<span style="font-size:18px;">本文主要从构造函数、put函数、get函数、底层hash表等4个方面来对HashMap的源码进行解析。前三个都是我们在编程中经常要用到的，最后一个则是对前三个的支撑。
构造函数</span>
<span style="font-size:18px;"><strong>HashMap提供的三个构造函数</strong></span>
/**
*自定义HashMap的初始容量与负载因子
* @param initialCapacity 初始容量
* @param loadFactor 负载因子
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
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);
// Find a power of 2 >= initialCapacity
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = (int)(capacity * loadFactor); //这个参数是HashMap进行扩容的标志，当容量达到threshold时，HashMap便会进行扩容操作。它的值由容量和负载一起决定
table = new Entry[capacity];
init();
}
/**
* 自定义HashMap的初始容量
*
* @param initialCapacity 初始容量
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative.
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); //默认负责因子为0.75
}
/**
*无参构造函数 默认初始容量为16 默认负责因子为0.75
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}
/**
* 根据已有的散列表进行初始化。
* @throws NullPointerException if the specified map is null
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
putAllForCreate(m);
}
了解了这些构造函数后，如果在已知将要构造的HashMap大小的情况下，可以用前两种方法，设定初始容量大小，这样可以减少HashMap的扩容次数，毕竟每次扩容都涉及到数组的拷贝，这样可以提升效率。这属于细节问题。
<strong><span style="font-size:18px;">HashMap的put函数</span></strong>
/**
*插入K-V键值对
*/
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode()); //获取主键的HASH值
int i = indexFor(hash, table.length); //根据主键的HASH值得到其在散列表中的索引
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { //判断是否已经存在
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i); //添加到散列表
return null;
}
/**
* 添加KEY为NULL的K-V键值对
*/
private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0); //KEY为NULL的键值对，索引永远为0
return null;
}
/**
* 插入K-V键值对，但不会对扩容进行影响。即不进行扩容判断
*/
private void putForCreate(K key, V value) {
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
/**
* Look for preexisting entry for key. This will never happen for
* clone or deserialize. It will only happen for construction if the
* input Map is a sorted map whose ordering is inconsistent w/ equals.
*/
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
e.value = value;
return;
}
}
createEntry(hash, key, value, i);
}
/**
* 插入一个散列表，但不会对扩容进行影响。
*/
private void putAllForCreate(Map<? extends K, ? extends V> m) {
for (Iterator<? extends Map.Entry<? extends K, ? extends V>> i = m.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) {
Map.Entry<? extends K, ? extends V> e = i.next();
putForCreate(e.getKey(), e.getValue());
}
}
<strong><span style="font-size:18px;">HashMap的get函数</span></strong>
/**
*根据K值获取V值
*/
public V get(Object key) {
if (key == null) //判断K是否为NULL
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode()); //获取其HASH值
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) { //遍布K所在的链表
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}
/**
*获取K为NULL的V值
*/
private V getForNullKey() {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
/**
*获取K值 对应的实体类对象(散列对象)
*/
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode()); //判断K是否为NULL
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; //遍历K所在的链表
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
<strong><span style="font-size:18px;">HashMap的底层hash表</span></strong>
/**
* 默认容量 -必须为2的幂次方.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
/**
* 最大容量为2的30次方
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 默认负载值
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
*散列表
*/
transient Entry[] table;
HashMap的底层存的不是一个简单的数组，而是一个链表数组。如图1所示：
<img src="https://img-blog.csdn.net/20160110202905335?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" />
图1 HashMap底层存储结构
从横向来看，它是一个数组，从纵向来看它是一个链表。在HashMap里面是用一个 Entry[] table 来存储这个链表数组的。那么它又是怎样对这个链表数组进行操作的呢？
这里以向HashMap中插入数组为例：
/**
*插入K-V键值对
*/
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode()); //获取主键的HASH值
int i = indexFor(hash, table.length); //根据主键的HASH值得到其在散列表中的索引
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { //判断是否已经存在
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i); //添加到散列表
return null;
}
主要分为4步：
第一步 对Key进行判断，看是否为NULL 如果为NULL 则直接可得到HASH值为0
第二步 如果非NULL 则对Key进行HASH，得到对应的hash(Key)
第三步 根据IndexFor()方法，用hash(Key)与length-1进行位与运算，得到当前hash(Key)在散列表中对应的索引，即横向索引值。IndexFor()方法源码如下：
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
第四步 在对应的链表中查询，看是否已经存在对应的KEY，如果存在，则直接替换，如果不存在，则在创建一个Entry对象，同时将其添加到hash(Key)对应的链表的头部。
运用数组进行快速索引，同时利用链表去解决hash冲突。最新插入的在最前。
/**
* 在链表中添加Entry对象
*/
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
/**
*Entry 对象构造 方法
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
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