【jdk8源码】HashMap集合阅读笔记

概述

之前有讲到过两种List集合,ArrayList底层是使用数组实现的,LinkedList是使用双向链表实现的。HashMap更像是两者的结合,底层采用了数组+单向链表+红黑树的结构,HashMap的底层结构是一个数组(哈希桶),而数组的元素是一个单向链表,链表中的每一个节点对应了hash表中的每一个元素。当数组长度大于8的时候,就会转化为红黑树,以提升查询和插入的效率。特点是:遍历时无序、线程不安全(体现在内部迭代器中,下次一起再写)。

继承关系

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>     implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { 
  • 继承了AbstractMap类,AbstractMap中提供了一些主要方法,提供了map的所有操作方法
  • 实现Map接口,Map接口在AbstractMap中就已经实现了,这里也不顶大用,但Java的很多集合类都这么做的
  • 实现Cloneable接口,是为了使用Object.clon()方法,不实现也可以使用,但是会抛出异常。
  • 实现Serializable接口,表示该类可以被实例化

数据结构

  • Node的定义
 //实际存储数据的数组,是一个Node<K,V>类型的数组,Node<K,V>是一个内部类  transient Node<K,V>[] table;  //内部类,HashMap底层数组的组成元素  static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {           final int hash;//哈希值         final K key;//元素的key         V value;//元素的value         Node<K,V> next;//当前元素的下一个元素         //构造方法         Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {             this.hash = hash;             this.key = key;             this.value = value;             this.next = next;         }         //返回当前元素的Key         public final K getKey()        { return key; }         //返回当前元素的value         public final V getValue()      { return value; }         //返回当前元素的key+value         public final String toString() { return key + "=" + value; }         //重写Object类的hashCode方法,返回的值是key的hashCode值和value的hashCode值进行异或运算         public final int hashCode() {         //^Java异或运算符,转成二进制后逐个进行运算,得到一个数字,这个数字是0或是自己         //例如int a = 4^6;4对应的二进制数为:100(0100);6对应的是:110(0110)         //运算方程是:int a = 0100^0110;运算过程:00=0;11=0;01=1;00=0         //运算的结果就是:0010(二进制),对应转换成十进制就是2             return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);         }          //设置一个新的值 返回旧的值         public final V setValue(V newValue) {             V oldValue = value;             value = newValue;             return oldValue;         }          //重写Object类的equals方法,用于判断是否相等         public final boolean equals(Object o) {             if (o == this)                 return true;                 //如果类型是Map.Entry             if (o instanceof Map.Entry) {                 Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;                 //且键键、值值都相等,那么返回true                 if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&                     Objects.equals(value, e.getValue()))                     return true;             }             return false;         }     } 
  • 红黑树的定义
  • 上一篇博客中有写过关于红黑树的基本知识
 //TreeNode,继承自LinkedHashMap,每一个TreeNode都是一个红黑树的节点  static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {         TreeNode<K,V> parent;  //指向父节点         TreeNode<K,V> left;//指向左子节点         TreeNode<K,V> right;//指向右子节点         TreeNode<K,V> prev;    //指向上一个节点         boolean red;//节点的颜色         //调用父类的构造方法         //hash:节点本身的hashcode;key:节点的key;val:节点的value;next:节点的下一个指针         TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {             super(hash, key, val, next);         }         //通过一个节点找到树的根节点         final TreeNode<K,V> root() {             for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {                 if ((p = r.parent) == null)//当节点的parent节点为空时说明是根节点了                     return r;                 r = p;             }         }          //用来判断红黑树中的根节点,指向的是hashMap的table的哪个节点         //红黑树在新增或是删除元素的时候,会进行左旋或右旋的操作导致根节点的变化         //table数组中存储的是红黑树的根节点,所以table中的指向也要随之变化         //tab:要判断的table数组,root目标节点         static <K,V> void moveRootToFront(Node<K,V>[] tab, TreeNode<K,V> root) {             int n;             //判断root和tab是否为空,并将n赋值为tab数组的长度             if (root != null && tab != null && (n = tab.length) > 0) {             //通过位运算的方式,取得节点得hash在数组中所对应的下标                 int index = (n - 1) & root.hash;                 //通过index取得节点,将节点标志为TreeNode的根节点                 TreeNode<K,V> first = (TreeNode<K,V>)tab[index];                 //判断root和first是否相等,主要是判断oot是否存在数组中                 if (root != first) {                    //如果不存在                    //创建个新的节点rn                     Node<K,V> rn;                     //将获得的数组中index位置指向目标节点                     tab[index] = root;                     //获得目标节点的前一个节点                     TreeNode<K,V> rp = root.prev;                     //把目标节点的next赋值给rn,并判断是否为空                     //下面是为了把节点连接起来                     if ((rn = root.next) != null)                       //如果不为空把rn的前节点设置为目标节点的前节点                         ((TreeNode<K,V>)rn).prev = rp;                     if (rp != null)                       //如果目标节点的前节点不为空,将前节点的next设置为目标节点的next                         rp.next = rn;                         //如果取得的first不为空                     if (first != null)                       //把firs的前节点设置为root                         first.prev = root;                         //把目标节点的root的next设置为之前的first,prev为null                     root.next = first;                     root.prev = null;                 }                 //对红黑树做检查                 assert checkInvariants(root);             }         }          //对树进行一致性检查,保证树的特性和指向的正确性         static <K,V> boolean checkInvariants(TreeNode<K,V> t) {         //获得目标节点的父节点、左子节点、右子节点、前节点、后节点             TreeNode<K,V> tp = t.parent, tl = t.left, tr = t.right,                 tb = t.prev, tn = (TreeNode<K,V>)t.next;                 //当前的前节点的后节点必须等于当前节点             if (tb != null && tb.next != t)                 return false;                 //当前节点后节点的前节点必须等于当前节点             if (tn != null && tn.prev != t)                 return false;                 //当前节点必须等于父节点的左子节点或者右子节点             if (tp != null && t != tp.left && t != tp.right)                 return