`

Java HashSet的实现原理

阅读更多
1.    HashSet概述:
   HashSet实现Set接口,由哈希表(实际上是一个HashMap实例)支持。它不保证set 的迭代顺序;特别是它不保证该顺序恒久不变。此类允许使用null元素。

2.    HashSet的实现:
   对于HashSet而言,它是基于HashMap实现的,HashSet底层使用HashMap来保存所有元素,因此HashSet 的实现比较简单,相关HashSet的操作,基本上都是直接调用底层HashMap的相关方法来完成, HashSet的源代码如下:
public class HashSet<E>  
    extends AbstractSet<E>  
    implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable  
{  
    static final long serialVersionUID = -5024744406713321676L;  
  
    // 底层使用HashMap来保存HashSet中所有元素。  
    private transient HashMap<E,Object> map;  
      
    // 定义一个虚拟的Object对象作为HashMap的value,将此对象定义为static final。  
    private static final Object PRESENT = new Object();  
  
    /** 
     * 默认的无参构造器,构造一个空的HashSet。 
     *  
     * 实际底层会初始化一个空的HashMap,并使用默认初始容量为16和加载因子0.75。 
     */  
    public HashSet() {  
    map = new HashMap<E,Object>();  
    }  
  
    /** 
     * 构造一个包含指定collection中的元素的新set。 
     * 
     * 实际底层使用默认的加载因子0.75和足以包含指定 
     * collection中所有元素的初始容量来创建一个HashMap。 
     * @param c 其中的元素将存放在此set中的collection。 
     */  
    public HashSet(Collection<? extends E> c) {  
    map = new HashMap<E,Object>(Math.max((int) (c.size()/.75f) + 1, 16));  
    addAll(c);  
    }  
  
    /** 
     * 以指定的initialCapacity和loadFactor构造一个空的HashSet。 
     * 
     * 实际底层以相应的参数构造一个空的HashMap。 
     * @param initialCapacity 初始容量。 
     * @param loadFactor 加载因子。 
     */  
    public HashSet(int initialCapacity, float loadFactor) {  
    map = new HashMap<E,Object>(initialCapacity, loadFactor);  
    }  
  
    /** 
     * 以指定的initialCapacity构造一个空的HashSet。 
     * 
     * 实际底层以相应的参数及加载因子loadFactor为0.75构造一个空的HashMap。 
     * @param initialCapacity 初始容量。 
     */  
    public HashSet(int initialCapacity) {  
    map = new HashMap<E,Object>(initialCapacity);  
    }  
  
    /** 
     * 以指定的initialCapacity和loadFactor构造一个新的空链接哈希集合。 
     * 此构造函数为包访问权限,不对外公开,实际只是是对LinkedHashSet的支持。 
     * 
     * 实际底层会以指定的参数构造一个空LinkedHashMap实例来实现。 
     * @param initialCapacity 初始容量。 
     * @param loadFactor 加载因子。 
     * @param dummy 标记。 
     */  
    HashSet(int initialCapacity, float loadFactor, boolean dummy) {  
    map = new LinkedHashMap<E,Object>(initialCapacity, loadFactor);  
    }  
  
    /** 
     * 返回对此set中元素进行迭代的迭代器。返回元素的顺序并不是特定的。 
     *  
     * 底层实际调用底层HashMap的keySet来返回所有的key。 
     * 可见HashSet中的元素,只是存放在了底层HashMap的key上, 
     * value使用一个static final的Object对象标识。 
     * @return 对此set中元素进行迭代的Iterator。 
     */  
    public Iterator<E> iterator() {  
    return map.keySet().iterator();  
    }  
  
    /** 
     * 返回此set中的元素的数量(set的容量)。 
     * 
     * 底层实际调用HashMap的size()方法返回Entry的数量,就得到该Set中元素的个数。 
     * @return 此set中的元素的数量(set的容量)。 
     */  
    public int size() {  
    return map.size();  
    }  
  
    /** 
     * 如果此set不包含任何元素,则返回true。 
     * 
     * 底层实际调用HashMap的isEmpty()判断该HashSet是否为空。 
     * @return 如果此set不包含任何元素,则返回true。 
     */  
    public boolean isEmpty() {  
    return map.isEmpty();  
    }  
  
    /** 
     * 如果此set包含指定元素,则返回true。 
     * 更确切地讲,当且仅当此set包含一个满足(o==null ? e==null : o.equals(e)) 
     * 的e元素时,返回true。 
     * 
     * 底层实际调用HashMap的containsKey判断是否包含指定key。 
     * @param o 在此set中的存在已得到测试的元素。 
     * @return 如果此set包含指定元素,则返回true。 
     */  
    public boolean contains(Object o) {  
    return map.containsKey(o);  
    }  
  
