HashMap源码解析
发布时间：2024年01月10日
1. 设计原理
??HashMap 基于哈希表的 Map 接口实现，是以 key-value 存储形式存在，即主要用来存放键值对。HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的 key、value 都可以为 null，此外，HashMap 中的映射不是有序的。
??jdk1.8 之前 HashMap 由 数组 + 链表 组成，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突（两个对象调用的 hashCode 方法计算的哈希值经哈希函数算出来的地址被别的元素占用）而存在的（“拉链法”解决冲突）。jdk1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（或者红黑树的边界值，默认为 8 ）并且当前数组的长度大于 64 时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储。
补充：将链表转换成红黑树前会判断，即便阈值大于 8，但是数组长度小于 64，此时并不会将链表变为红黑树，而是选择逬行数组扩容。
??这样做的目的是因为数组比较小，尽量避开红黑树结构，这种情况下变为红黑树结构，反而会降低效率，因为红黑树需要逬行左旋，右旋，变色这些操作来保持平衡。同时数组长度小于64时，搜索时间相对要快些。所以结上所述为了提高性能和减少搜索时间，底层阈值大于8并且数组长度大于64时，链表才转换为红黑树，具体可以参考 treeifyBin() 方法。
??当然虽然增了红黑树作为底层数据结构，结构变得复杂了，但是阈值大于 8 并且数组长度大于 64 时，链表转换为红黑树时，效率也变的更高效。
HashMap 特点：
- 存储无序的。
- 键和值位置都可以是 null，但是键位置只能存在一个 null。
- 键位置是唯一的，是底层的数据结构控制的。
- jdk1.8 前数据结构是链表+数组，jdk1.8 之后是链表+数组+红黑树。
- 阈值（边界值）> 8 并且数组长度大于 64，才将链表转换为红黑树，变为红黑树的目的是为了高效的查询。
JDK1.7的结构
JDK1.8的结构
扩容的结构
2.源码分析
2.1 成员变量
??先来看看在HashMap中定义的相关成员变量
https://www.processon.com/view/link/654b410ccf851f1bbdc5f5ce
2.2 构造方法
??然后来看看相关构造方法做了什么操作
HashMap()
构造一个空的HashMap，默认初始容量（16）和默认负载因子（0.75）
public HashMap() {
// 将默认的负载因子0.75赋值给loadFactor，并没有创建数组
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
HashMap(int initialCapacity)
构造一个具有指定的初始容量和默认负载因子（0.75）HashMap 。
// 指定“容量大小”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
构造一个具有指定的初始容量和负载因子的 HashMap。
/*
指定“容量大小”和“负载因子”的构造函数
initialCapacity：指定的容量
loadFactor:指定的负载因子
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 判断初始化容量initialCapacity是否小于0
if (initialCapacity < 0)
// 如果小于0，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
// 判断初始化容量initialCapacity是否大于集合的最大容量MAXIMUM_CAPACITY
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
// 如果超过MAXIMUM_CAPACITY，会将MAXIMUM_CAPACITY赋值给initialCapacity
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 判断负载因子loadFactor是否小于等于0或者是否是一个非数值
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
// 如果满足上述其中之一，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
// 将指定的负载因子赋值给HashMap成员变量的负载因子loadFactor
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
// 最后调用了tableSizeFor，来看一下方法实现：
/*
返回比指定初始化容量大的最小的2的n次幂
*/
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;
}
HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
包含另一个 “Map” 的构造函数
// 构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 负载因子loadFactor变为默认的负载因子0.75
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
最后调用了 putMapEntries()，来看一下方法实现：
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
//获取参数集合的长度
int s = m.size();
if (s > 0) {
//判断参数集合的长度是否大于0，说明大于0
if (table == null) { // 判断table是否已经初始化
// 未初始化，s为m的实际元素个数
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
else if (s > threshold)
resize();
// 将m中的所有元素添加至HashMap中
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);
}
}
}
注意：
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; 这一行代码中为什么要加 1.0F ？
s/loadFactor 的结果是小数，加 1.0F 与 (int)ft 相当于是对小数做一个向上取整以尽可能的保证更大容量，更大的容量能够减少 resize 的调用次数。所以 + 1.0F 是为了获取更大的容量。
例如：原来集合的元素个数是 6 个，那么 6/0.75 是8，是 2 的n次幂，那么新的数组大小就是 8 了。然后原来数组的数据就会存储到长度是 8 的新的数组中了，这样会导致在存储元素的时候，容量不够，还得继续扩容，那么性能降低了，而如果 +1 呢，数组长度直接变为16了，这样可以减少数组的扩容。
2.3 put方法
put方法的实现文字说明：
-
先通过 hash 值计算出 key 映射到哪个桶；
-
如果桶上没有碰撞冲突，则直接插入；
-
如果出现碰撞冲突了，则需要处理冲突：
- a 如果该桶使用红黑树处理冲突，则调用红黑树的方法插入数据；
- b 否则采用传统的链式方法插入。如果链的长度达到临界值，则把链转变为红黑树；
-
如果桶中存在重复的键，则为该键替换新值 value；
-
如果 size 大于阈值 threshold，则进行扩容；
图解过程：https://www.processon.com/view/link/654b42c1a0f05033c951e305
put方法的源码说明
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* hash：key 的 hash 值
