1.HashMap的父类与接口
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
2.HashMap的类属性
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
HashMap一共定义了六个final static类属性。
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY ：默认初始化容量16
MAXIMUM_CAPACITY ：最大初始化容量2的30次方
DEFAULT_LOAD_FACTOR ：默认负载因子0.75F。默认能够存放的最大键值对数量=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY*DEFAULT_LOAD_FACTOR=16*0.75F=12。
TREEIFY_THRESHOLD ：转为树结构的阈值。当数组中单个位置上的链表元素数量大于该值时，转为红黑树。
UNTREEIFY_THRESHOLD ：从红黑树转为链表。扩容后重新计算键值对的位置，此时链表中元素数量小于该值，则从红黑树转为链表。
MIN_TREEIFY_CAPACITY ：最小树结构容量。如果当前键值对数量小于该值，则无法转为红黑树，即使单个数组位置上的元素数量大于TREEIFY_THRESHOLD。
transient Node<K,V>[] table; transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; transient int size; transient int modCount; int threshold; final float loadFactor;
以及六个对象属性。
Node<K, V>[] table：用来存储键值对的数组
Set<Map.Entry<K,V>> entrySet：Key集合
int size：元素数量
int modCount：快速失败机制判断条件
int threshold;初始化集合容量
float loadFactor：负载因子
3.HashMap的Node<K, V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> 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; } }
4.HashMap的构造函数
public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted }
HashMap()：无参构造函数，负载因子为默认的0.75F。
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); }
HashMap(int, int)：指定初始化容量和负载因子。
要求初始容量不能小于0(可以等于0)，也不能大于默认最大容量。负载因子不能小于等于0(等于0会不停地扩容，导致内存溢出)，且必须为Float。
static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; }
tableSizeFor(int)：求大于等于输入参数cap，且为2的幂次方中，最小的数。
假设n=000...01XX..X，其中X表示可以为0或1。
n |= n >>> 1，此时n=000...011XXXX...X
n |= n >>> 2，此时n=000...01111XX...X
以此类推，当执行完n |= n >>> 16时，此时n=000...0111...1，即从n等于1的最高位开始，后续所有位数均为1.(int类型长度为32位，因此当>>>16时，所有位数已经全部被执行一次)
此时再让n + 1，则n=000...1000.0，n已经成为2的幂次方。
而第一步的int n = cap - 1。是为了应对当cap本身即为2的幂次方时，返回cap本身(由于这个算法永远会进一位，如果不减1，返回的值只会大于cap，而不会等于cap)。
public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); }
HashMap(int)：指定初始容量，实际内存调用的仍是HashMap(int ,float)方法。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, false); }
HashMap(Map<? extends K, ? extends V>)：初始化时，将一个map集合放入该对象中。负载因子采用默认的0.75f。内部调用的是puMapEntries(map,boolean)方法。
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) { int s = m.size(); if (s > 0) { //m为空集合，不做任何操作。 if (table == null) { // pre-size float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; //计算需要的数组大小=键值对数量/负载因子+1 int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY); if (t > threshold) //计算目前需要的容量 threshold = tableSizeFor(t); } else if (s > threshold) resize(); //当参数m的size超出了当前对象的容量，进行扩容。 for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) { K key = e.getKey(); V value = e.getValue(); putVal(hash(key), key, value, false, evict); //插入一个Map，实际是当成了许多个Map.Entry来进行一一插入。 } } }
putMapEntries(Map, boolean)继续调用了putVal(int, V, V, boolean, boolean)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; //tab当前对象的容器，p=tab[i]单个entry，n容器的大小，i=(n-1)&hash待插数据在容器中的位置 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) //当前集合尚未初始化，调用resize()进行容器初始化 n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //这里是先判断数组位置上是否已经存放了数据，如果没有，则将数据存放于此，否则以链表形式存放。 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { //开始以链表形式存放数据 Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //第一种情况，要插入的数据的key与p的key相等，数据已经存在，令e=p。 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); //第二种情况 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //第三种情况，确认p是链表形式，从头遍历链表，寻找插入或修改的位置。 if ((e = p.next) == null) { //赋值e=p.next p.next = newNode(hash, key, value, null); //遍历到链表末尾，确认没有相等的key，在末尾插入新节点。 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); //链表到达满足红黑树条件，转为红黑树(当前容器大小也必须满足条件，否则只做扩容处理) break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //在链表中找到key相同的元素，令该元素赋值给e break; p = e; //获取下一个节点，循环 } }
//e==null只有一种情况，即插入的是一个新节点，已经插入在链表的末尾。e!=null，说明插入的数据已经存在于链表中，做修改操作 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; //新值覆盖旧值 afterNodeAccess(e); //linkedHashMap对数据进行排序 return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) //执行到这里，确认是新增一个元素，因此++size，同时判断新增后的size是否大于当前容器大小，如果是，进行扩容 resize(); afterNodeInsertion(evict); //linkedHashMap操作 return null; }
5.HashMap常用方法
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
hash(Object)：常用来确认元素在数组中位置，由于传入的参数是key，因此元素在map中的位置，和value无关，只是key和容器大小有关。
public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; }
get(Object)：查询元素值。内部调用的是getNode(int, Object)方法
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { //元素要存在，需要容器不能为null，容器大小不能为0，且数组对应位置上的链表不能为null if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; //数组上链表的第一个元素就是要查找的元素 if ((e = first.next) != null) { if (first instanceof TreeNode) //如果是红黑树结构，从红黑树上进行查找 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do { //在链表中从头查询数据 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { //该对象已经被初始化过，并已添加数据 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //已经扩容到最大容量，无法继续扩容，仅将阈值提高。 threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //对象容器扩容两倍，阈值也同样提高两倍 newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; //说明是通过new HashMap(100, 0.75f)方法创建的对象，此时将对象的容器初始化为配置的大小(2的幂次方) else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; //通过new HashMap()创建的对象，将其容器初始化大小，和阈值大小设定为默认值。 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { //计算新的阈值 float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { //如果旧数组中有数据，数据迁移到新数组中来 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //当前是最后一个节点，重新计算寻找e的新位置 else if (e instanceof TreeNode) //当前结构是红黑树 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order 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; }
resize()：容器扩容。
原文：https://www.cnblogs.com/yxth/p/10465002.html