集合（三）Map

• • Map
  • • Map接口特点
    • 源码分析
    • 常用方法
    • 遍历方式
  • HashMap
  • • 小结：
    • 扩容机制
    • 源码解读
    • hashmap扩容树化触发
    • • resize()函数源码
  • Hashtable
  • • 基本介绍
    • 与hashMap的对比
  • Properties
  • • 基本介绍
  • TreeMap
  • • 底层分析
  • 问题

1. Map和Collection并列存在。用于保存具有映射关系的数据：Key-Value

2. Map 中的key 和 value 可以实任何引用类型的数据，会封装到HashMap$Node对象中

3. Map中的key不允许重复，原因和HashSet一样。

4. Map中的value可以重复

5. Map的key可以为null，value也可以为null， 注意key 为null，只能由一个，value为null，可以多个

6. 常用String类作为Map的key

7. key和value之间存在单向一对一关系，即通过指定的key总能找到对应的value

8. Map存放数据的key-value示意图，一对 k-v 是放在一个Node中的，又因为Node实现了Entry接口，有些书上也说 一堆k-v就是一个Entry

1. k-v 最后是HashMap$Node node = newNode (hash,key,value.null)

2. k-v 为了方便程序员的遍历，还会创建 EntrySet 集合， 该集合存放的元素的类型Entry ，而一个Entry 对象就有 k,v EntrySet> 即：transient Set> entrySet;

3. entrySet中，定义的类型是Map.Entry，但是实际上存放的还是HashMap$Node

   这是因为 static class Node implements Map.Entry

4. 当把 HashMap$Node 对象存放到 entrySet 就方便我们的遍历， 因为Map.entry提供了重要方法

   K getKey(); V getValue();

1. put: 添加
2. remove：根绝键删除映射关系
3. get：根据键获取值
4. size：获取元素个数
5. isEmpty：判断个数是否为0
6. clear：清除
7. containsKey：查找键是否存在

1. containsKey : 查找键是否存在
2. KeySet：获取所有的键
3. entrySet：获取所有关系k-v
4. values：获取所有的值

第一组:先取出 所有的Key , 通过Key 取出对应的Value
Set keyset = map.keySet();
//1.增强for
for(Object key : keyset){
    map.get(key);
}
//2.迭代器
Iterator iterator = keyset.iterator();
while(iterator.hasNext()){
    Object key = iterator.next();
    map.get(key);
}

//第二组：把所有的values取出
Collection values = map.values();
//1.增强for
for(Object value:values){
    value;
}
//2.迭代器
Iterator iterator = values.iterator();
while(iterator.hasNext()){
    Object value = Iterator.next();
    value;
}

//第三组: 通过EntrySet 来获取 k-v
Set entrySet = map.entrySet(); //EntrySet>
//1.增强for
for(Object entry : entrySet){
    //将entry 转成 Map.Entry
    //entry是内部类Node，但是没有getkey和getvalue的方法
    //所以转型成Map.Entry
    Map.Entry m = (Map.Entry) entry;
    m.getKey();
    m.getValue();
    
}

//迭代器
Iterator iterator = entrySet.iterator();
while(iterator.hasNext()){
    Object entry - iterator.next();
    //Hashmap$Node - 实现 -> Map.Entry (getKey,getValue)
    //向下转型 Map.Entry
    Map.Entry m = (Map.Entry) entry;
    m.getKey();
    m.getValue();
}

1. Map接口的常用实现类：HashMap、Hashtable和Properties
2. HashMap是Map接口使用频率最高的实现类
3. HashMap是以key-val 对的方式来存储数据（HashMap$Node类型）
4. key不能重复，但是值可以重复，允许使用null键和null值
5. 如果添加相同的key，则会覆盖原来的key-val，等同于修改（key不会替换，val会替换）
6. 与HashSet一样，不保证映射的顺序，等同于修改
7. 与HashSet一样，不保证映射的顺序，因为底层是以hash表的方式来存储的
8. HashMap没有实现同步，因此是线程不安全的，方法没有做同步互斥的操作哦，没有synchronized

1. HashMap底层维护了Node类型的数组table，默认为null
2. 当创建对象时，将加载因子（loadfactor）初始化为0.75
3. 当添加key-val时，通过key的哈希值得到在table的索引。然后判断该索引处是否有元素，如果没有元素直接添加。如果该索引处有元素，继续判断该元素的key和准备加入的key是否等，如果相等，则直接替换val；如果不相等需要判断是树结构还是链表结构，做出相应处理。如果添加时发现容量不够，则需要扩容。
4. 第1次添加，则需要扩容table容量为16，临界值（threshold）为12（16*0.75）
5. 以后再扩容，则需要扩容table容量为原来的2倍（32），临界值为原来的2倍，即24，依次类推
6. 在java8中，如果一条链表的元素个数超过TREEIFY_THRESHOLD（默认是8），并且table的大小 >= MIN_TREEIFY_CAPACITY(默认64)，就会进行树化（红黑树）

