HashMap.md · lwhtarena/博客源码

## 一、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，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 方法计算的哈希值一致导致计算的教组索引值相同**）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，即便阈值大于8，但是数组长度小于64，此时并不会将链表变为红黑树，而是选择逬行数组扩容。

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，因为红黑树需要逬行左旋，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。所以结上所述为了提高性能和减少搜索时间，底层阈值大于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：
 	
 	HashMap 特点：
 	
 	1. 存储无序的。

2. 键和值位置都可以是 null，但是键位置只能存在一个 null。
 	
 	3. 键位置是唯一的，是底层的数据结构控制的。
 		
 	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。
 
## 二、HashMap 集合底层的数据结构

#### 2.1 存储数据的过程
示例代码：
```java
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("柳岩", 18);
map.put("杨幂", 28);
map.put("刘德华", 40);
map.put("柳岩", 20);
```
输出结果：
```java
{杨幂=28, 柳岩=20, 刘德华=40}
```

分析：

1. 当创建 HashMap 集合对象的时候，在 jdk1.8 之前，构造方法中创建一个长度是16的 Entry[] table 用来存储键值对数据的。在 jdk1.8 以后不是在 HashMap 的构造方法底层创建数组了，是在第一次调用 put 方法时创建的数组 Node[] table 用来存储键值对数据。
	
2. 假设向哈希表中存储 <柳岩,18> 数据，根据柳岩调用 String 类中重写之后的 hashCode() 方法计算出值，然后结合数组长度采用某种算法计算出向 Node 数组中存储数据的空间的索引值。如果计算出的索引空间没有数据，则直接将<柳岩,18>存储到数组中。（举例：计算出的索引是 3 ）

3. 向哈希表中存储数据 <刘德华,40>，假设算出的 hashCode() 方法结合数祖长度计算出的索引值也是3，那么此时数组空间不是 null，此时底层会比较柳岩和刘德华的 hash 值是否一致，如果不一致，则在空间上划出一个结点来存储键值对数据对 <刘德华,40>，这种方式称为拉链法。

4. 假设向哈希表中存储数据 <柳岩,20>，那么首先根据柳岩调用 hashCode() 方法结合数组长度计算出索引肯定是 3，此时比较后存储的数据柳岩和已经存在的数据的 hash 值是否相等，如果 hash 值相等，此时发生哈希碰撞。那么底层会调用柳岩所属类 String 中的 equals() 方法比较两个内容是否相等：

相等：将后添加的数据的 value 覆盖之前的 value。
	
	不相等：继续向下和其他的数据的 key 进行比较，如果都不相等，则划出一个结点存储数据，如果结点长度即链表长度大于阈值 8 并且数组长度大于 64 则将链表变为红黑树。
![存储数据的过程](https://img-blog.csdnimg.cn/20200626185519196.png#pic_center)
 5. 在不断的添加数据的过程中，会涉及到扩容问题，当超出阈值（且要存放的位置非空）时，扩容。默认的扩容方式：扩容为原来容量的 2 倍，并将原有的数据复制过来。
 
 6. 综上描述，当位于一个表中的元素较多，即 hash 值相等但是内容不相等的元素较多时，通过 key 值依次查找的效率较低。而 jdk1.8 中，哈希表存储采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度（阈值）超过8且当前数组的长度大于64时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。

简单的来说，哈希表是由数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的。如下图所示：
![哈希表](https://img-blog.csdnimg.cn/20200628085432352.png#pic_center)
 7. jdk1.8 中引入红黑树的进一步原因：

jdk1.8以前 HashMap 的实现是数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当HashMap中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，这个时候 HashMap 就相当于一个单链表，假如单链表有n个元素，遍历的时间复杂度就是O(n)，完全失去了它的优势。

针对这种情况，jdk1.8中引入了红黑树（查找时间复杂度为O(logn)）来优化这个问题。当链表长度很小的时候，即使遍历，速度也非常快，但是当链表长度不断变长，肯定会对查询性能有一定的影响，所以才需要转成树。
	
 8. 总结：

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200628084624157.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTEwNTI0Mg==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
说明：
 - size 表示 HashMap 中键值对的实时数量，注意这个不等于数组的长度。
 - threshold（临界值）= capacity（容量）* loadFactor（负载因子）。这个值是当前已占用数组长度的最大值。size超过这个值就重新 resize（扩容），扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍。
 
