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HashMap集合(高级)
1.HashMap集合简介
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 组成的，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方法计算的哈希码值一致导致计算的数组索引值相同)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，即使阈值大于8，但是数组长度小于64，此时并不会将链表变为红黑树。而是选择进行数组扩容。
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，因为红黑树需要进行左旋，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。所以综上所述为了提高性能和减少搜索时间，底层在阈值大于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。
小结：
特点：
1.存取无序的
2.键和值位置都可以是null，但是键位置只能是一个null
3.键位置是唯一的，底层的数据结构控制键的
4.jdk1.8前数据结构是：链表 + 数组 jdk1.8之后是 ： 链表 + 数组 + 红黑树
5.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。
2.HashMap继承关系
HashMap继承关系如下图所示：
说明：
- Cloneable 空接口，表示可以克隆。 创建并返回HashMap对象的一个副本。
- Serializable 序列化接口。属于标记性接口。HashMap对象可以被序列化和反序列化。
- AbstractMap 父类提供了Map实现接口。以最大限度地减少实现此接口所需的工作。
补充：通过上述继承关系我们发现一个很奇怪的现象， 就是HashMap已经继承了AbstractMap而AbstractMap类实现了Map接口，那为什么HashMap还要在实现Map接口呢？同样在ArrayList中LinkedList中都是这种结构。
据 java 集合框架的创始人Josh Bloch描述，这样的写法是一个失误。在java集合框架中，类似这样的写法很多，最开始写java集合框架的时候，他认为这样写，在某些地方可能是有价值的，直到他意识到错了。显然的，JDK的维护者，后来不认为这个小小的失误值得去修改，所以就这样存在下来了。
3.HashMap集合底层的数据结构
3.1数据结构概念
[数据](https://baike.baidu.com/item/数据/5947370)结构是[计算机](https://baike.baidu.com/item/计算机/140338)存储、组织[数据](https://baike.baidu.com/item/数据)的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的[数据元素](https://baike.baidu.com/item/数据元素/715313)的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储[效率](https://baike.baidu.com/item/效率/868847)。数据结构往往同高效的检索[算法](https://baike.baidu.com/item/算法/209025)和[索引](https://baike.baidu.com/item/索引/5716853)技术有关。
数据结构：就是存储数据的一种方式。ArrayList LinkedList
在JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 数据结构组成的。
在JDK1.8 之后 HashMap 由 数组+链表 +红黑树数据结构组成的。
3.2HashMap底层的数据结构存储数据的过程
存储过程如下所示：
使用的代码：
public class Demo01 {
public static void main(String[] args) {
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("刘德华", 53);
map.put("柳岩", 35);
map.put("张学友", 55);
map.put("郭富城", 52);
map.put("黎明", 51);
map.put("林青霞", 55);
map.put("刘德华", 50);
}
}
3.3 位运算回顾
3.3.1 位逻辑运算符
3.3.2 左移运算
3.3.3 右移运算
左移：不考虑正负
右移：正数右移还是正数（高位补0），负数右移还是负数（高位补1)
3.3.4 无符号右移
- 不会分别处理正数负数
- 无论正负数高位一律补0
4.HashMap集合类的成员
4.1成员变量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //初始化容量 0000 0001 0001 0000
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //01000000 00000000 00000000 00000000 =1073741824
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //加载因子 扩容
//单链表树化条件
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//数组长度的树化条件
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//单链表反树化条件
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
transient Node<K,V>[] table;
int threshold;
final float loadFactor;
1.序列化版本号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
2.集合的初始化容量( 必须是二的n次幂 )
//默认的初始容量是16 -- 1<<4相当于1*2的4次方---1*16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
问题： 为什么必须是2的n次幂？如果输入值不是2的幂比如10会怎么样？
HashMap构造方法还可以指定集合的初始化容量大小：
HashMap(int initialCapacity) 构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。
根据上述讲解我们已经知道，当向HashMap中添加一个元素的时候，需要根据key的hash值，去确定其在数组中的具体位置。 HashMap为了存取高效，要尽量较少碰撞，就是要尽量把数据分配均匀，每个链表长度大致相同，这个实现就在把数据存到哪个链表中的算法。
这个算法实际就是取模，hash%length，计算机中直接求余效率不如位移运算(这点上述已经讲解)。所以源码中做了优化,使用 hash&(length-1)，而实际上hash%length等于hash&(length-1)的前提是length是2的n次幂。
为什么这样能均匀分布减少碰撞呢？2的n次方实际就是1后面n个0，2的n次方-1 实际就是n个1；
举例：
说明：按位与运算：相同的二进制数位上，都是1的时候，结果为1，否则为零。
例如长度为8时候，3&(8-1)=3 2&(8-1)=2 ，不同位置上，不碰撞；
例如长度length为8时候，8是2的3次幂。二进制是：1000
length-1 二进制运算：
1000
- 1
---------------------
111
如下所示：
hash&(length-1)
3 &(8 - 1)=3
00000011 3 hash
& 00000111 7 length-1
---------------------
00000011-----》3 数组下标
hash&(length-1)
2 & (8 - 1) = 2
00000010 2 hash
& 00000111 7 length-1
---------------------
00000010-----》2 数组下标
说明：上述计算结果是不同位置上，不碰撞；
例如长度为9时候，3&(9-1)=0 2&(9-1)=0 ，都在0上，碰撞了；
例如长度length为9时候，9不是2的n次幂。二进制是：00001001
length-1 二进制运算：
1001
- 1
---------------------
1000
如下所示：
hash&(length-1)
3 &(9 - 1)=0
00000011 3 hash
& 00001000 8 length-1
---------------------
00000000-----》0 数组下标
hash&(length-1)
2 & (9 - 1) = 2
00000010 2 hash
& 00001000 8 length-1
---------------------
00000000-----》0 数组下标
说明：上述计算结果都在0上，碰撞了；
注意： 当然如果不考虑效率直接求余即可（就不需要要求长度必须是2的n次方了）
小结：
1.由上面可以看出，当我们根据key的hash确定其在数组的位置时，如果n为2的幂次方，可以保证数据的均匀插入，如果n不是2的幂次方，可能数组的一些位置永远不会插入数据，浪费数组的空间，加大hash冲突。
2.另一方面，一般我们可能会想通过 % 求余来确定位置，这样也可以，只不过性能不如 & 运算。而且当n是2的幂次方时：hash & (length - 1) == hash % length
3.因此，HashMap 容量为2次幂的原因，就是为了数据的的均匀分布，减少hash冲突，毕竟hash冲突越大，代表数组中一个链的长度越大，这样的话会降低hashmap的性能
注意，得到的这个capacity却被赋值给了threshold。
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//initialCapacity=10
3.默认的负载因子，默认值是0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
4.集合最大容量
//集合最大容量的上限是：2的30次幂
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
5.当链表的值超过8则会转红黑树(1.8新增)
//当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
6.当链表的值小于6则会从红黑树转回链表
//当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
7.当Map里面的数量超过这个值时，表中的桶才能进行树形化 ，否则桶内元素太多时会扩容，而不是树形化 为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD (8)
//桶中结构转化为红黑树对应的数组长度最小的值
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
8、table用来初始化(必须是二的n次幂)(重点)
//存储元素的数组
transient Node<K,V>[] table;
table在JDK1.8中我们了解到HashMap是由数组加链表加红黑树来组成的结构其中table就是HashMap中的数组，jdk8之前数组类型是Entry类型。从jdk1.8之后是Node类型。只是换了个名字，都实现了一样的接口：Map.Entry。负责存储键值对数据的。
9、用来存放缓存
//存放具体元素的集合
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
10、 HashMap中存放元素的个数(重点)
//存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
size为HashMap中K-V的实时数量，不是数组table的长度。
11、 用来记录HashMap的修改次数
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
12、 用来调整大小下一个容量的值计算方式为(容量*负载因子)
// 临界值 当实际大小(容量*负载因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
13、 哈希表的加载因子(重点)
// 加载因子
final float loadFactor;
为什么加载因子设置为0.75,初始化临界值是12？
loadFactor越趋近于1，那么 数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor越小，也就是趋近于0，数组中存放的数据(entry)也就越少，也就越稀疏。
如果希望链表尽可能少些。要提前扩容，有的数组空间有可能一直没有存储数据。加载因子尽可能小一些。
例如：加载因子是0.4。 那么16*0.4--->6 如果数组中满6个空间就扩容会造成数组利用率太低了。
加载因子是0.9。 那么16*0.9---->14 那么这样就会导致链表有点多了。导致查找元素效率低。
所以既兼顾数组利用率又考虑链表不要太多，经过大量测试0.75是最佳方案。
- threshold计算公式：capacity(数组长度默认16) * loadFactor(负载因子默认0.75)。这个值是当前已占用数组长度的最大值。当Size>=threshold的时候，那么就要考虑对数组的resize(扩容)，也就是说，这个的意思就是 衡量数组是否需要扩增的一个标准。 扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍.