false;                 //当前节点的左子节点的父节点必须等于当前节点                 //且左子节点的hash值必须小于当前节点的hash值             if (tl != null && (tl.parent != t || tl.hash > t.hash))                 return false;                 //当前节点的右子节点的父节点必须等于当前节点                 //且右子节点的hash值要小于当前节点的hash值             if (tr != null && (tr.parent != t || tr.hash < t.hash))                 return false;                 //不能有两个连续的红色节点,即当前节点和子节点不能都为红色             if (t.red && tl != null && tl.red && tr != null && tr.red)                 return false;                 //如果左子节点不为空,递归判断左子节点             if (tl != null && !checkInvariants(tl))                 return false;                 //如果右子节点不为空,递归判断右子节点             if (tr != null && !checkInvariants(tr))                 return false;             return true;         }     }            //从当前节点开始,即以当前节点为根节点,通过hash值和key值向下遍历查找节点         final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {             TreeNode<K,V> p = this;//保存当前节点             //do{}while()循环获取             do {                 int ph, dir; K pk;                 //获得当前前节点的左子节点右子节点                 TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;                 //判断当前节点的hash值是否大于要查找的hash值                 //如果大于就往左子节点递归查找                 if ((ph = p.hash) > h)                     p = pl;                     //反之往右子节点递归查找                 else if (ph < h)                     p = pr;                     //如果hash值相等且key值也相等                 else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))                   //返回找到的节点                     return p;                   //如果hash值相等,但是key不相等                   //左子节点等于空,就递归查找右子节点                 else if (pl == null)                     p = pr;                  //右子节点等于空,递归查找左子节点                 else if (pr == null)                     p = pl;                  //如果左右都不为空,那么比较key的大小判断是从左边找还是右边找                 else if ((kc != null ||                           (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&                          (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)                     p = (dir < 0) ? pl : pr;                  //如果没法判断,或是还找不到,只能从右子节点遍历                 else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)                     return q;                   //遍历完还找不到,又从左子节点遍历                 else                     p = pl;             } while (p != null);             //如果都没有找到,返回空             return null;         }                   //也是通过hash和key查找节点的方法         final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {             //如果父节点为空直接返回根节点,否则调用上面的方法,继续查找             return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);         }               //用来比较大小的方法         static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {             int d;             //首先判断两个比较的对象是否为空             if (a == null || b == null ||             //通过compareTo方法比较两个对象的类名大小                 (d = a.getClass().getName().                  compareTo(b.getClass().getName())) == 0)                  //无法比较再调用nactive的方法identityHashCode进行比较                 d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?                      -1 : 1);             return d;         }          //把链表转换为红黑树结构         final void treeify(Node<K,V>[] tab) {             //先创建一个空的树根             TreeNode<K,V> root = null;             //循环添加树节点             for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {                 //x为当前节点,next为下一个节点,用于循环遍历                 next = (TreeNode<K,V>)x.next;                 //先将左右子节点都设置为空                 x.left = x.right = null;                 //判断是否已经有了根节点                 if (root == null) {                 //如果没有根节点,将当前节点的父节点设置为空                 //颜色设置为黑色,并赋值给根节点                     x.parent = null;                     x.red = false;                     root = x;                 }                 else {                 //如果根节点已经存在                 //获得当前节点的key和hash值                     K k = x.key;                     int h = x.hash;                     Class<?> kc = null;                     //遍历已经存在的树                     for (TreeNode<K,V> p = root;;) {                         int dir, ph;                         //获得遍历节点的key和hash值                         K pk = p.key;                         //如果目标节点的hash值小于当前遍历节点的hash值                         if ((ph = p.hash) > h)                         //dir为-1                             dir = -1;                         else if (ph < h)                         //反之为1                             dir = 1;                         //如果等于,那么和上面说过的那个方法一样,用key作比较                         else if ((kc == null &&                                   (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||                                  (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)                             dir = tieBreakOrder(k, pk);                         //创建一个新的树节点                              TreeNode<K,V> xp = p;                         //如果左右节点为空,直接通过判断dir的值确定是插到左子节点还是右子节点                         if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {                         //将目标节点的父节点设置为当前循环的节点                             x.parent = xp;                             if (dir <= 0)                                 xp.left = x;                             else                                 xp.right = x;                             //每一个插入的节点最开始都是红色节点,但是插入后可能会破坏红黑树的特性,所以会调用balanceInsertion进行调整,下面讲这个方法                             root = balanceInsertion(root, x);                             break;                         }                     }                 }             }             //上面讲到过了,是用来判断数组的指向是否正确的             moveRootToFront(tab, root);         }          //在红黑树插入新的节点后,用来调整红黑树的平衡,使其重新符合红黑树的特性         static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root,                                                     TreeNode<K,V> x) {             //新插入的节点都是红色                                                     x.red = true;             //循环遍历             //x:当前节点,xp:当前节点父节点,xpp:当前节点祖父节点             //xppl:祖父节点的左子节点,xppr:祖父节点的右子节点             for (TreeNode<K,V> xp, xpp, xppl, xppr;;) {                 //如果当前节点的父节点为空,说明为根节点                 if ((xp = x.parent) == null) {                    //直接变为黑色,返回根节点                     x.red = false;                     return x;                 }                 //如果祖父节点为空或者父节点是黑色                 else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null)                 //直接返回根节点                     return root;                 //如果当前节点的父节点等于祖父节点的左子节点                 if (xp == (xppl = xpp.left)) {                     //如果祖父节点的右子节点不等于空,且等于红色                     if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) {                         //把祖父节点的右子节点设置为黑色,就是叔父节点                         xppr.red = false;                         //父节点设置为黑色                         xp.red = false;                         //祖父节点设置为红色                         xpp.red = true;                         //x指向祖父节点,围绕祖父节点继续循环向上                         x = xpp;                     }                     else {                     //如果祖父节点的右子节点等于空或是等于黑色                     //如果x是父节点的右子节点                         if (x == xp.right) {                             //以x节点的父节点进行左旋转操作                             root = rotateLeft(root, x = xp);                             //如果x节点的父节点为空,将x节点的祖父节点设置为空                             //否则设置为父节点的父节点                             xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;                         }                         //如果父节点不等于空                         if (xp != null) {                         //把父节点设置为黑色                             xp.red = false;                             //如果祖父节点不为空                             if (xpp != null) {                             //将祖父节点设置为红色                                 xpp.red = true;                                 //以x节点的祖父节点进行右旋转操作                                 root = rotateRight(root, xpp);                             }                         }                     }                 }                 else {                 //反之,如果x节点的父节点,等于祖父节点的右子节点                 //和上面的操作差不多                 //如果祖父节点的左子节点(叔父节点)不为空且为红色                     if (xppl != null && xppl.red) {                         //叔父节点设置为黑色                         xppl.red = false;                         //父节点设置为黑色                         xp.red = false;                         //祖父节点设置为红色                         xpp.red = true;                         //指向祖父节点,以祖父节点继续循环向上                         x = xpp;                     }                     else {                     //反之,如果祖父节点的左子节点为空或是为黑色(为空一定为黑色)                     //x节点是父节点的左子节点                         if (x == xp.left) {                         //围绕x的父节点做右旋转操作                             root = rotateRight(root, x = xp);                             //如果x的祖父节点不为空,xpp设置为x的祖父节点                             xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;                         }                         //如果父节点不为空                         if (xp != null) {                         //父节点设置为黑色                             xp.red = false;                             //祖父节点不为空                             if (xpp != null) {                             //祖父节点设置为红色,且绕祖父节点进行左旋转操作                                 xpp.red = true;                                 root = rotateLeft(root, xpp);                             }                         }                     }                 }             }         }  //绕节点进行左旋转,父节点被右子节点代替,自己成为右子节点的左子节点   static <K,V> TreeNode<K,V> rotateLeft(TreeNode<K,V> root,                                               TreeNode<K,V> p) {             TreeNode<K,V> r, pp, rl;             //p:当前节点,r:当前节点的右子节点             if (p != null && (r = p.right) != null) {              //p的右子节点r的左子节点变成p的右子节点,并指向rl                 if ((rl = p.right = r.left) != null)              //如果rl不为空,将rl的父节点设置为p                     rl.parent = p;                 //将p的右子节点r的父节点设置为p的父节点,并指向pp                 if ((pp = r.parent = p.parent) == null)                 //如果pp不等于空,把p的右子节点r指向给root节点并设置为黑色                     (root = r).red = false;                 //如果p是pp的左子节点                 else if (pp.left == p)                 //把pp的左子节点指向,p的右子节点r                     pp.left = r;                 else                 //否则把pp的右子节点设置为r                     pp.right = r;                 //重新赋值,设置自己的父节点为自己的右儿子                 //把自己变成自己右儿子的左儿子                 r.left = p;                 p.parent = r;             }             //返回调整后的儿子             return root;         }         //绕节点进行右旋转,就是把左子节点代替父节点的位置         //父节点变成左子节点的右子节点         static <K,V> TreeNode<K,V> rotateRight(TreeNode<K,V> root,                                                TreeNode<K,V> p) {             TreeNode<K,V> l, pp, lr;             //l左子节点             //如果p节点不为空,把p节点的左子节点指向到l节点,判断不为空             if (p != null && (l = p.left) != null) {             //把p的左子节点赋值为p的左子节点l的右子节点指向lr                 if ((lr = p.left = l.right) != null)                 //判断lr不为空,将lr的父节点设置为p节点                     lr.parent = p;                   //把p节点的左子节点l节点的父节点设置为p的父节点并指向pp                 if ((pp = l.parent = p.parent) == null)                 //判断pp不为空,把l节点指向给root节点,并设置为黑色                     (root = l).red = false;                     //如果p为pp的右子节点                 else if (pp.right == p)                 //把pp的右子节点设置为l                     pp.right = l;                 else                 //否则把pp的左子节点设置为l                     pp.left = l;                 //重新设置节点的关系,把当前p节点的爸爸设置为p的左子节点                 //使p节点称为l节点的右儿子                 l.right = p;                 p.parent = l;             }             return root;         }               //把红黑树转换为链表         final Node<K,V> untreeify(HashMap<K,V> map) {                          Node<K,V> hd = null, tl = null;             //q为当前的treenode节点,通过q的next指针遍历             for (Node<K,V> q = this; q != null; q = q.next) {             //通过map的replacementNode方法,将TreeNode的节点转换为Node节点                 Node<K,V> p = map.replacementNode(q, null);                 //如果tl等于空,说明是第一次进来                 if (tl == null)                 //设置首节点                     hd = p;                 else                 //设置上一个节点的下节点等于当前遍历到的节点                     tl.next = p;                 //记录上一次循环的节点                 tl = p;             }             //返回链表的首节点即可             return hd;         }                   //往红黑树中插入一个key-value节点         final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,                                        int h, K k, V v) {             Class<?> kc = null;             boolean searched = false;             //先找到当前树的根节点             TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;             //遍历树,寻找是否已经有这个元素             for (TreeNode<K,V> p = root;;) {                 int dir, ph; K pk;                 //先判断要插入元素的hash值是大还是小,用来确定插入右子节点还是左子节点                 if ((ph = p.hash) > h)                 //如果小于当前节点hash,返回-1                     dir = -1;                 else if (ph < h)                 //反之返回-1                     dir = 1;                 //如果hash值相等且key也相等,返回当前遍历到的节点                 else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))                     return p;                  //如果hash值相等,但是key不相等,再调用compareComparables作比较                 else if ((kc == null &&                           (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||                          (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {                          //使用searched作为标志,只会查询一次,就往根节点的左右子节点分别查找                          //如果找到了就返回找到的节点                     if (!searched) {                         TreeNode<K,V> q, ch;                         searched = true;                         if (((ch = p.left) != null &&                              (q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||                             ((ch = p.right) != null &&                              (q = ch.find(h, k, kc)) != null))                             return q;                     }                     //调用tieBreakOrder再进行比较                     dir = tieBreakOrder(k, pk);                 }                                    TreeNode<K,V> xp = p;                 //如果找到的节点为空,直接插入节点                 if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {                     //创建一个新的Node节点为找到的节点的next节点                     Node<K,V> xpn = xp.next;                     //将xpn从Node节点转换为TreeNode节点                     TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);                     //通过dir判断是放到树的右边还是左边                     if (dir <= 0)                         xp.left = x;                     else                         xp.right = x;                     //把x节点设置为xp的next                     xp.next = x;                     //把x节点的父节点和prev都设置成xp                     x.parent = x.prev = xp;                     //如果xpn(xp节点的下一个节点)不为空,把它的prev设置为x节点                     if (xpn != null)                         ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;                         //平衡红黑树,判断table的指向                     moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));                     return null;                 }             }         }         //将当前的节点从红黑树的节点上删除         final void removeTreeNode(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,                                   boolean movable) {             int n;             //判断tab不为空且tab的长度不为0             if (tab == null || (n = tab.length) == 0)                 return;             //通过位运算找到hash所对应的index             int index = (n - 1) & hash;             //获得当前节点、前节点、后节点             TreeNode<K,V> first = (TreeNode<K,V>)tab[index], root = first, rl;             TreeNode<K,V> succ = (TreeNode<K,V>)next, pred = prev;             //如果当前节点的的前一个节点为空,说明为根节点,当前节点的next节点放到tab对应的位置上             if (pred == null)                 tab[index] = first = succ;             else             //否则把当前节点的上一个节点的下节点设置为当前节点的next                 pred.next = succ;             //如果当前节点的next不为空,把当前节点的next节点的prev设置为当前节点的上一个节点             if (succ != null)                 succ.prev = pred;                 //如果当前节点为空,直接结束             if (first == null)                 return;             //如果root(当前节点)的父节点不为空,把获取root的根节点,并指向root             if (root.parent != null)                 root = root.root();                 //通过根节点判断当前的树是否左子树为空或右子树为空             if (root == null                 || (movable                     && (root.right == null                         || (rl = root.left) == null                         || rl.left == null))) {                         //如果是为空的话,说明树的长度很小,那么直接调用untreeify将红黑树结构转换为链表结构,并指向tab中的index位置                 tab[index] = first.untreeify(map);  // too small                 return;             }             //获得当前树节点、左子节点、右子节点             TreeNode<K,V> p = this, pl = left, pr = right, replacement;             //如果左子节点不为空,且右子节点也不为空             if (pl != null && pr != null) {                 TreeNode<K,V> s = pr, sl;                //将s指向当前删除节点的右子节点的最左节点                 while ((sl = s.left) != null) // find successor                     s = sl;                 //交换颜色,s节点的颜色和p的颜色交换                 boolean c = s.red; s.red = p.red; p.red = c; // swap colors                 //获得最左节点的右子节点和当前节点的祖父节点                 TreeNode<K,V> sr = s.right;                 TreeNode<K,V> pp = p.parent;                 //如果s是p的右子节点                 if (s == pr) { // p was s's direct parent                    //p的父节点设置为它的右子节点                     p.parent = s;                     //右子节点的右子节点设置为原来的父节点,就像交换位置                     s.right = p;                 }                 else {                 //反之,获取s的父节点                     TreeNode<K,V> sp = s.parent;                     //把当前节点的父节点设置为s的父节点,判断是否为空                     if ((p.parent = sp) != null) {                     //如果s是左节点                         if (s == sp.left)                         //s的父节点的左节点设置为p,就是顶替s的位置                             sp.left = p;                         else                         //反之,s的父节点右节点设置为p                             sp.right = p;                     }                     //交换了p和s节点的位置                     //设置s的右子节点等于当前节点的右子节点,判断是否为空                     if ((s.right = pr) != null)                     //不为空设置当前节点的右子节点的父节点为s                         pr.parent = s;                 }                 //设置p的left,也就是最之前的s的位置,已经是最左节点,所以左子节点应该为null                 p.left = null;                 //p的右子节点设置成s的右子节点                 if ((p.right = sr) != null)                     sr.parent = p;                 //s的左子节点等于p的左子节点                 if ((s.left = pl) != null)                     pl.parent = s;                 //s节点的父节点等于p节点的父节点                 if ((s.parent = pp) == null)                     root = s;                     //如果p等于父节点的左子节点,把左子节点设置为s节点                 else if (p == pp.left)                     pp.left = s;                 else                 //否则设置p节点的父节点的右子节点为s                     pp.right = s;                 //标志一下replacement,用来处理后面的连接                 //如果s的右子节点不为空,要链接的就是s的右子节点                 if (sr != null)                     replacement = sr;                 else                 //如果为空,就为自身,说明下面已经没有节点需要连接的了                     replacement = p;             }             else if (pl != null)             //如果左子节点不为空,要链接的就是左子节点                 replacement = pl;             else if (pr != null)             //反之是右子节点                 replacement = pr;             else             //左右子节点都为空,设置为自身                 replacement = p;              //如果replacement的值为自身,说明下面已经没有要连接的元素             if (replacement != p) {             //设置replacement (删除节点的后面的节点),的父节点为p节点的父节点                 TreeNode<K,V> pp = replacement.parent = p.parent;                 if (pp == null)//如果p的父节点为空,把root指向replacement                     root = replacement;                 else if (p == pp.left)//如果p节点为之前父节点的左节点,把要连接的节点设置为左节点                     pp.left = replacement;                 else                 //反之设置为右节点                     pp.right = replacement;                     //已经移除p节点,设置p的左子节点、右子节点、父节点都为null                 p.left = p.right = p.parent = null;             }             //replacement取代p的位置后,判断是否需要进行平衡操作,balanceDeletion在后面讲解             TreeNode<K,V> r = p.red ? root : balanceDeletion(root, replacement);             //平衡后再处理一次连接             if (replacement == p) {  // detach                 TreeNode<K,V> pp = p.parent;                 p.parent = null;                 if (pp != null) {                     if (p == pp.left)                         pp.left = null;                     else if (p == pp.right)                         pp.right = null;                 }             }             //判断tab中的位置指向是否正确             if (movable)                 moveRootToFront(tab, r);         }             //用来调整删除元素后的树平衡,x就是上面取代了p的那个节点            static <K,V> TreeNode<K,V> balanceDeletion(TreeNode<K,V> root,                                                   TreeNode<K,V> x) {            //循环操作             for (TreeNode<K,V> xp, xpl, xpr;;) {             //如果x等于空,或x等于根节点,直接返回根节点                 if (x == null || x == root)                     return root;                     //如果x的父节点等于空,且为黑色,说明是根节点,直接返回x                 else if ((xp = x.parent) == null) {                     x.red = false;                     return x;                 }                 else if (x.red) {                 //如果x的父节点不为空,且x为红色,把x设置为黑色                     x.red = false;                     return root;                 }                 //x不为红色,判断x是左子节点还是右子节点                 else if ((xpl = xp.left) == x) {                 //如果是左子节点                //叔父节点不为空且为红色                     if ((xpr = xp.right) != null && xpr.red) {                     //设置叔父节点为黑色                         xpr.red = false;                         //父节点为黑色                         xp.red = true;                         //绕父节点进行左旋转                         root = rotateLeft(root, xp);                         //x的父节点不为空,设置xpr为x的叔父节点,用于继续判断调整                         xpr = (xp = x.parent) == null ? null : xp.right;                     }                     //叔父节点等于null                     if (xpr == null)                     //直接把x的父节点指向x                         x = xp;                     else {                     //获取x的叔父节点,xpr的左子节点和右子节点                         TreeNode<K,V> sl = xpr.left, sr = xpr.right;                         if ((sr == null || !sr.red) &&                             (sl == null || !sl.red)) {                             //如果左子节点和右子节点都为黑色,把xpr设置为红色                             xpr.red = true;                             //把x的父节点指向x                             x = xp;                         }                         else {                         //如果左右节不是都为空的话,也是通过判断左旋转和右旋转                         //步骤基本都是差不多的                             if (sr == null || !sr.red) {                             //如果右子节点为红色,左子节点为红色                                 if (sl != null)                                 //设置左子节点为黑色,左子节点的父节点,也就是xpr为红色                                     sl.red = false;                                 xpr.red = true;                                 //绕xpr右旋转                                 root = rotateRight(root, xpr);                                 //重新指向xpr                                 xpr = (xp = x.parent) == null ?                                     null : xp.right;                             }                             if (xpr != null) {                             //把xpr的颜色设置成xp的颜色                                 xpr.red = (xp == null) ? false : xp.red;                                 if ((sr = xpr.right) != null)                                 //设置xpr的右子节点为黑色                                     sr.red = false;                             }                             if (xp != null) {                             //反之,做左旋转操作                                 xp.red = false;                                 root = rotateLeft(root, xp);                             }                             x = root;                         }                     }                 }                 else { //和上面对应的,只是换了一边                     if (xpl != null && xpl.red) {                         xpl.red = false;                         xp.red = true;                         root = rotateRight(root, xp);                         xpl = (xp = x.parent) == null ? null : xp.left;                     }                     if (xpl == null)                         x = xp;                     else {                         TreeNode<K,V> sl = xpl.left, sr = xpl.right;                         if ((sl == null || !sl.red) &&                             (sr == null || !sr.red)) {                             xpl.red = true;                             x = xp;                         }                         else {                             if (sl == null || !sl.red) {                                 if (sr != null)                                     sr.red = false;                                 xpl.red = true;                                 root = rotateLeft(root, xpl);                                 xpl = (xp = x.parent) == null ?                                     null : xp.left;                             }                             if (xpl != null) {                                 xpl.red = (xp == null) ? false : xp.red;                                 if ((sl = xpl.left) != null)                                     sl.red = false;                             }                             if (xp != null) {                                 xp.red = false;                                 root = rotateRight(root, xp);                             }                             x = root;                         }                     }                 }             }        //用来拆分红黑树,主要是HashMap的扩容中会用到,hashMap扩容会将红黑树按高低位分成两部分放到table中去         final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {             TreeNode<K,V> b = this;             //声明高位树和低位树             TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;             TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;             int lc = 0, hc = 0;             //循环遍历树,将节点拆分为高位数和低位树             for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {             //存储next                 next = (TreeNode<K,V>)e.next;                 e.next = null;                 //bit是当前数组的size,通过位运算,计算节点是高位还是低位                 if ((e.hash & bit) == 0) {                 //如果运算结果为0,说明在低位                 //用来判断是不是第一次插入,如果是第一次,设置首节点                     if ((e.prev = loTail) == null)                         loHead = e;                     else                     //如果不是,直接设置next                         loTail.next = e;                     loTail = e;                     ++lc;                 }                 else {                     if ((e.prev = hiTail) == null)                         hiHead = e;                     else                         hiTail.next = e;                     hiTail = e;                     ++hc;                 }             }             //对低位树进行处理,放在原index位置             if (loHead != null) {             //如果长度没超过UNTREEIFY_THRESHOLD,转换为链表                 if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)                     tab[index] = loHead.untreeify(map);                 else {                 //否则进行树化处理                     tab[index] = loHead;                     if (hiHead != null) // (else is already treeified)                         loHead.treeify(tab);                 }             }             //高位树处理,放在原index+bit处             if (hiHead != null) {                 if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)                     tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);                 else {                     tab[index + bit] = hiHead;                     if (loHead != null)                         hiHead.treeify(tab);                 }             }         }         }       