#### 2.3 面试题
 1. **HashMap 中 hash 函数是怎么实现的？还有哪些hash函数的实现方式？**
	答：对于 key 的 hashCode 做 hash 操作，无符号右移 16 位然后做异或运算。还有平方取中法，伪随机数法和取余数法。这三种效率都比较低。而无符号右移 16 位异或运算效率是最高的。
	
 2. **当两个对象的 hashCode 相等时会怎么样？**
 	答：会产生哈希碰撞。若 key 值内容相同则替换旧的 value，不然连接到链表后面，链表长度超过阈值 8 就转换为红黑树存储。
 	
 3. **什么是哈希碰撞，如何解决哈希碰撞？**
 	答：只要两个元素的 key 计算的哈希码值相同就会发生哈希碰撞。jdk8 之前使用链表解决哈希碰撞。jdk8之后使用链表 + 红黑树解决哈希碰撞。
 	
 4. **如果两个键的 hashCode 相同，如何存储键值对？**
	答：通过 equals 比较内容是否相同。相同：则新的 value 覆盖之前的 value。不相同：则将新的键值对添加到哈希表中。

## 三、HashMap继承关系
HashMap继承关系如下图所示：

![继承关系](https://img-blog.csdnimg.cn/20200628085600189.bmp#pic_center)
**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 LinkedLis 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，最幵始写 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，所以就这样保留下来了。

## 四、HashMap 集合类的成员

#### 4.1 成员变量
###### 4.1.1 serialVersionUID
序列化版本号
```java
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
```
###### 4.1.2 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY
集合的初始化容量（必须是 2 的 n 次幂）
```java
// 默认的初始容量是16	1 << 4 相当于 1*2的4次方
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：
```java
// 构造一个带指定初始容量和默认负载因子（0.75)的空 HashMap。
HashMap(int initialCapacity)
```
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，减少碰撞，就是要尽量把数据分配均匀，每个链表长度大致相同，这个实现的关键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。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。

例如长度为 8 的时候，3 & (8 - 1) = 3，2 & (8 - 1) = 2，不同位置上，不碰撞。
```java
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
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;
}
```
**说明**：

当在实例化 HashMap 实例时，如果给定了 initialCapacity，由于 HashMap 的 capacity 必须都是 2 的幂，因此这个方法用于找到大于等于 initialCapacity 的最小的 2 的幂。

**分析**：
1. int n = cap - 1;
		防止 cap 已经是 2 的幂。如果 cap 已经是 2 的幂，又没有这个减 1 操作，则执行完后面的几条无符号操作之后，返回的 capacity 将是这个 cap 的 2 倍。
		
2. 如果 n 这时为 0 了（经过了cap - 1后），则经过后面的几次无符号右移依然是 0，最后返回的 capacity 是1（最后有个 n + 1 的操作）。

3. 注意：容量最大也就是 32bit 的正数，因此最后 n |= n >>> 16; 最多也就 32 个 1（但是这已经是负数了，在执行 tableSizeFor 之前，对 initialCapacity 做了判断，如果大于MAXIMUM_CAPACITY(2 ^ 30)，则取 MAXIMUM_CAPACITY。如果等于MAXIMUM_CAPACITY，会执行位移操作。所以这里面的位移操作之后，最大 30 个 1，不会大于等于 MAXIMUM_CAPACITY。30 个 1，加 1 后得 2 ^ 30）。

**完整例子**：

![完整例子](https://img-blog.csdnimg.cn/20200628085716417.png#pic_center)
注意：得到的这个 capacity 却被赋值给了 threshold。
```java
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
```
###### 4.1.3 DEFAULT_LOAD_FACTOR
默认的负载因子（默认值 0.75）
```java
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
```
###### 4.1.4 MAXIMUM_CAPACITY
集合最大容量
```java
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 2的30次幂
```
###### 4.1.5 TREEIFY_THRESHOLD
当链表的值超过8则会转为红黑树（jdk1.8新增）
```java
// 当桶（bucket）上的结点数大于这个值时会转为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
```

**问题：为什么 Map 桶中结点个数超过 8 才转为红黑树？**
 
8这个阈值定义在HashMap中，针对这个成员变量，在源码的注释中只说明了 8 是 bin（bin就是 bucket 桶）从链表转成树的阈值，但是并没有说明为什么是 8。

在 HashMap 中有一段注释说明：
```java
Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we use them only when bins
contain enough nodes to warrant use (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too
small (due to removal or resizing) they are converted back to plain bins.  In usages with
well-distributed user hashCodes, tree bins are rarely used.  Ideally, under random hashCodes, 
the frequency of nodes in bins follows a Poisson distribution 
(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) 
with a parameter of about 0.5 on average for the default resizing
threshold of 0.75, although with a large variance because of resizing granularity. Ignoring variance, 
the expected occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / factorial(k)). The first values are:

