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HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。（除了非同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与Hashtable 大致相同）此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高（或将加载因子设置得太低）。
HashMap 的实例有两个参数影响其性能：初始容量 和加载因子。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。
通常，默认加载因子 (.75) 在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括get 和put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。
如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中，则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说，使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 默认初始容量为16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //最大容量为2^30
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //默认装载因子为0.75
//发生hash冲突的链表上，若链表容量大于8，且map的容量大于64，则将链表变成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//如果以红黑树存储的元素个数小于6，则变成链表形式存储
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; //决定是否转化为红黑树的最小容量
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet //持有的entrySet()缓存 transient int size; //HashMap的容量 transient int modCount; //记录HashMap的结构被改变的次数 int threshold; //capacity*loadFactor,即发生扩容的阈值 final float loadFactor; //装载因子2.内部类
EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> ：反映Map中的映射关系的一个Set视图，其对HashMap进行操作。
故改变HashMap即改变了EntrySet，反之亦然。而且若对其进行iterator遍历时，
HashMap发生了结构改变，则会导致EntrySet的不确定性。
可以通过EntrySet对HashMap的元素进行删除，Iterator.remove，Set.remove，removeAll，retainAll
和clear均可对其进行操作，但是add和addAll不可。
Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> ：链表的节点类，注意其实现了Map.Entry接口
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
构造方法、getKey、getValue、setValue方法以及
public final int hashCode() { //一般用于判断两个Node是否相同
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) { //均为Map.Entry
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}KeySet ： 以key组成的Set集合Values ：以value组成的集合类HashIterator ：KeyIterator、ValueIterator、EntryIterator的父类，主要有hasNext、nextNode和remove等方法3.构造方法
//无参数构造方法
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; //令装载因子为默认的0.75
}
//有初始容量的构造方法
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//有初始容量和装载因子的构造方法
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)) //判断loadFactor是否小于等于0或者不是一个数字
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//此处threshold保证为2的幂，调用tableSizeFor函数，对初始化容量进行调整
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false); //将m放入到map中
}4.重要函数
1.tableSizeFor函数，将threshold扩展至2的幂
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
//通过不断做或运算，最后一定能够得到2的幂
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16; //由于int为32位，故最多向右移动16位
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}2.putMapEntries函数，作用相当于putAll，即将一个map放入到原有HashMap中
evict为一个boolean函数，当为false时，表示是第一次创建该map。
当为true时，表示要传递给afterNodeInsertion方法，该方法是LinkedHashMap使用
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
if (table == null) { // 若为空，则需要对threshold进行处理
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; //得到一个threshold
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)
resize();
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);
}
}
}3.返回loadFactor & 返回capacity，也即table的长度或者threshold
final float loadFactor() { return loadFactor; }
final int capacity() {
return (table != null) ? table.length :
(threshold > 0) ? threshold :
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
}4，再次初始化，被readObject和clone方法调用
void reinitialize() {
table = null;
entrySet = null;
keySet = null;
values = null;
modCount = 0;
threshold = 0;
size = 0;
}5.克隆函数
public Object clone() {
HashMap<K,V> result;
try {
result = (HashMap<K,V>)super.clone();
} catch (CloneNotSupportedException e) {
// this shouldn‘t happen, since we are Cloneable
throw new InternalError(e);
}
result.reinitialize();
result.putMapEntries(this, false);
return result;
}6.判断是否需要将链表改成红黑树
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize(); //若容量小于64，则只扩容
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}7.hash函数，用于计算每一个key的hash值
利用key.hashCode与key.hashCode/2^16进行异或计算，为了避免哈希碰撞，将高位分配到低位上，
综合了速度与性能的考虑。hash集合只有在bit值高于当前掩码的时候总是会引发碰撞
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
8.put函数，添加元素进HashMap
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//实现map.put以及相关的方法，如果onlyIfAbsent为true，则不改变原有值。
//若evict为afterNodeInsertion的后续
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; //新的table