    /** 
     * 如果此set中尚未包含指定元素,则添加指定元素。 
     * 更确切地讲,如果此 set 没有包含满足(e==null ? e2==null : e.equals(e2)) 
     * 的元素e2,则向此set 添加指定的元素e。 
     * 如果此set已包含该元素,则该调用不更改set并返回false。 
     * 
     * 底层实际将将该元素作为key放入HashMap。 
     * 由于HashMap的put()方法添加key-value对时,当新放入HashMap的Entry中key 
     * 与集合中原有Entry的key相同(hashCode()返回值相等,通过equals比较也返回true), 
     * 新添加的Entry的value会将覆盖原来Entry的value,但key不会有任何改变, 
     * 因此如果向HashSet中添加一个已经存在的元素时,新添加的集合元素将不会被放入HashMap中, 
     * 原来的元素也不会有任何改变,这也就满足了Set中元素不重复的特性。 
     * @param e 将添加到此set中的元素。 
     * @return 如果此set尚未包含指定元素,则返回true。 
     */  
    public boolean add(E e) {  
    return map.put(e, PRESENT)==null;  
    }  
  
    /** 
     * 如果指定元素存在于此set中,则将其移除。 
     * 更确切地讲,如果此set包含一个满足(o==null ? e==null : o.equals(e))的元素e, 
     * 则将其移除。如果此set已包含该元素,则返回true 
     * (或者:如果此set因调用而发生更改,则返回true)。(一旦调用返回,则此set不再包含该元素)。 
     * 
     * 底层实际调用HashMap的remove方法删除指定Entry。 
     * @param o 如果存在于此set中则需要将其移除的对象。 
     * @return 如果set包含指定元素,则返回true。 
     */  
    public boolean remove(Object o) {  
    return map.remove(o)==PRESENT;  
    }  
  
    /** 
     * 从此set中移除所有元素。此调用返回后,该set将为空。 
     * 
     * 底层实际调用HashMap的clear方法清空Entry中所有元素。 
     */  
    public void clear() {  
    map.clear();  
    }  
  
    /** 
     * 返回此HashSet实例的浅表副本:并没有复制这些元素本身。 
     * 
     * 底层实际调用HashMap的clone()方法,获取HashMap的浅表副本,并设置到HashSet中。 
     */  
    public Object clone() {  
        try {  
            HashSet<E> newSet = (HashSet<E>) super.clone();  
            newSet.map = (HashMap<E, Object>) map.clone();  
            return newSet;  
        } catch (CloneNotSupportedException e) {  
            throw new InternalError();  
        }  
    }  
}  


3. 相关说明:
   1) 相关HashMap的实现原理,请参考我的上一遍总结:http://jiaozhiguang-126-com.iteye.com/blog/1671377Java HashMap的实现原理。
   2) 对于HashSet中保存的对象,请注意正确重写其equals和hashCode方法,以保证放入的对象的唯一性。

参考:http://zhangshixi.iteye.com/blog/673143
分享到:
评论

相关推荐

    6-10.py

    6-10

    基于机器学习的入侵检测系统+源码+说明.zip

    基于机器学习的入侵检测系统+源码+说明.zip

    matlab基于潜在低秩表示的红外与可见光图像融合.zip

    matlab基于潜在低秩表示的红外与可见光图像融合.zip

    4-5.py

    4-5

    基于tensorflow使用简单线性回归实现波士顿房价预测源码.zip

    基于tensorflow使用简单线性回归实现波士顿房价预测源码.zip

    setuptools-25.1.0-py2.py3-none-any.whl

    文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    pytest-8.0.0-py3-none-any.whl

    文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    pytest-2.1.2.zip

    文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    GDAL-3.2.2-cp38-cp38-win-amd64.whl

    GDAL-3.2.2-cp38-cp38-win_amd64.whl

    3-11-1.py

    3-11-1

    Scrapy-2.5.0.tar.gz

    文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    课程大作业二手车价格预测案例数据挖掘python源码+数据集+实验报告+详细注释.zip

    课程大作业二手车价格预测案例数据挖掘python源码+数据集+实验报告+详细注释.zip

    setuptools-24.0.3-py2.py3-none-any.whl

    文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    pytest-6.2.1-py3-none-any.whl

    文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    麦肯锡—xx科技业务流程改造报告.ppt

    麦肯锡—xx科技业务流程改造报告.ppt

    麦肯锡—xx阶段一报告.ppt

    麦肯锡—xx阶段一报告.ppt

    基于MPC模型预测控制从原理到代码的matlab实现源码+文档说明.zip

    基于MPC模型预测控制从原理到代码的matlab实现源码+文档说明.zip

    setuptools-35.0.0-py2.py3-none-any.whl

    文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    Vue中实现鼠标悬浮显示提示框通常使用的是.docx

    vue鼠标悬浮显示提示框

    setuptools-0.6c10-py2.4.egg

    文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics