接上文
四、HashMap put 及其相关方法
JDK1.7用的是头插法，而JDK1.8及之后使用的都是尾插法，那么他们为什么要这样做呢？因为JDK1.7是用单链表进行的纵向延伸，当采用头插法时会容易出现逆序且环形链表死循环问题。但是在JDK1.8之后是因为加入了红黑树使用尾插法，能够避免出现逆序且链表死循环的问题。
代码语言：javascript复制 /**
* 指定节点 key,value，向 hashMap 中插入节点
*/
public V put(K key, V value) {
/**
* 注意待插入节点 hash 值的计算，调用了 hash(key) 函数,实际调用 putVal（）进行节点的插入
*/
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* key 的 hash 值的计算是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：
* (h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，
* 主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，
* 也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
putMapEntries(m, true);
}
/**
* 把Map<? extends K, ? extends V> m 中的元素插入到 hashMap 中,
* 若 evict 为 false,代表是在创建 hashMap 时调用了这个函数，例如利用上述构造函数３创建 hashMap;
* 若 evict 为true,代表是在创建 hashMap 后才调用这个函数，例如上述的 putAll 函数。
*/
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
//如果是在创建 hashMap 时调用的这个函数则 table 一定为空
if (table == null) {
//根据待插入的map 的 size 计算要创建的 hashMap 的容量。
float ft = ((float)s / loadFactor) 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
//把要创建的 hashMap 的容量存在 threshold 中
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
//判断待插入的 map 的 size,若 size 大于 threshold，则先进行 扩容resize()
else if (s > threshold)
resize();
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
//实际也是调用 putVal 函数进行元素的插入
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
/**
* 若 evict 为 false,代表是在创建 hashMap 时调用了这个函数，例如利用上述构造函数３创建 hashMap;
* 若 evict 为true,代表是在创建 hashMap 后才调用这个函数，例如上述的 putAll 函数。
* onlyIfAbsent- true （不覆盖原来的value） false（覆盖原来的value）
*/
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)
n = (tab = resize()).length;
/**
* 根据 hash 值确定节点在数组中的插入位置，若此位置没有元素则进行插入
* 注意确定插入位置所用的计算方法为 (n - 1) & hash,
* 由于 n 一定是２的幂次，这个操作相当于 hash % n
*/
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//说明待插入位置存在元素
Node<K,V> e; K k;
//比较原来元素与待插入元素的 hash 值和 key 值
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//若原来元素是红黑树节点，调用红黑树的插入方法:putTreeVal
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {//证明原来的元素是链表的头结点，从此节点开始向后寻找合适插入位置
for (int binCount = 0; ; binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//找到插入位置后，新建节点插入
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//若链表上节点超过TREEIFY_THRESHOLD - 1，将链表变为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
//将链表节点转为红黑树节点
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // 待插入元素在 hashMap 中已存在
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//LinkedHashMap中被覆盖的afterNodeAccess方法，用来保持有序性
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
modCount;
if ( size > threshold)
resize();
//LinkedHashMap中被覆盖的afterNodeInsertion方法，用来回调移除最早放入Map的对象
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
/**
* 将链表节点转为红黑树节点
*/
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 1.如果table为空或者table的长度小于64, 调用resize方法进行扩容
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
// 2.根据hash值计算索引值，将该索引位置的节点赋值给e，从e开始遍历该索引位置的链表
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
// 3.将链表节点转红黑树节点
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
// 4.如果是第一次遍历，将头节点赋值给hd
if (tl == null) // tl为空代表为第一次循环
hd = p;
else {
// 5.如果不是第一次遍历，则处理当前节点的prev属性和上一个节点的next属性
p.prev = tl; // 当前节点的prev属性设为上一个节点
tl.next = p; // 上一个节点的next属性设置为当前节点
}
// 6.将p节点赋值给tl，用于在下一次循环中作为上一个节点进行一些链表的关联操作（p.prev = tl 和 tl.next = p）
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
// 7.将table该索引位置赋值为新转的TreeNode的头节点，如果该节点不为空，则以以头节点(hd)为根节点, 构建红黑树
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
