1. HashMap
1-1. Constructor
代码语言：javascript
复制* @param initialCapacity初始容量，必须是2的幂，默认值为16
* @param loadFactor加载因子，元素个数 > capacity*loadFactor 时会进行扩容，默认值为0.75
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;
// 计算获得：>initialCapacity并最接近initialCapacity且是2的幂的数字
// 之所以需要2的幂，是因为：
// 1.计算节点在 map 中的位置时需要位运算
// 2.resize时计算节点在 扩容后的 map 中的位置时需要位运算
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
1-2 put
代码语言：javascript
复制public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
// 当数组的长度很短时，只有低位数的hashcode值能参与运算。
// 而让高16位参与运算可以更好的均匀散列，减少碰撞，进一步降低hash冲突的几率。并且使得高16位和低16位的信息都被保留了
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 第一次调用 put（table = null）或者 tab 长度为 0 时进入
// 调用 resize 设置 table
n = (tab = resize()).length; // 创建了 table 数组
// 计算 value 应在数组哪个位置，判断该位置节点是否为 null
// tab[i = (n - 1) & hash] 相当于取模运算，但是位运算更快，需要 n 等于2的幂
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 如果节点为 null，说明此位置无哈希冲突，创建节点赋值即可
tab[i] = newNode(hash, key, value, next:null);
else {
// 发生了哈希冲突
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 当前位置节点的key与要设置的key相同，说明是修改key的value
e = p; // 将当前位置的节点直接复制给e
else if (p instanceof TreeNode)
// 如果当前节点是 tree 树形结构
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 循环判断当前节点的链表结构，判断链表上的每个node
for (int binCount = 0; ; binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
// 如果到了链表尾部，还没有发现相同的key，说明是新增key
// 在尾部新增节点，注意此时e为null
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 判断是否需要树化，如果链表上已经有8个节点了，再新增就需要进行树化
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))))
// 当前位置节点的key与要设置的key相同，说明是修改key的value
break;
p = e;
}
}
// 判断e是否为null，不为null说明是修改key的value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
// 如果允许修改值，或者旧值为null，则修改（用于 putIfAbsent 方法）
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue; // 返回旧的值
}
}
modCount; // 修改次数，用于 fast-fail 机制
// 判断当前元素个数是否>resize阈值
if ( size > threshold)
// 扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
1-3 resize
代码语言：javascript
复制final Node<K,V>[] resize() {
// 获取扩容前的 table
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 扩容前的 table 长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 扩容前的 table 扩容阈值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 如果旧 table 不为null，且长度 > 0
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 如果扩容到最大节点个数（1 << 30），则不再扩容
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 如果扩容为 2 倍后还小于最大节点个数（1 << 30），则扩容为 2 倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 第一次调用put会进入，赋默认值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); // 12
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr; // 扩容后的阈值
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; // 扩容后的 table
table = newTab; // 替换 table
// 迁移旧节点值
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 当前位置节点不为 null
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
// 只有一个节点，直接把节点迁移过去
// 计算迁移后的位置，要不不变，要不是旧cap 当前位置下标
// 位计算更快，需要 newCap 等于 2的幂
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 树状节点，走树状逻辑
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 已经是链表
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) {
// 坐落到原位置
if (loTail == null)
// 第一次
loHead = e; // 设置头
else
loTail.next = e; // 形成链表
loTail = e; // 设置尾
}
else {
// 坐落到新位置=旧cap 当前位置下标
if (hiTail == null)
// 第一次
hiHead = e; // 设置头
else
hiTail.next = e; // 形成链表
hiTail = e; // 设置尾
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
// 将链表插入到原位置
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
// 将链表插入到新位置
hiTail.next = null;
newTab[j oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