翻译：因为树结点的大小大约是普通结点的两倍，所以我们只在箱子包含足够的结点时才使用树结点(参见TREEIFY_THRESHOLD)。
当它们变得太小（由于删除或调整大小）时，就会被转换回普通的桶。在使用分布良好的用户 hashCode 时，很少使用树箱。
理想情况下，在随机哈希码下，箱子中结点的频率服从泊松分布
(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) ，默认调整阈值为0.75，平均参数约为0.5，尽管由 
于调整粒度的差异很大。忽略方差，列表大小k的预朗出现次数是(exp(-0.5) * pow(0.5, k) / factorial(k))。 
第一个值是：

0:    0.60653066
1:    0.30326533
2:    0.07581633
3:    0.01263606
4:    0.00157952
5:    0.00015795
6:    0.00001316
7:    0.00000094
8:    0.00000006
more: less than 1 in ten million
```
TreeNodes 占用空间是普通 Nodes 的两倍，所以只有当 bin 包含足够多的结点时才会转成 TreeNodes，而是否足够多就是由 TREEIFY_THRESH〇LD 的值决定的。当 bin 中结点数变少时，又会转成普通的 bin。并且我们查看源码的时候发现，链表长度达到 8 就转成红黑树，当长度降到 6 就转成普通 bin。

这样就解释了为什么不是一开始就将其转换为 TreeNodes，而是需要一定结点数才转为 TreeNodes，说白了就是权衡空间和时间。

这段内容还说到：当 hashCode 离散性很好的时候，树型 bin 用到的概率非常小，因为数据均匀分布在每个 bin 中，几乎不会有 bin 中链表长度会达到阈值。但是在随机 hashCode 下，离散性可能会变差，然而 jdk 又不能阻止用户实现这种不好的 hash 算法，因此就可能导致不均匀的数据分布。不理想情况下随机 hashCode 算法下所有 bin 中结点的分布频率会遵循泊松分布，我们可以看到，一个 bin 中链表长度达到 8 个元素的槪率为 0.00000006，几乎是不可能事件。所以，之所以选择 8，不是随便決定的，而是裉据概率统计决定的。甶此可见，发展将近30年的 Java 每一项改动和优化都是非常严谨和科学的。

**也就是说：选择 8 因为符合泊松分布，超过 8 的时候，概率已经非常小了，所以我们选择 8 这个数宇。**

**补充**：

- Poisson 分布（泊松分布），是一种统计与概率学里常见到的离散[概率分布]。泊松分布的概率函数为：
![公式](https://img-blog.csdnimg.cn/20200628085830109.png#pic_center)
泊松分布的参数 A 是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生次数。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。

- 以下是我在研究这个问题时，在一些资料上面翻看的解释，供大家参考：

红黑树的平均查找长度是 log(n)，如果长度为 8，平均查找长度为 log(8) = 3，链表的平均查找长度为 n/2，当长度为 8 时，平均查找长虔为 8/2 = 4，这才有转换成树的必要；链表长度如果是小于等于 6， 6/2 = 3，而 log(6) = 2.6，虽然速度也很快的，但是转化为树结构和生成树的时间并不会太短。

###### 4.1.6 UNTREEIFY_THRESHOLD
当链表的值小于 6 则会从红黑树转回链表
```java
// 当桶（bucket）上的结点数小于这个值，树转为链表 
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
```
###### 4.1.7 MIN_TREEIFY_CAPACITY
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)
```java
// 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;
```
###### 4.1.8 table
table 用来初始化（必须是二的n次幂）(重点)
```java
// 存储元素的数组 
transient Node<K,V>[] 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<K,V> 类型。从 jdk1.8 之后是 Node<K,V> 类型。只是换了个名字，都实现了一样的接口：Map.Entry<K,V>。负责存储键值对数据的。