/**
* 红黑树的put操作，红黑树插入会同时维护原来的链表属性, 即原来的next属性
*/
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
int h, K k, V v) {
Class<?> kc = null;
boolean searched = false;
// 1.查找根节点, 索引位置的头节点并不一定为红黑树的根节点
TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
// 2.将根节点赋值给p节点，开始进行查找
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph; K pk;
// 3.如果传入的hash值小于p节点的hash值，将dir赋值为-1，代表向p的左边查找树
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
// 4.如果传入的hash值大于p节点的hash值， 将dir赋值为1，代表向p的右边查找树
else if (ph < h)
dir = 1;
// 5.如果传入的hash值和key值等于p节点的hash值和key值, 则p节点即为目标节点, 返回p节点
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
// 6.如果k所属的类没有实现Comparable接口 或者 k和p节点的key相等
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
// 6.1 第一次符合条件, 从p节点的左节点和右节点分别调用find方法进行查找, 如果查找到目标节点则返回
if (!searched) {
TreeNode<K,V> q, ch;
searched = true;
if (((ch = p.left) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
((ch = p.right) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null))
return q;
}
// 6.2 否则使用定义的一套规则来比较k和p节点的key的大小, 用来决定向左还是向右查找
dir = tieBreakOrder(k, pk); // dir<0则代表k<pk，则向p左边查找；反之亦然
}
TreeNode<K,V> xp = p; // xp赋值为x的父节点,中间变量,用于下面给x的父节点赋值
// 7.dir<=0则向p左边查找,否则向p右边查找,如果为null,则代表该位置即为x的目标位置
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
// 走进来代表已经找到x的位置，只需将x放到该位置即可
Node<K,V> xpn = xp.next; // xp的next节点
// 8.创建新的节点, 其中x的next节点为xpn, 即将x节点插入xp与xpn之间
TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
// 9.调整x、xp、xpn之间的属性关系
if (dir <= 0) // 如果时dir <= 0, 则代表x节点为xp的左节点
xp.left = x;
else // 如果时dir> 0, 则代表x节点为xp的右节点
xp.right = x;
xp.next = x; // 将xp的next节点设置为x
x.parent = x.prev = xp; // 将x的parent和prev节点设置为xp
// 如果xpn不为空,则将xpn的prev节点设置为x节点,与上文的x节点的next节点对应
if (xpn != null)
((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
// 10.进行红黑树的插入平衡调整
moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
return null;
}
}
}
// 用于不可比较或者hashCode相同时进行比较的方法, 只是一个一致的插入规则，用来维护重定位的等价性。定义一套规则用于极端情况下比较两个参数的大小。
static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
int d;
if (a == null || b == null ||
(d = a.getClass().getName().
compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?
-1 : 1);
return d;
}
五、HashMap get 及其相关方法
代码语言：javascript复制public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//实际上是根据输入节点的 hash 值和 key 值利用getNode 方法进行查找
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
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) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
//若定位到的节点是 TreeNode 节点，则在树中进行查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {//否则在链表中进行查找
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
//从根节点开始，调用 find 方法进行查找
return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
}
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
TreeNode<K,V> p = this;
do {
int ph, dir; K pk;
TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
//首先进行hash 值的比较，若不同令当前节点变为它的左孩子或者右孩子
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
else if (ph < h)
p = pr;
//hash 值相同，进行 key 值的比较
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
else if (pl == null)
p = pr;
else if (pr == null)
p = pl;
//执行到这儿，意味着hash 值相同，key 值不同
//若k 是可比较的并且k.compareTo(pk) 返回结果不为０可进入下面elseif
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
/*若 k 是不可比较的 或者 k.compareTo(pk) 返回结果为０则在整棵树中进行查找，先找右子树，右子树没有再找左子树*/
else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
return q;
else
p = pl;
} while (p != null);
return null;
}
六、HashMap 删除方法 remove()
此方法与 put 方法 差别不大，就不详细列举了