* key：原始 key
* value：要存放的值
* onlyIfAbsent：如果 true 代表不更改现有的值
* evict：如果为false表示 table 为创建状态
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
/*
1）transient Node<K,V>[] table; 表示存储Map集合中元素的数组。
2）(tab = table) == null 表示将空的table赋值给tab，然后判断tab是否等于null，第一次肯定是null。
3）(n = tab.length) == 0 表示将数组的长度0赋值给n，然后判断n是否等于0，n等于0，由于if判断使用双或，满足一个即可，则执行代码 n = (tab = resize()).length; 进行数组初始化，并将初始化好的数组长度赋值给n。
4）执行完n = (tab = resize()).length，数组tab每个空间都是null。
*/
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
/*
1）i = (n - 1) & hash 表示计算数组的索引赋值给i，即确定元素存放在哪个桶中。
2）p = tab[i = (n - 1) & hash]表示获取计算出的位置的数据赋值给结点p。
3) (p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null 判断结点位置是否等于null，如果为null，则执行代码：tab[i] = newNode(hash, key, value, null);根据键值对创建新的结点放入该位置的桶中。
小结：如果当前桶没有哈希碰撞冲突，则直接把键值对插入空间位置。
*/
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 创建一个新的结点存入到桶中
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 执行else说明tab[i]不等于null，表示这个位置已经有值了
Node<K,V> e; K k;
/*
比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值和key是否相等
1）p.hash == hash ：p.hash表示原来存在数据的hash值 hash表示后添加数据的hash值 比较两个hash值是否相等。
说明：p表示tab[i]，即 newNode(hash, key, value, null)方法返回的Node对象。
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
return new Node<>(hash, key, value, next);
}
而在Node类中具有成员变量hash用来记录着之前数据的hash值的。
2）(k = p.key) == key ：p.key获取原来数据的key赋值给k key 表示后添加数据的key比较两个key的地址值是否相等。
3）key != null && key.equals(k)：能够执行到这里说明两个key的地址值不相等，那么先判断后添加的key是否等于null，如果不等于null再调用equals方法判断两个key的内容是否相等。
*/
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
/*
说明：两个元素哈希值相等，并且key的值也相等，将旧的元素整体对象赋值给e，用e来记录
*/
e = p;
// hash值不相等或者key不相等；判断p是否为红黑树结点
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 说明是链表结点
else {
/*
1)如果是链表的话需要遍历到最后结点然后插入
2)采用循环遍历的方式，判断链表中是否有重复的key
*/
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
/*
1)e = p.next 获取p的下一个元素赋值给e。
2)(e = p.next) == null 判断p.next是否等于null，等于null，说明p没有下一个元素，那么此时到达了链表的尾部，还没有找到重复的key,则说明HashMap没有包含该键，将该键值对插入链表中。
*/
if ((e = p.next) == null) {
/*
1）创建一个新的结点插入到尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
return new Node<>(hash, key, value, next);
}
注意第四个参数next是null，因为当前元素插入到链表末尾了，那么下一个结点肯定是null。
2）这种添加方式也满足链表数据结构的特点，每次向后添加新的元素。
*/
p.next = newNode(hash, key, value, null);
/*
1)结点添加完成之后判断此时结点个数是否大于TREEIFY_THRESHOLD临界值8，如果大于则将链表转换为红黑树。
2）int binCount = 0 ：表示for循环的初始化值。从0开始计数。记录着遍历结点的个数。值是0表示第一个结点，1表示第二个结点。。。。7表示第八个结点，加上数组中的的一个元素，元素个数是9。
TREEIFY_THRESHOLD - 1 --》8 - 1 ---》7
如果binCount的值是7(加上数组中的的一个元素，元素个数是9)
TREEIFY_THRESHOLD - 1也是7，此时转换红黑树。
*/
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 转换为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
/*
执行到这里说明e = p.next 不是null，不是最后一个元素。继续判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等。
*/
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循环
/*
要添加的元素和链表中的存在的元素的key相等了，则跳出for循环。不用再继续比较了
直接执行下面的if语句去替换去 if (e != null)
*/
break;
/*
说明新添加的元素和当前结点不相等，继续查找下一个结点。
用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
*/
p = e;
}
}
/*
表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
也就是说通过上面的操作找到了重复的键，所以这里就是把该键的值变为新的值，并返回旧值
这里完成了put方法的修改功能
*/
if (e != null) {
// 记录e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent为false或者旧值为null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
// 用新值替换旧值
// e.value 表示旧值 value表示新值
e.value = value;
// 访问后回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 修改记录次数
++modCount;
// 判断实际大小是否大于threshold阈值，如果超过则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
上面的源码中使用到了hash方法，我们来看下hash方法的源码
static final int hash(Object key) {
int h;
/*
1）如果key等于null：返回的是0.