###### 4.1.9 entrySet
用来存放缓存 
```java
// 存放具体元素的集合
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
```
###### 4.1.10 size
HashMap 中存放元素的个数(重点)
```java
// 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。

###### 4.1.11 modCount
用来记录 HashMap 的修改次数 
~~~java
// 每次扩容和更改 map 结构的计数器
 transient int modCount;  
~~~

###### 4.1.12 threshold
用来调整大小下一个容量的值计算方式为（容量*负载因子）
```java
// 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;
```
###### 4.1.13 loadFactor
哈希表的负载因子(重点)
```java
// 负载因子
final float loadFactor;
```
**说明**：

- loadFactor 是用来衡量 HashMap 满的程度，**表示HashMap的疏密程度，影响 hash 操作到同一个数组位置的概率**，计算 HashMap 的实时负载因子的方法为：size/capacity，而不是占用桶的数量去除以 capacity。capacity 是桶的数量，也就是 table 的长度 length。

- loadFactor 太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor 的默认值为 0.75f 是官方给出的一个比较好的临界值。

- 当 HashMap 里面容纳的元素已经达到 HashMap 数组长度的 75% 时，表示 HashMap 太挤了，需要扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，非常消耗性能。所以开发中尽量减少扩容的次数，可以通过创建 HashMap 集合对象时指定初始容量来尽量避免。

- 在 HashMap 的构造器中可以定制 loadFactor。
```java
// 构造方法，构造一个带指定初始容量和负载因子的空HashMap
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor);
```
 - 为什么负载因子设置为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。

![数据](https://img-blog.csdnimg.cn/2020062809115269.png#pic_center)
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，负载因子尽可能小一些。

举例：

```
例如：负载因子是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。
	 负载因子是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：

###### 4.2.1 HashMap()
构造一个空的HashMap，默认初始容量（16）和默认负载因子（0.75）。
```java
public HashMap() {
   this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 将默认的负载因子0.75赋值给loadFactor，并没有创建数组
}
```
###### 4.2.2 HashMap(int initialCapacity)
构造一个具有指定的初始容量和默认负载因子（0.75）HashMap 。
```java
 // 指定“容量大小”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
```
###### 4.2.3 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
构造一个具有指定的初始容量和负载因子的 HashMap。
```java
/*
	 指定“容量大小”和“负载因子”的构造函数
	 initialCapacity：指定的容量
	 loadFactor:指定的负载因子
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    	// 判断初始化容量initialCapacity是否小于0
        if (initialCapacity < 0)
            // 如果小于0，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
    	// 判断初始化容量initialCapacity是否大于集合的最大容量MAXIMUM_CAPACITY
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            // 如果超过MAXIMUM_CAPACITY，会将MAXIMUM_CAPACITY赋值给initialCapacity
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    	// 判断负载因子loadFactor是否小于等于0或者是否是一个非数值
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            // 如果满足上述其中之一，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
     	// 将指定的负载因子赋值给HashMap成员变量的负载因子loadFactor
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }
// 最后调用了tableSizeFor，来看一下方法实现：
     /*
     	返回比指定初始化容量大的最小的2的n次幂
     */
    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;
    }
```

**说明**：

对于 javathis.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); 疑问解答：
```java
tableSizeFor(initialCapacity)判断指定的初始化容量是否是2的n次幂，如果不是那么会变为比指定初始化容量大的最小的2的n次幂。
但是注意，在tableSizeFor方法体内部将计算后的数据返回给调用这里了，并且直接赋值给threshold边界值了。有些人会觉得这里是一个bug，应该这样书写：
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;
这样才符合threshold的意思（当HashMap的size到达threshold这个阈值时会扩容）。
但是请注意，在jdk8以后的构造方法中，并没有对table这个成员变量进行初始化，table的初始化被推迟到了put方法中，在put方法中会对threshold重新计算。
```

###### 4.2.4 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
包含另一个 “Map” 的构造函数

```java
// 构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    	// 负载因子loadFactor变为默认的负载因子0.75
         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
         putMapEntries(m, false);
 }
```

最后调用了 putMapEntries()，来看一下方法实现：

```java
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    //获取参数集合的长度
    int s = m.size();
    if (s > 0) {
        //判断参数集合的长度是否大于0，说明大于0
        if (table == null) { // 判断table是否已经初始化
                // 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
                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);
        }
    }
}
```

**注意**：

float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;  这一行代码中为什么要加 1.0F ？

s/loadFactor 的结果是小数，加 1.0F 与 (int)ft 相当于是对小数做一个向上取整以尽可能的保证更大容量，更大的容量能够减少 resize 的调用次数。所以 + 1.0F 是为了获取更大的容量。

