HashMap
Java中HashMap是常考点。初始化
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;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
其中tableSizeFor为补充二进制0位，即往上补齐成2的幂次。注意到当map数量大于threshold的时候会自动resize
final Node<K,V>[] resize() {
// 保存当前table
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 保存当前table的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 保存当前阈值
int oldThr = threshold;
// 初始化新的table容量和阈值
int newCap, newThr = 0;
/*
1. resize（）函数在size > threshold时被调用。oldCap大于 0 代表原来的 table 表非空，
oldCap 为原表的大小，oldThr（threshold） 为 oldCap × load_factor
*/
if (oldCap > 0) {
// 若旧table容量已超过最大容量，更新阈值为Integer.MAX_VALUE（最大整形值），这样以后就不会自动扩容了。
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 容量翻倍，使用左移，效率更高
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 阈值翻倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
/*
2. resize（）函数在table为空被调用。oldCap 小于等于 0 且 oldThr 大于0，代表用户创建了一个 HashMap，但是使用的构造函数为
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 或 HashMap(int initialCapacity)
或 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)，导致 oldTab 为 null，oldCap 为0， oldThr 为用户指定的 HashMap的初始容量。
*/
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//当table没初始化时，threshold持有初始容量。还记得threshold = tableSizeFor(t)么;
newCap = oldThr;
/*
3. resize（）函数在table为空被调用。oldCap 小于等于 0 且 oldThr 等于0，用户调用 HashMap()构造函数创建的 HashMap，所有值均采用默认值，oldTab（Table）表为空，oldCap为0，oldThr等于0，
*/
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 新阈值为0
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"})
// 初始化table
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 把 oldTab 中的节点 reHash 到 newTab 中去
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 若节点是单个节点，直接在 newTab 中进行重定位
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 若节点是 TreeNode 节点，要进行 红黑树的 rehash 操作
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 若是链表，进行链表的 rehash 操作
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割（代码后有图解，可以回过头再来看），分成两个不同的链表，完成rehash
do {
next = e.next;
// 根据算法 e.hash & oldCap 判断节点位置rehash 后是否发生改变
//最高位==0，这是索引不变的链表。
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//最高位==1 （这是索引发生改变的链表）
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) { // 原bucket位置的尾指针不为空(即还有node)
loTail.next = null; // 链表最后得有个null
newTab[j] = loHead; // 链表头指针放在新桶的相同下标(j)处
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// rehash 后节点新的位置一定为原来基础上加上 oldCap，具体解释看下图
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
}
插入方法
//实现put和相关方法。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果table为空或者长度为0，则resize()
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//确定插入table的位置，算法是(n - 1) & hash，在n为2的幂时，相当于取摸操作。
////找到key值对应的槽并且是第一个，直接加入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//在table的i位置发生碰撞，有两种情况，1、key值是一样的，替换value值，
//2、key值不一样的有两种处理方式：2.1、存储在i位置的链表；2.2、存储在红黑树中
else {
Node<K,V> e; K k;
//第一个node的hash值即为要加入元素的hash
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//2.2
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//2.1
else {
//不是TreeNode,即为链表,遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
///链表的尾端也没有找到key值相同的节点，则生成一个新的Node,
//并且判断链表的节点个数是不是到达转换成红黑树的上界达到，则转换成红黑树。
if ((e = p.next) == null) {
// 创建链表节点并插入尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
////超过了链表的设置长度8就转换成红黑树
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;
}
}
//如果e不为空就替换旧的oldValue值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}