2）如果key不等于null：首先计算出key的hashCode赋值给h，然后与h无符号右移16位后的
二进制进行按位异或得到最后的hash值
*/
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
从上面可以得知 HashMap 是支持 key 为空的，而 HashTable 是直接用 Key 来获取hashCode 所以 key 为空会抛异常。
(n - 1) & hash 的实现介绍：
- key.hashCode()；返回散列值也就是 hashcode，假设随便生成的一个值。
- n 表示数组初始化的长度是 16。
- &（按位与运算）：运算规则：相同的二进制数位上，都是 1 的时候，结果为 1，否则为0。
- ^（按位异或运算）：运算规则：相同的二进制数位上，数字相同，结果为 0，不同为 1。
2.4 treeifyBin()方法
??结点添加完成之后判断此时结点个数是否大于 TREEIFY_THRESHOLD 临界值 8，如果大于则将链表转换为红黑树，转换红黑树的方法 treeifyBin，整体代码如下：
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//转换为红黑树 tab表示数组名 hash表示哈希值
treeifyBin(tab, hash);
treeifyBin 方法如下所示
/*
替换指定哈希表的索引处桶中的所有链接结点，除非表太小，否则将修改大小。
Node<K,V>[] tab = tab 数组名
int hash = hash表示哈希值
*/
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
/*
如果当前数组为空或者数组的长度小于进行树形化的阈值(MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64)，就去扩容。而不是将结点变为红黑树。
目的：如果数组很小，那么转换红黑树，然后遍历效率要低一些。这时进行扩容，那么重新计算哈希值，链表长度有可能就变短了，数据会放到数组中，这样相对来说效率高一些。
*/
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
//扩容方法
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
/*
1）执行到这里说明哈希表中的数组长度大于阈值64，开始进行树形化
2）e = tab[index = (n - 1) & hash]表示将数组中的元素取出赋值给e，e是哈希表中指定位置桶里的链表结点，从第一个开始
*/
// hd：红黑树的头结点 tl：红黑树的尾结点
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
// 新创建一个树的结点，内容和当前链表结点e一致
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p; // 将新创键的p结点赋值给红黑树的头结点
else {
p.prev = tl; // 将上一个结点p赋值给现在的p的前一个结点
tl.next = p; // 将现在结点p作为树的尾结点的下一个结点
}
tl = p;
/*
e = e.next 将当前结点的下一个结点赋值给e，如果下一个结点不等于null
则回到上面继续取出链表中结点转换为红黑树
*/
} while ((e = e.next) != null);
/*
让桶中的第一个元素即数组中的元素指向新建的红黑树的结点，以后这个桶里的元素就是红黑树
而不是链表数据结构了
*/
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
小结：
- 根据哈希表中元素个数确定是扩容还是树形化。
- 如果是树形化遍历桶中的元素，创建相同个数的树形结点，复制内容，建立起联系。
- 然后让桶中的第一个元素指向新创建的树根结点，替换桶的链表内容为树形化内容。
2.5 扩容方法
扩容机制：
什么时候才需要扩容
??当 HashMap 中的元素个数超过数组大小(数组长度)*loadFactor(负载因子)时，就会进行数组扩容，loadFactor 的默认值是 0.75。
HashMap 的扩容是什么
??进行扩容，会伴随着一次重新 hash 分配，并且会遍历 hash 表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免 resize。HashMap 在进行扩容时，使用的 rehash 方式非常巧妙，因为每次扩容都是翻倍，与原来计算的 (n - 1) & hash 的结果相比，只是多了一个 bit 位，所以结点要么就在原来的位置，要么就被分配到 “原位置 + 旧容量” 这个位置。
例如我们从 16 扩展为 32 时，具体的变化如下所示：
因此元素在重新计算 hash 之后，因为 n 变为 2 倍，那么 n - 1 的标记范围在高位多 1bit(红色)，因此新的 index 就会发生这样的变化。
说明：
??5 是假设计算出来的原来的索引。这样就验证了上述所描述的：扩容之后所以结点要么就在原来的位置，要么就被分配到 “原位置 + 旧容量” 这个位置。
??因此，我们在扩充 HashMap 的时候，不需要重新计算 hash，只需要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 还是 0 就可以了，是 0 的话索引没变，是 1 的话索引变成 “原位置 + 旧容量” 。可以看看下图为 16 扩充为 32 的 resize 示意图：
??正是因为这样巧妙的 rehash 方式，既省去了重新计算 hash 值的时间，而且同时，由于新增的 1bit 是 0 还是 1 可以认为是随机的，在 resize 的过程中保证了 rehash 之后每个桶上的结点数一定小于等于原来桶上的结点数，保证了 rehash 之后不会出现更严重的 hash 冲突，均匀的把之前的冲突的结点分散到新的桶中了。
resize源码分析
final Node<K,V>[] resize() {
// 得到当前数组
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 如果当前数组等于null长度返回0，否则返回当前数组的长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//当前阀值点 默认是12(16*0.75)
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 如果老的数组长度大于0
// 开始计算扩容后的大小
if (oldCap > 0) {
// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 修改阈值为int的最大值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