例如：原来集合的元素个数是 6 个，那么 6/0.75 是8，是 2 的n次幂，那么新的数组大小就是 8 了。然后原来数组的数据就会存储到长度是 8 的新的数组中了，这样会导致在存储元素的时候，容量不够，还得继续扩容，那么性能降低了，而如果 +1 呢，数组长度直接变为16了，这样可以减少数组的扩容。

#### 4.3 成员方法

###### 4.3.1 增加方法 put()
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：
```java
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。

```java
static final int hash(Object key) {
	int h;
	/*
	1）如果key等于null：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，而 HashTable 是直接用 Key 来获取hashCode 所以 key 为空会抛异常。

**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：

```java
static final int hash(Object key) {
	int h;
	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：

```java
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0。
 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。

![计算过程](https://img-blog.csdnimg.cn/20200628183634565.png#pic_center)
简单来说就是：

高 16bit 不变，低 16bit 和高 16bit 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 16bit 和高 16bit 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。

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：

```java
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结点p。
    	3) (p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null 判断结点位置是否等于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结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)
        // 创建一个新的结点存入到桶中
        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);
        // 说明是链表结点
        else {
            /*
            	1)如果是链表的话需要遍历到最后结点然后插入
            	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）创建一个新的结点插入到尾部
                    	 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，那么下一个结点肯定是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)结点添加完成之后判断此时结点个数是否大于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。记录着遍历结点的个数。值是0表示第一个结点，1表示第二个结点。。。。7表示第八个结点，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结点不相等，继续查找下一个结点。
                	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 treeifyBin()

结点添加完成之后判断此时结点个数是否大于 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：

```java
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：
```java
/*
	替换指定哈希表的索引处桶中的所有链接结点，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。而不是将结点变为红黑树。
    	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结点，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 {
            // 新创建一个树的结点，内容和当前链表结点e一致
            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
            if (tl == null)
                hd = p; // 将新创键的p结点赋值给红黑树的头结点
            else {
                p.prev = tl; // 将上一个结点p赋值给现在的p的前一个结点
                tl.next = p; // 将现在结点p作为树的尾结点的下一个结点
            }
            tl = p;
            /*
            	e = e.next 将当前结点的下一个结点赋值给e，如果下一个结点不等于null
            	则回到上面继续取出链表中结点转换为红黑树
            */
        } 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结点，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结点，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结点，替换桶的链表内容为树形化内容。

###### 4.3.3 扩容方法 resize()

**扩容机制**：

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 的默认值是 0.75。

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，所以结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。

例如我们从 16 扩展为 32 时，具体的变化如下所示：

![扩容](https://img-blog.csdnimg.cn/20200628214503128.png#pic_center)
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。

![hash](https://img-blog.csdnimg.cn/20200628215948256.png#pic_center)
**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：扩容之后所以结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 **“原位置 + 旧容量”** 。可以看看下图为 16 扩充为 32 的 resize 示意图：

![扩容](https://img-blog.csdnimg.cn/20200628220517981.png#pic_center)
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 之后每个桶上的结点数一定小于等于原来桶上的结点数，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结点分散到新的桶中了。

**源码 resize 方法的解读**

下面是代码的具体实现：

```java
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结点的新位置
                    do {
                        // 原索引
                        next = e.next;
                     	// 这里来判断如果等于true e这个结点在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()

删除方法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：

```java
// 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：

```java
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;
        // 如果桶上的结点就是要找的key，则将node指向该结点
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            node = p;
        else if ((e = p.next) != null) {
            // 说明结点存在下一个结点
            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结点
                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结点
                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结点
            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;
}
```

###### 4.3.5 查找元素方法 get()
查找方法，通过元素的 key 找到 value。

代码如下：

```java
public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
```

get 方法主要调用的是 getNode 方法，代码如下：

```java
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    // 如果哈希表不为空并且key对应的桶上不为空
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        /* 
        	判断数组元素是否相等
        	根据索引的位置检查第一个元素
        	注意：总是检查第一个元素
        */
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 如果不是第一个元素，判断是否有后续结点
        if ((e = first.next) != null) {
            // 判断是否是红黑树，是的话调用红黑树中的getTreeNode方法获取结点
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                // 不是红黑树的话，那就是链表结构了，通过循环的方法判断链表中是否存在该key
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}
```

小结：

1. get 方法实现的步骤：

a. 通过 hash 值获取该 key 映射到的桶
	 b. 桶上的 key 就是要查找的 key，则直接找到并返回
	 c. 桶上的 key 不是要找的 key，则查看后续的结点：
	```
		如果后续结点是红黑树结点，通过调用红黑树的方法根据 key 获取 value
		如果后续结点是链表结点，则通过循环遍历链表根据 key 获取 value
	```

2. 上述红黑树结点调用的是 getTreeNode 方法通过树形结点的 find 方法进行查找：