成员变量

	 //序列化编号 	 private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L; 	 //默认初始容量,必须为2的幂,这里默认初始容量是16 	 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;  	 //允许的最大容量,2的30次方 	 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 	 //默认加载因子,0.75,和容量相关的,指的是填满容量的最大比例,如果不指定就是默认的75% 	 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 	 //jdk1.8中是使用链表+数组+红黑树的方式实现的,这里指的是链表转换成树的阈值 	 //相同数据下,红黑树所占用的空间是链表的两倍 	 //即当桶中数量超过TREEIFY_THRESHOLD时使用树来代替链表。默认值是8 	 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 	 //树转换成链表的阈 	 //当频繁的删除和插入操作时,假如一直在这个数字附近徘徊,就会频繁的在数组和红黑树之间切换 	 //转换的数字有相差是为了减少频繁的转换带来的性能浪费 	 //即当桶中数量小于UNTREEIFY_THRESHOLD 时用链表来代替树 	 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; 	 //红黑树的最小容量 	 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; 	 //类型为Node<K,V>的数组 	 transient Node<K,V>[] table; 	 //保存缓存的entrySet(),用于keySet()和values() 	 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; 	 //table数组的长度 	 transient int size; 	 //更改次数,并发时用来判断是否有其他线程更改了 	 transient int modCount; 	 //扩容的临界值,当table的size>这个值时,会进行扩容 	 int threshold; 	 //实际加载因子 	 final float loadFactor; 

构造方法

    //创建时指定初始长度和加载因子     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))             throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +                                                loadFactor);         this.loadFactor = loadFactor;         this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);     }    //指定初始长度,调用了上面的构造函数,指定长度和默认加载因子     public HashMap(int initialCapacity) {         this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);     }    //创建默认的HashMap,长度和加载因子都是默认     public HashMap() {         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted     }     //入参一个HashMap集合     public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;         putMapEntries(m, false);     } 

扩容和hash计算

  • hash计算
    static final int hash(Object key) {         int h;         return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);     } 
  • 用来计算key的hash值,为了减少hash碰撞,获取key的hashCode后,还进行了异或运算和位运算

  • 为什么是取>>>16,注释中有说到,计算hashcode,将较高的位扩展到较低的位,因为hash表的长度都是2的幂,而我们在之前bucket索引计算的时候可以发现,实际上大于size长度的高位,根本没有参与计算。因此,我们需要一个折衷的办法,将高位部分也能参与到计算中来。这样可以使得数据更加平均的分布在系统中。

  • resize()扩容

//hashMap扩容     final Node<K,V>[] resize() {         //获得table数组、长度、实际扩容的值         Node<K,V>[] oldTab = table;         int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;         int oldThr = threshold;         int newCap, newThr = 0;         //table数组不为空才进行后续操作         if (oldCap > 0) {             //判断当前是不是已经达到了最大值,如果是就不再扩容,返回原数组             if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {                 threshold = Integer.MAX_VALUE;                 return oldTab;             }             //将数组扩容为原来长度的2倍,实际存放的oldThr也是一样扩容为原来的两倍             else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&                      oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)                 newThr = oldThr << 1; // double threshold         }         //如果使用的有参构造器,oldThr的值是创建时指定且不为0,就会使用指定的容量来完成后续的操作         else if (oldThr > 0)              newCap = oldThr;             //如果调用的无参构造器,要对table数组进行初始化,和触发扩容的值         else {                 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;             newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);         }         //调用有参构造器且newThr为0,重新计算赋值         if (newThr == 0) {             float ft = (float)newCap * loadFactor;             newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?                       (int)ft : Integer.MAX_VALUE);         }         //将计算的值指向threshold         threshold = newThr;         //创建一个新的table数组,长度为扩容后的长度,并将新的数组指向table         @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})             Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];         table = newTab;         //进行数据的迁移         if (oldTab != null) {             //循环遍历旧的table             for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {                 Node<K,V> e;                 if ((e = oldTab[j]) != null) {                     oldTab[j] = null;                     //如果当前位置的元素没有发生hash碰撞,即只有一个节点                     if (e.next == null)                     //直接赋值给指定位置                         newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;                      //如果hash相同,且这个位置的元素是红黑树结构                     else if (e instanceof TreeNode)                    //调用TreeNode的split方法,上面有详细讲过,会将红黑树分出高位和低位                         ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);                     else {                     //如果hash碰撞,且当前位置数据是链表结构                         Node<K,V> loHead = null, loTail = null;                         Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;                         Node<K,V> next;                         //遍历循环链表,分出高位和低位                         do {                             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);                         //和红黑树一样,低位位置不变,高位位置为当前位置+数组的旧位置                         if (loTail != null) {                             loTail.next = null;                             newTab[j] = loHead;                         }                         if (hiTail != null) {                             hiTail.next = null;                             newTab[j + oldCap] = hiHead;                         }                     }                 }             }         }         //返回新的数组         return newTab;     } 

