1 HashMap方法
1.1 源码结构
//哈希桶
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
//链表的下一个节点
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() {
//异域,相同为0不同为1.如果两个数值异或后的值相同，异或前可能不同。
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;
//值比较
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
public static boolean equals(Object a, Object b) {
return (a == b) || (a != null && a.equals(b));
}
JDK 1.8 添加红黑树是因为一旦链表过长，会严重影响 HashMap 的性能，而红黑树具有快速增删改查的特点。
1.2 查询、新增和数据扩容源码
1.2.1 查询
哈希冲突时需要通过判断 key 值是否相等，才能确认此元素是不是我们想要的元素
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
// 对 key 进行哈希操作
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;
// 非空判断
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
//根据node数组的length和hash值获取此hash在map中的node
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 判断第一个元素是否是要查询的元素
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 下一个节点非空判断
if ((e = first.next) != null) {
// 如果第一节点是树结构，则使用 getTreeNode 直接获取相应的数据
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do { // 非树结构，循环节点判断
// hash 相等并且 key 相同，则返回此节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
1.2.2 新增
public V put(K key, V value) {
// 对 key 进行哈希操作
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 哈希表为空则创建表
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 根据 key 的哈希值计算出要插入的数组索引 i
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 如果 table[i] 等于 null，则直接插入
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果 key 已经存在了，直接覆盖 value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果 key 不存在，判断是否为红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
// 红黑树直接插入键值对
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 为链表结构，循环准备插入
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 下一个元素为空时
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 转换为红黑树进行处理
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// key 已经存在直接覆盖 value
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 超过最大容量，扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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