一.初始化:

hashMap有四种初始化方式:

    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);
} public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
} public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
} public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判断table是否已经初始化
        if (table == null) { // pre-size
// 未初始化,s为m的实际元素个数
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 计算得到的t大于阈值,则初始化阈值,   小疑问:  这里为什么不是threshold = tableSizeFor(t) * loadFactor;?--------------------
       if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理
        else if (s > threshold)
resize();
// 将m中的所有元素添加至HashMap中
        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);
}
}
}
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;//为了防止cap已经是2的幂,返回的capacity将是这个cap的两倍的情况出现(例:cap=10000000, (不减1,)经过下面数次无符号右移变成cap+1111111 近似2*cap;).
//MAXIMUM_CAPACITY=1 << 30
//n最大也就只有32bit(一个二进制数据0或者1,是一个bit),这时已经大于MAXIMUM_CAPACITY,所以取MAXIMUM_CAPACITY
    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;
}
 
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
//cap :容量 ; thr: 临界值;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 容量和临界值 都翻倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//确保 临界值= 容量*负载因子,并且 临界值 小于MAXIMUM_CAPACITY;
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//在此处 初始化 临界值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//重新散列 hashMap中的元素位置
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)
//       重新确定 元素位置
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);// 非链节点, 是红黑树节点
else { // preserve order (保持原有顺序)
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//
将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割,分成两个不同的链表,完成rehash(若结果为0,则说明扩容后,newCap新增的一个bit=1 对应的 hash值的  位置的值为0【因此,使用的是 oldCap,而不是 oldCap-1】;)
                        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;
}
}
}
}
}
return newTab;
}

以下,对扩容方法resize进行补充描述:

通过观测可以发现,我们使用的是2次幂的扩展(长度扩展为原来的2倍),所以,元素的位置要么是原位置,要么是原位置再移动2次幂的位置。其中 n代表 数组长度(容量)。见下图:

因此,元素再重新计算hash之后,因为n变为2倍,那么n-1的二进制表示,在高位会多1bit(如上图),因此新的index就会 = 原位置+orldCap,下为示例:

因此,在扩容时,不需要像旧版本那样重新计算hash,只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话索引不变,是1的话索引变成原索引+oldCap.(逻辑与运算)

这样设计后,既能省去了重新计算hash值的时间,而且由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的.因此resize的过程,均匀的把之前冲突的节点分散到新的bucket(数组中的位置)了.

且通过比较旧版本,可以发现不同:扩容后,链表元素位置并没有如旧版本一样发生链表中元素倒置的现象,仍然采用的旧的顺序.

                        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);
    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;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
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);//红黑树
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 //当链的长度大于等于7,则 这条 链 会被 转换为 红黑树链(其它链不会收到影响)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

今天先到这里,后面继续....

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