```java
 final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
            return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
 }
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
    TreeNode<K,V> p = this;
    do {
        int ph, dir; K pk;
        TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
        if ((ph = p.hash) > h)
            p = pl;
        else if (ph < h)
            p = pr;
        else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
            return p; // 找到之后直接返回
        else if (pl == null)
            p = pr;
        else if (pr == null)
            p = pl;
        else if ((kc != null ||
                  (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
            p = (dir < 0) ? pl : pr;
        // 递归查找
        else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
            return q;
        else
            p = pl;
    } while (p != null);
    return null;
}
```
 3. 查找红黑树，由于之前添加时已经保证这个树是有序的了，因此查找时基本就是折半查找，效率更高。

4. 这里和插入时一样，如果对比结点的哈希值和要查找的哈希值相等，就会判断key是否相等，相等就直接返回。不相等就从子树中递归查找。

5. 若为树，则在树中通过key.equals(k)查找，O(logn)。若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，O(n)。

###### 4.3.6 遍历 HashMap 集合几种方式
 1. 分别遍历 Key 和 Values 
```java
for (String key : map.keySet()) {
	System.out.println(key);
}
for (Object vlaue : map.values() {
	System.out.println(value);
}
```
 2. 使用 Iterator 迭代器迭代 
```java
Iterator<Map.Entry<String, Object>> iterator = map.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
    Map.Entry<String, Object> mapEntry = iterator.next();
    System.out.println(mapEntry.getKey() + "---" + mapEntry.getValue());
}
```
 3. 通过 get 方式（不建议使用）
```java
Set<String> keySet = map.keySet();
for (String str : keySet) {
	System.out.println(str + "---" + map.get(str));
}
```
**说明**：

根据阿里开发手册，不建议使用这种方式，因为迭代两次。keySet 获取 Iterator一次，还有通过 get 又迭代一次，降低性能。

4. jdk8 以后使用 Map 接口中的默认方法：
```java
default void forEach(BiConsumer<? super K,? super V> action) 
// BiConsumer接口中的方法：
	void accept(T t, U u) 对给定的参数执行此操作。  
		参数 
            t - 第一个输入参数 
            u - 第二个输入参数 
```
遍历代码：
```java
HashMap<String,String> map = new HashMap();
map.put("001", "zhangsan");
map.put("002", "lisi");
map.forEach((key, value) -> {
    System.out.println(key + "---" + value);
});
```

## 五、设计 HashMap 的初始化容量

#### 5.1 问题描述
如果我们确切的知道我们有多少键值对需要存储，那么我们在初始化 HashMap 的时候就应该指定它的容量，以防止 HashMap 自动扩容，影响使用效率。

默认情况下 HashMap 的容量是 16，但是，如果用户通过构造函数指定了一个数字作为容量，那么 Hash 会选择大于该数字的第一个 2 的幂作为容量（3->4、7->8、9->16）。这点我们在上述已经进行过讲解。

#### 5.2 《阿里巴巴Java开发手册》的建议

《阿里巴巴Java开发手册》原文：

![《阿里巴巴Java开发手册》](https://img-blog.csdnimg.cn/20200812163226388.png#pic_center)

**关于设置 HashMap 的初始化容量**：

我们上面介绍过，HashMap 的扩容机制，就是当达到扩容条件时会进行扩容。HashMap 的扩容条件就是当 HashMap 中的元素个数（size）超过临界值（threshold）时就会自动扩容。所以，如果我们没有设置初始容量大小，随着元素的不断增加，HashMap 会有可能发生多次扩容，而 HashMap 中的扩容机制决定了每次扩容都需要重建 hash 表，是非常影响性能的。

但是设置初始化容量，设置的数值不同也会影响性能，那么当我们已知 HashMap 中即将存放的 KV 个数的时候，容量设置成多少为好呢？

**关于设置 HashMap 的初始化容量大小**：

可以认为，当我们明确知道 HashMap 中元素的个数的时候，把默认容量设置成 **initialCapacity/ 0.75F + 1.0F** 是一个在性能上相对好的选择，但是，同时也会牺牲些内存。

而 jdk 并不会直接拿用户传进来的数字当做默认容量，而是会进行一番运算，最终得到一个2的幂。

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