//1.执行初始化 new HashMap()
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//2.put 调用hash方法， 计算key的hash值 h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)
public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//3.执行putVal()
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node[] tab; Node p; int n, i;
    //如果底层的table数组为null，或者length=0，就扩容到16
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    //取出hash值对应的table的索引位置的Node，如果为null，就直接把加入的k-v
   	//，创建成一个Node，加入该位置即可
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node e; K k;
        //如果table的索引位置的key的hash 和 新的key的hash值相同，
        //并 满足(table现有的结点的key和准备添加的key是同一个对象	|| equals返回真）
        //就认为不能加入新的key
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        //如果当前的table的已有的Node是红黑树，就按照红黑树的逻辑处理
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode)p).putTreeval(this, tab, hash, key, value);
        else {
            //如果找到的结点，后面是链表，就循环比较
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {//死循环
                //如果整个链表，没有和他相同，就加到该链表的最后
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    //加入后，判断当前链表的个数，是否已经到达8个，到8个后
                    //就调用treeifyBin 方法进行红黑树的转换
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                //遇到相同的key，退出，就只是替换value
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;//替换 key对应的value
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;//每增加一个Node，就size++
    if (++size > threshold)	//如果size > 临界值，就扩容
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

//关于树化（转成红黑树）
//如果table为null，或者大小还没有到64，暂时不树化，而是进行扩容
// 否则才会真正的树化 -> 剪枝
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
    resize();

//1.当单链表增加到8个以上，扩容两倍，如果扩容到64，那么则树化，而非扩容

//2.当结点个数大于临界值，扩容两倍（不是占据table的长度，是结点的个数
// 	例如加入13个的时候，扩容两倍

//resize()函数
final Node[] resize() {
    Node[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    Node loHead = null, loTail = null;
                    Node hiHead = null, hiTail = null;
                    Node 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;
}

1. 存放的元素是键值对：即K-V
2. hashtable的键和值都不能为null，否则会抛出NullPointerException
3. hashTable使用方法基本上和HashMap一样
4. hashTable是线程安全的（synchronized），hashMap是线程不安全的

//1. 底层有数组 Hashtable$Entry[] 初始化大小为11
//2. 临界值 threshold 8 = 11*0.75
//3. 扩容: 按照自己的扩容机制进行即可
//4. 执行方法 addEntry（hash,key,value,index);添加K-V 封装到Entry中
//5. 当 if(cout >= threshold) 满足时，就进行扩容
//	 按照int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;的大小扩容

1. Properties类继承自Hashtable类并且实现了Map接口，也是使用一种键值对的形式来保存数据
2. 他的使用特点和Hashtable类似
3. Properties 还可以用于从xxx.properties 文件中，加载数据到Properties类对象，并进行读取和修改

//老韩解读
//1. Properties 继承 Hashtable
//2. 可以通过 k-v 存放数据，当然 key 和 value 不能为 null
//增加
Properties properties = new Properties();
//properties.put(null, "abc");//抛出 空指针异常
//properties.put("abc", null); //抛出 空指针异常
properties.put("john", 100);//k-v
properties.put("lucy", 100);
properties.put("lic", 100);
properties.put("lic", 88);//如果有相同的 key ， value 被替换
System.out.println("properties=" + properties);
//通过 k 获取对应值
System.out.println(properties.get("lic"));//88
//删除
properties.remove("lic");
System.out.println("properties=" + properties);
//修改
properties.put("john", "约翰");
System.out.println("properties=" + properties);

1.构造器 把传入的实现了 Comparator接口的匿名内部类（对象），传给TreeMap的comparator
    public TreeMap(Comparator comparator) {
    this.comparator = comparator;
}
2.调用put方法
2.1 第一次添加，把k-v封装到Entry对象，放入root
Entry t = root;
if (t == null) {
    compare(key, key); // type (and possibly null) check
    root = new Entry<>(key, value, null);
    size = 1;
    modCount++;
    return null;
}
2.2 以后添加
Comparator cpr = comparator;
if (cpr != null) {
    do { //遍历所有的 key , 给当前 key 找到适当位置
        parent = t;
        cmp = cpr.compare(key, t.key);//动态绑定到我们的匿名内部类的 compare
        if (cmp < 0)
            t = t.left;
        else if (cmp > 0)
            t = t.right;
        else //如果遍历过程中，发现准备添加 Key 和当前已有的 Key 相等，就不添加
            return t.setValue(value);
    } while (t != null);
}

HashMap 中的 entry有getKey和getValue的方法？ node没有吗？