常用方法

  • get(Object key):通过key获取节点的value
  //如果取到的节点为null返回null,否则返回节点的value   public V get(Object key) {        Node<K,V> e;        //调用getNode方法,在下面        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;    }    //通过计算的hash值和key取出节点    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;        //判断数组是否为空,并通过位运算得到table数组中的位置        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {            if (first.hash == hash && // 如果hash值相同,key也相同,直接返回                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                return first;               //如果不相同,判断是否下面还有节点,有的话就遍历查找            if ((e = first.next) != null) {            //如果是红黑树结构,按照红黑树的方式取                if (first instanceof TreeNode)                //这个方法上面有说                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);             //否则就直接遍历链表,取到元素返回                do {                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                        return e;                } while ((e = e.next) != null);            }        }        return null;    } 
	- 首先计算key的hash值 	- 通过位运算,获得hash值对应的index位置 	- 判断当前index位置的key是否和要查找的key相同,如果相同直接返回 	- 如果不相同,判断当前这个元素的next是不是为空,如果为空,返回null 	- 如果不为空,判断是否是红黑树结构,如果是红黑树结构,调用红黑树的方法查找 	- 如果是链表结构,遍历查找链表 	- 如果找到了,返回找到的值,如果都没找到,返回null 
  • put(K key, V value) :往集合中添加一个元素
   public V put(K key, V value) {        return putVal(hash(key), key, value, false, true);    } //key:键,vlaue:值,onlyIfAbsent:如果key存在,是否用新值取代旧值 //evict,在方法的最后面用到了    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,                   boolean evict) {        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;        //如果table==null,或者tab的长度=0        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)        //进行扩容,返回扩容后的长度,扩容的方法上面有说            n = (tab = resize()).length;           //通过位运算得到tab中index的位置,如果为空,直接设置        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);        else {            Node<K,V> e; K k;            //如果不为空,判断p的hash值和key是否相等            if (p.hash == hash &&                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                //如果相等,把p指向e                e = p;             //如果p是红黑树结构的            else if (p instanceof TreeNode)            //直接调用红黑树的putTreeVal方法,上面有说过这个方法,如果存在的话返回的是旧的元素                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);            else {            //如果是链表结构,遍历找到链表的最后一个元素,并记录长度                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {                //判断是不是最后一个元素                    if ((e = p.next) == null) {                    //如果是,直接插入到这个元素后面                        p.next = newNode(hash, key, value, null);                        //判断是不是超过了链表转红黑树的那个值                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st                        //如果超过了,调用TreeNode的treeifyBin方法树话链表,上面有说过                            treeifyBin(tab, hash);                        break;                    }                    //如果还不是链表的最后一个节点,且hash相等,key也相等,把获取到的p指向e                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                        break;                    p = e;                }            }            if (e != null) { // existing mapping for key            //判断是不是要覆盖原来的值                V oldValue = e.value;                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)                    e.value = value;                    //afterNodeAccess是个空方法体,是为了继承HashMap的LinkedHashMap类服务的                afterNodeAccess(e);                return oldValue;            }        }        ++modCount;        //如果插入后,当前table的长度达到了需要扩容时的长度,对数组进行扩容        if (++size > threshold)            resize();            //一样,afterNodeInsertion也是个空方法体,是为了继承HashMap的LinkedHashMap类服务的        afterNodeInsertion(evict);        return null;    } 

调用put方法设置元素的流程

 - 首先通过计算出key的hash值  - 判断table数组是否为空,如果是空的先对数组进行初始化  - 如果不为空,通过位运算,获取到hash值对应的index位置  - 先判断index处的元素是不是为空,如果不为空,直接插入到这个位置  - 如果不为空,判断key是不是相同,如果是先标记出来  - 如果发生hash碰撞且key不相同,那么判断该节点是红黑树还是链表  - 如果是红黑树,调用红黑树的查找方法,判断是不是已经存在,如果存在就标记出来,不存在就插入到末尾,红黑树内部会调用方法去平衡树  - 如果是链表,也是一样,遍历查找,如果没有相同的key,直接插入到链表末尾,如果有的话也是标记出来  - 判断是否需要替换掉旧的值  - 再判断数组是否需要扩容,如果需要扩容再调用扩容方法 

版权声明:玥玥 发表于 2021-03-29 15:07:14。
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