/*
没超过最大值，就扩充为原来的2倍
1) (newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY 扩大到2倍之后容量要小于最大容量
2）oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 原数组长度大于等于数组初始化长度16
*/
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 阈值扩大一倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 老阈值点大于0 直接赋值
else if (oldThr > 0) // 老阈值赋值给新的数组长度
newCap = oldThr;
else { // 直接使用默认值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 计算新的resize最大上限
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 新的阀值 默认原来是12 乘以2之后变为24
threshold = newThr;
// 创建新的哈希表
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//newCap是新的数组长度--》32
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 判断旧数组是否等于空
if (oldTab != null) {
// 把每个bucket都移动到新的buckets中
// 遍历旧的哈希表的每个桶，重新计算桶里元素的新位置
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 原来的数据赋值为null 便于GC回收
oldTab[j] = null;
// 判断数组是否有下一个引用
if (e.next == null)
// 没有下一个引用，说明不是链表，当前桶上只有一个键值对，直接插入
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//判断是否是红黑树
else if (e instanceof TreeNode)
// 说明是红黑树来处理冲突的，则调用相关方法把树分开
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 采用链表处理冲突
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 通过上述讲解的原理来计算结点的新位置
do {
// 原索引
next = e.next;
// 这里来判断如果等于true e这个结点在resize之后不需要移动位置
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原索引放到bucket里
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket里
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
2.6 remove方法
??删除方法就是首先先找到元素的位置，如果是链表就遍历链表找到元素之后删除。如果是用红黑树就遍历树然后找到之后做删除，树小于 6 的时候要转链表。
// remove方法的具体实现在removeNode方法中，所以我们重点看下removeNode方法
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
removeNode() 方法：
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
// 根据hash找到位置
// 如果当前key映射到的桶不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
// 如果桶上的结点就是要找的key，则将node指向该结点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
// 说明结点存在下一个结点
if (p instanceof TreeNode)
// 说明是以红黑树来处理的冲突，则获取红黑树要删除的结点
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
// 判断是否以链表方式处理hash冲突，是的话则通过遍历链表来寻找要删除的结点
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 比较找到的key的value和要删除的是否匹配
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
// 通过调用红黑树的方法来删除结点
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
// 链表删除
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
// 记录修改次数
++modCount;
// 变动的数量
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
2.7 get方法
??查找方法，通过元素的 key 找到 value，这个方法就比较好理解了
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
get 方法主要调用的是 getNode 方法，代码如下：
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 如果哈希表不为空并且key对应的桶上不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
/*
判断数组元素是否相等
根据索引的位置检查第一个元素
注意：总是检查第一个元素
*/
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 如果不是第一个元素，判断是否有后续结点
if ((e = first.next) != null) {
// 判断是否是红黑树，是的话调用红黑树中的getTreeNode方法获取结点
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
// 不是红黑树的话，那就是链表结构了，通过循环的方法判断链表中是否存在该key
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_36152775/article/details/135482185
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