标签：解决 元素 改变 tin 长度 ppi 函数 ble als
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
｝
transient Node<K,V>[] table;
内部存储的单元如上所示，整体上就是数组加链表的桶状结构。
put(key，value)内部调用的是putVal() 下面是源码 jdk1.8采用的是尾插法
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; //如果是第一个元素 就初始化数组 懒加载方式
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 如果当前位置 还没有元素 就初始化当前的位置 这里确定位置的方法 是&运算
else { //查找节点（键值为key）
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
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))))
break;
p = e;
}
}
//以下代码好像是为了linkedhashmap服务的
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果容量超了 就扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
代码除了红黑树的部分引出两个部分：1. 为什么采取hash & 长度-1 的方式找数组位置 2. 如何扩容
定容量的方法：
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;
}
对于构造函数中传入的整数，进行如下操作。结论就是得到的数，是大于等于传入值的最小 2 的幂。也就是传入64 就是64 ，传入127 就是 128。
这算法想起来不好想，但看代码还是好理解。对于65这种，减去1，就是 100 0000 第一次运算 是110 0000 第二次： 111 1000，结果变成1111111（全1） 最后加上1 必然是2 的整次幂。
这也解决了 hash运算为什么用 hash & n-1,因为&的效率大于除法和取余运算，而且由于是2的整次幂，按位与和取余操作效果一样，但是速度更快。
此外 node节点中的hash 值 ，是这样得到的，也就是原来key hashcode高16位和hashcode亦或。为的是增加高16位的参与感，减少hash冲突，如果key的hashcode 是 0A01 0B01 0C01 如果直接进行 按位与操作，那么他们都被映射到同一个位置，而经过这么一轮操作会，会减少hash碰撞的情况。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
而扩容主要是resize方法 主要是这段代码 ，新的数组是旧的数组的二倍，如下是旧的数据迁移到新数组中
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null) //第一种情况，节点就一个元素
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //当前节点在新节点中的位置
else if (e instanceof TreeNode) //第二种情况，节点是红黑树
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order //第三种情况 节点是链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do { //分成两类 比如旧容量是16 对于 hash 17 1 他们都在下标为1的位置，但是 &16 ，要么是0 要么是1 。这就是分类的标准 为0 的放在新的数组的1的位置，为1的放到17 的位置
next = e.next;
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;
}
}
}
1 .hash值的算法，键的hash值与 高16亦或，保留高位信息
---映射下标值 &（容量-1）得到实际的
2. 保证容量是2的幂 采取按位或
3. .hashMap的结构
在1.8做出的改变，数组加红黑树 链表大于8就会变树,
变树的代价比较高，所以还增加了一个条件，就是数组大小要大于64，否则采取扩容的方法，解决链表过长的问题。
4.hashmap可以插入空值键
有单独的方法，永远插在第一个链表，也就是数组下标为0的位置
5.遍历方法
map.entrySet() 这是拿到了所有的键值对
keyset() 这个是拿到了所有的键值
6.并发下的问题
put（）丢失更新
resize（）也可能丢失更新
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原文地址：https://www.cnblogs.com/caijiwdq/p/11072465.html