Node<K,V> p;
int n, i;
//如果table为null或者长度为0，则tab=resize()可以初始化一个table
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//p为元素在tab中的位置，利用hash&(table.length-1)进行计算
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else { //该位置的原有元素不为null，即发生了hash碰撞
Node<K,V> e; K k;
//若hash和key均相同，且onlyIfAbsent为false，则直接替换value值
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//p为树节点，则将新的node节点加到树中
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//p为链表节点，则将新的node节点加到链表中
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//无相同的key，则将新节点加到链表最后面
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash); // 判断是扩容还是从链表转换成树
break;
}
//在链表中有节点和新节点的key相同，则直接break
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // 有相同节点,替换值或保留原节点
V oldValue = e.value;
//onlyIfAbsent为false则替换value，为true则不替换
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold) //size+1,判断是否需要扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict); //一般用于LinkedHashMap
return null;
}具体的计算过程用如下图表示,在设计hash函数时，因为目前的table长度为2的N次方，
而计算下标的时候，使用&位操作，而非%求余：
9.get方法，得到指定key的value
//返回指定key的value值，或者是null如果map中没有相应的key
//即若有(key==null ? k==null : key.equals(k))，则返回v，否则返回null(最多一个这样的映射)
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
//Map.get和相关方法的实现
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; //新的table
Node<K,V> first, e;
int n; K k;
//判断该hash(key)^table.length 是否在table中。
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // 检查第一个节点的key值是否与key相同
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) { //遍历节点，树节点或者链表节点
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}10.扩容函数resize
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table; //旧表
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //旧表的容量
int oldThr = threshold; //旧表的扩容阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //无法扩容，只能提升阈值为Integer.MAX_VALUE
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//newCap为新容量=oldCap*2，若其小于MAXIMUM_CAPACITY(Integer.MAX_VALUE-8)
//且oldCap大于等于10，则newThr新阈值为oldThr*2
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // oldCap等于0，表示hashMap为空
newCap = oldThr;
else { // oldCap和oldThr均为0
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) { //未给newThr赋值的情况
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr; //将newThr赋值给threshold
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; //重新划分newCap的空间
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//在oldTab[j]位置不为0的结点
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//e为指定位置的第一个节点，若只有一个节点，则对其重新计算位置为e.hash&(newCap-1)
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//若指定位置上不止一个节点且为treeNode，则对树进行拆分
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
/*
1.
oldIndex = hash & (oldCap - 1)
= hash % oldCap
==> hash = m * oldCap + oldIndex
2.
newIndex = hash & (newCap - 1)
= hash & (oldCap * 2 - 1)
= hash % (oldCap * 2)
==> hash = n * oldCap * 2 + newIndex
==> n * oldCap * 2 + newIndex = m * oldCap + oldIndex
==> newIndex - oldIndex = oldCap * (m - 2 * n)
3.
m = hash / oldCap
n = hash / newCap = hash/ (2 * oldCap)
==> m >= (2 * n)
==> newIndex - oldIndex = 0 or oldCap
3.1 若 newIndex - oldIndex = 0
(newIndex = oldIndex) < oldCap
则扩容后，e.hash & oldCap = 0，元素位置不变，仍放在原先的索引位置上
3.2 若newIndex - oldIndex = oldCap
则扩容后，e.hash & oldCap = oldIndex + oldCap，元素需要放到新扩容出的部分里
*/
/*：
把链表上的键值对按hash值分成lo和hi两串，lo串的新索引位置与原先相同[原先位置j]，hi串的新索引位置为[原先位置j+oldCap]；
链表的键值对加入lo还是hi串取决于 判断条件if ((e.hash & oldCap) == 0)，
因为capacity是2的幂，所以oldCap为10...0的二进制形式，若判断条件为真，意味着oldCap为1的那位对应的hash位为0，
对新索引的计算没有影响（新索引=hash&(newCap-1)，newCap=oldCap<<2）；
若判断条件为假，则 oldCap为1的那位对应的hash位为1，即新索引=hash&( newCap-1 )= hash&( (oldCap<<2) - 1)，
相当于多了10...0，即oldCap
例子：
旧容量=16，二进制10000；新容量=32，二进制100000
旧索引的计算：
hash = xxxx xxxx xxxy xxxx
旧容量-1 1111
&运算 xxxx
新索引的计算：
hash = xxxx xxxx xxxy xxxx
新容量-1 1 1111
&运算 y xxxx
新索引 = 旧索引 + y0000，若判断条件为真，则y=0(lo串索引不变)，否则y=1(hi串索引=旧索引+旧容量10000)
*/
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 若e.hash & oldCap = 0,则用loHead作为链表的新节点
// 若e.hash & oldCap != 0,则用hiHead作为链表的新节点
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;//newTab的j+oldTab位置保存hiHead链表
}
}
}
}
}
return newTab;
}11.clear函数，清除map中的元素
public void clear() {
Node<K,V>[] tab;
modCount++;
if ((tab = table) != null && size > 0) {
size = 0;
for (int i = 0; i < tab.length; ++i)
tab[i] = null; //help gc
}
}标签：
原文地址：http://blog.csdn.net/u014164952/article/details/51597598