4.2构造方法
HashMap 中重要的构造方法，它们分别如下：
1、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() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 将默认的加载因子0.75赋值给loadFactor，并没有创建数组
}
2、 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);
}
4.3成员方法
4.3.1增加方法
put方法是比较复杂的，实现步骤大致如下：
1）先通过hash值计算出key映射到哪个桶；
2）如果桶上没有碰撞冲突，则直接插入；
3）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；
4）如果桶中存在重复的键，则为该键替换新值value；
5）如果size大于阈值threshold，则进行扩容；
具体的方法如下：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
说明：
1）HashMap只提供了put用于添加元素，putVal方法只是给put方法调用的一个方法，并没有提供给用户使用。 所以我们重点看putVal方法。
2）我们可以看到在putVal()方法中key在这里执行了一下hash()方法,来看一下Hash方法是如何实现的。
static final int hash(Object key)
{
int h;
/*
1）如果key等于null：
可以看到当key等于null的时候也是有哈希值的，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
解读上述hash方法：
我们先研究下key的哈希值是如何计算出来的。key的哈希值是通过上述方法计算出来的。
这个哈希方法首先计算出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。计算过程如下所示：
static final int hash(Object key)
{
int h;
/*
1）如果key等于null：
可以看到当key等于null的时候也是有哈希值的，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);
}
在putVal函数中使用到了上述hash函数计算的哈希值：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
。。。。。。。。。。。。。。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//这里的n表示数组长度16
。。。。。。。。。。。。。。
}
计算过程如下所示：
说明：
1）key.hashCode()；返回散列值也就是hashcode。假设随便生成的一个值。
2）n表示数组初始化的长度是16
3）&（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，否则为零。
4）^（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。
简单来说就是：
- 高16 bit 不变，低16 bit 和高16 bit 做了一个异或（得到的 hashcode 转化为32位二进制，前16位和后16位低16 bit和高16 bit做了一个异或）
问题：为什么要这样操作呢？
如果当n即数组长度很小，假设是16的话，那么n-1即为 ---》1111 ，这样的值和hashCode()直接做按位与操作，实际上只使用了哈希值的后4位。如果当哈希值的高位变化很大，低位变化很小，这样就很容易造成哈希冲突了，所以这里把高低位都利用起来，从而解决了这个问题。
例如上述：
hashCode()值： 1111 1111 1111 1111 1111 0000 1110 1010
&
n-1即16-1--》15： 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1111
-------------------------------------------------------------------
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1010 ----》10作为索引
其实就是将hashCode值作为数组索引，那么如果下个高位hashCode不一致，低位一致的话，就会造成计算的索引还是10,从而造成了哈希冲突了。降低性能。
(n-1) & hash = -> 得到下标 (n-1) n表示数组长度16，n-1就是15
取余数本质是不断做除法，把剩余的数减去，运算效率要比位运算低。
现在看putVal()方法，看看它到底做了什么。
主要参数：
- 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
putVal()方法源代码如下所示：
public V put(K key, V value)
{
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;
/*
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节点p
3) (p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null 判断节点位置是否等于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节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)
//创建一个新的节点存入到桶中
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);
// 说明是链表节点
else {
/*
1)如果是链表的话需要遍历到最后节点然后插入
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）创建一个新的节点插入到尾部
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，那么下一个节点肯定是 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)节点添加完成之后判断此时节点个数是否大于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。记录着遍历节点的个 数。值是0表示第一个节点，1表示第二个节点。。。。7表示第八个节点，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节点不相等，继续查找下一个节点。
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;
}
4.3.2将链表转换为红黑树的treeifyBin方法
节点添加完成之后判断此时节点个数是否大于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：
/**
* Replaces all linked nodes in bin at index for given hash unless
* table is too small, in which case resizes instead.
替换指定哈希表的索引处桶中的所有链接节点，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。而不是将节点变为红黑树。
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 置桶里的链表节点，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 {
//新创建一个树的节点，内容和当前链表节点e一致
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
//将新创键的p节点赋值给红黑树的头结点
hd = p;
else {
/*
p.prev = tl：将上一个节点p赋值给现在的p的前一个节点
tl.next = p;将现在节点p作为树的尾结点的下一个节点
*/
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
/*
e = e.next 将当前节点的下一个节点赋值给e,如果下一个节点不等于null
则回到上面继续取出链表中节点转换为红黑树
*/
} 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节点，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：上述操作一共做了如下几件事：
1.根据哈希表中元素个数确定是扩容还是树形化
2.如果是树形化遍历桶中的元素，创建相同个数的树形节点，复制内容，建立起联系
3.然后让桶中的第一个元素指向新创建的树根节点，替换桶的链表内容为树形化内容
4.3.3扩容方法_resize
4.3.3.1扩容机制
想要了解HashMap的扩容机制你要有这两个问题
- 1.什么时候才需要扩容
- 2.HashMap的扩容是什么
1.什么时候才需要扩容
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(DEFAULT_LOAD_FACTOR)是0.75,这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中的元素个数超过16×0.75=12(这个值就是阈值或者边界值threshold值)的时候，就把数组的大小扩展为2×16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常耗性能的操作，所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预知元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。
补充：
当HashMap中的其中一个链表的对象个数如果达到了8个，此时如果数组长度没有达到64，那么HashMap会先扩容解决，如果已经达到了64，那么这个链表会变成红黑树，节点类型由Node变成TreeNode类型。当然，如果映射关系被移除后，下次执行resize方法时判断树的节点个数低于6，也会再把树转换为链表。
2.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，所以节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。
怎么理解呢？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：扩容之后所以节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“原索引+oldCap(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之后每个桶上的节点数一定小于等于原来桶上的节点数，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节点分散到新的桶中了。
4.3.3.2源码resize方法的解读
下面是代码的具体实现：
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节点的新位置
do {
// 原索引
next = e.next;
//这里来判断如果等于true e这个节点在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;
}
4.3.4 删除方法(remove)
理解了put方法之后，remove方法已经没什么难度了，所以重复的内容就不再做详细介绍了。
删除的话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。
删除remove方法：
//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;
//如果桶上的节点就是要找的key，则将node指向该节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
//说明节点存在下一个节点
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节点
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节点
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节点
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;
}
