在Java中常常需要使用Map作为存储工具。下面一一介绍各种Map的原理。
HashMap##
Java中最常用的key-value的保存方式，首先map在初始化的时候会分配一个长为capicity的数组table，保存每个hash值的头指针。后续元素插入map时，每个元素都会放在table数组中对应的hash位置，即table[hash & (capicity - 1)]，然后将原位置的其他元素链接在其尾部。
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
}
这里有一个技巧，在创建table数组时，capicity的长度是2的幂次方，这样在计算obj应该放在哪个位置时，可以直接用位与的方法得到，即obj.hash & (capicity-1)。
下面我们看看put(key, value)是如何实现的：
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 计算key的hash值
int hash = hash(key);
// 计算hash值所对应的位置 indexFor = hash & (table.length -1)
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
// 想要覆盖值，则必须key的hashCode的值是一样的，且 key.equals(early) 或者 key == early
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
// 在后续的Map中有作用
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 用于记录map的版本，用于在iterator过程中判断map是否有变化
modCount++;
// 将key，value构造出来，插入到table中
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
map在addEntry中会进行threshold的判断，若超过，则会进行resize操作
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, rehash);
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
// 首先将next指针指向 newTable[i]
e.next = newTable[i];
// 将e赋值给newTable[i]
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
Map的remove操作如下：
public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? null : e.value);
}
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
// 找到对应的key值
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
// 在后续的Map中有作用
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
以上基本可以概括HashMap的所有，跟大部分的Hash算法实现一样，使用数组加链表的方式保存元素。
HashMap在iterator过程中是从table[]数组中从头遍历到尾的。
PS. 当key的Type是自定义类型时，必须重写hashCode()和equal()方法，否则将无法得到想要的结果。
LinkedHashMap
LinkedHashMap中的Linked的意思是指其会保存一个某种关系的链表，这种关系可以为 accessOrder或者insertOrder。LinkedHashMap中使用双向链表保存了这种关系。
public class LinkedHashMap<K,V>
extends HashMap<K,V>
implements Map<K,V>
{
/**
* The head of the doubly linked list.
*/
private transient Entry<K,V> header;
/**
* The iteration ordering method for this linked hash map: <tt>true</tt>
* for access-order, <tt>false</tt> for insertion-order.
*
* @serial
*/
private final boolean accessOrder;
那么LinkedHashMap是如何保存这种关系的呢？首先在constructor中初始化header，同时在createEntry中将本元素放在header后面。这样insert-order可以直接遍历双向链表。
怎么实现access-order的呢，还记得HashMap中的recordAccess和recordRemove吗？LinkedHashMap重写了这两个方法:
/**
* This method is invoked by the superclass whenever the value
* of a pre-existing entry is read by Map.get or modified by Map.set.
* If the enclosing Map is access-ordered, it moves the entry
* to the end of the list; otherwise, it does nothing.
*/
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
if (lm.accessOrder) {
lm.modCount++;
remove();
addBefore(lm.header);
}
}
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
remove();
}
/**
* Removes this entry from the linked list.
*/
private void remove() {
before.after = after;
after.before = before;
}
因此，在get()和put()方法时，都会将key所对应的entry放在header后面，即提高优先级。
这是实现简单的LRU（最近最少使用的缓存）的方法。
TreeMap
Java中使用红黑树实现TreeMap，使得所有get()，put(), remove()，successor(), pre()操作的时间复杂度都是O(log(n))，与c++中的HashMap实现相同。具体的代码就不一一过了，大家可以看下红黑树的算法。
总结
如果说HashMap是简单版本的hash，那么LinkedHashMap则是保存了插入顺序的Map，TreeMap则是红黑树版Map。
