16-1是15，它对应的二进制是1111，假如长度是32，那31的二进制是11111。看到这里相信你已经知道长度-1代表什么了。讲到长度，这里又会涉及一个知识点是为什么HashMap的默认长度是16，定8不行吗？定32不行吗？这个放到最后讲。

我们回过来先继续去说哈希冲突这事，什么是哈希冲突？hash冲突的意思是两个不同的对象，计算出来的哈希值相同。放在HashMap中你也可以简单理解成，两个不同的key计算出的数组下标相同。而HashMap中解决哈希冲突的方法是上面的高16位和低16位做异或，和用链地址法（就是相同的话，节点用链表或者红黑树表示）

链地址法比较容易理解，主要还是为什么hash的高16位和低16位做异或能降低哈希冲突的概率。那是因为平常计算的时候，高16位是不会参与计算的， 我举个例子，假如两个不同的key计算出来的hash值，高16位不同，低16位相同，数组长度是16，这时候你这两个hash与15做与运算，得到的结果相同吧，那不就冲突了？如果我把高16位和低16位先做异或，这时候会让高16位参与到运算中，所以他们计算出的结果就会不同。

此时可能有人会想，那为什么不把32位的hash分4段做异或，4段8位做异或，这样不就更充分吗？这样确实能更先降低数组长度是16情况下的哈希冲突概率，但是你要考虑整形的最大值，当数组的长度-1达到16位时，这样做就会出现问题。

通过Key计算出数组的位置，如果这个位置没节点，就把这个节点放入，如果有节点，就遍历这个节点的链表，所以我们看put方法具体的操作

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; // 判断数组中没结点的话创建结点然后添加进取 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; // 判断结点的hash和key是相等的话直接改值 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; else if (p instanceof TreeNode) // 判断是红黑树的情况（后面会说） e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { // 判断是链表的情况，循环遍历链表找到hash和key相同的结点 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { // 没找到的情况下创建一个新的结点放到链表末尾 p.next = newNode(hash, key, value, null); // 判断是否需要将链表转成红黑树 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，直接替换value然后结束流程 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 扩容 if (++size > threshold) resize(); // 钩子 afterNodeInsertion(evict); return null; } 从中能看出put内部的主要操作是判断对应数组的位置是否有结点，没有的话直接放进去，有的话遍历这个结点的链表或者红黑树，找到hash和key相同的结点替换掉，如果没有，则新建结点放到尾部，如果链表的长度到达8,将链表转成红黑树。最后再判断是否要扩容。

这段代码还是比较容易理解的，先讲讲最后的afterNodeInsertion，钩子函数，虽然在这里面没有任何代码，但从设计的角度去看，这是一个比较好的设计，可以增强扩展性。

比较重要的操作就是转红黑树的操作，可以看看它的常量定义 ``` /* * 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; ``` 可以看到这里小于6个的时候转回链表，转的操作在resize的split方法。说到resize，我们也可以看看，这个方法也算重点

final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; ...... int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { ...... // 重点是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) // 单结点情况下的扩容 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) // 红黑树情况下的扩容 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order // 链表情况下的扩容 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; }

我这里屏蔽了一些代码，只保留重点的代码，能简单的看出扩容的操作就是创建另一个数组，然后给新数组赋值后覆盖旧数组。如果看过上一篇文章的ArrayList，那就能很容易知道，短时间频繁的扩容会导致内存抖动，所以为什么初始长度不定2,不定4,不定8 。然后看最主要的扩容操作newCap = oldCap << 1，新的长度是旧的长度左移动一位，其实就是x2，所以上面有说hashmap的长度都是2的n次方。

然后看看3种不同情况的扩容，先看单结点的情况，如果数组中对应的位置只有一个结点，那就重新计算它的下标，然后换个位置。

再先看如果是链表的情况。它会把链表拆分成两条链表，分别放到数组的newTab[j]和newTab[j + oldCap] ，这个大概的思路是这样，详细的话多看几次代码也能很容易理解。最后再来看红黑树的情况。调用split方法

``` final void split(HashMap map, Node[] tab, int index, int bit) { TreeNode b = this; // Relink into lo and hi lists, preserving order TreeNode loHead = null, loTail = null; TreeNode hiHead = null, hiTail = null; int lc = 0, hc = 0; for (TreeNode e = b, next; e != null; e = next) { next = (TreeNode)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);
    }
}

} ```

这里只需要简单理解，TreeNode这个数据结构是继承Node的，for循环中的操作其实就和链表中的操作一样，分成low和height两部分，然后判断小于UNTREEIFY_THRESHOLD也就是6的情况下，转成Node结点，也就是树转回链表。

总结

这次主要讲了ArrayMap、TreeMap和HashMap3个数据结构，因为这3个用得比较多，但并不是Map中只有这3个，比如Map中还有IdentityHashMap、WeakHashMap这些，但是比较常用的就是这3种，其中最重要的是HashMap。

HashMap中比较重要的是它的一些设计的思想，比如如何去解决和降低哈希冲突，为什么默认的大小是16，其次要了解它的一个工作原理，我这里主要是以put方法来举例，当中就涉及到像链地址法，链表转红黑树，扩容等操作。和LinkedList一样，我也十分建议没看过HashMap源码的人能去看看，体验一下它内部的一些代码设计思想和细节的处理。

通过这两篇文章，平常比较常用的数据结构基本都讲完了，下一篇就开始讲讲和线程安全相关的数据结构。

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