1.1 HashMap概述
相信大家在大学的时候都学习过散列表。
使用散列表的查找算法主要分为两步，第一步是利用散列函数将被查找的键转化为一个索引，理想情况下，所有不同的key都会被散列为不同的索引值，但是由于散列函数无法达到完美的散列，所以，我们通常还需要处理碰撞的情况。
处理碰撞的方法主要有两种，一种是拉链法，另一种是线性探测法。
在HashMap中，使用的是拉链法，也就是一个桶，由数组构成，数组的索引代表了散列值，每个数组后接了一个链表。当出现冲突碰撞的情况时，我们将判断这个key是否已经存在，如果存在，那么，替换value值，如果不存在，那么，将这个Entry链接到链表上。
//HashMap中的桶
transient Node<K,V>[] table;
那么，当我们查找时，先找到对应的索引值，然后，遍历链表，找到所需的内容。
这里，我们需要注意，如果大量数据的散列值相同，就会导致链表很长，查找效率也就变低了。因此，在JDK1.8中，当链表的长度超出阈值，我们会将链表进行树化，形成红黑树，让查找效率提高。
还有就是，关于Map的resize。Map中有一个参数叫做负载因子loadFactor，当桶中的数据量达到桶的长度乘上负载因子时，就会进行扩容。扩容过程中，会把桶的大小变为原来的2倍，并且，将原来Map中的内容进行重新散列，这部分内容也是HashMap中的一个难点，而且，这个算法十分巧妙。
下面是HashMap中节点的数据结构，是单链表结点
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
1.2 插入数据
通常情况下，如果我们使用我们自己创建的类来作为HashMap中的key，那么，我们需要提供一个比较好的hashCode ，如果这个方法有问题，将会影响散列函数的效率。所以，通常情况下，推荐使用不可变类来作为key，例如String。
根据注释可以初步了解插入数据的流程
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;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//新建后第一次插入数据会调用resize方法
n = (tab = resize()).length;
//如果找到的索引位置没有插入数据，那么直接新建节点，插入即可
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
/**
* 如果该索引出已经有数据，可能是两种情况
* 一种是，当前插入节点的key值已经存在，那么需要替换value值
* 另外一种是，出现冲突，需要将结点增加到链表中
*/
Node<K,V> e; K k;
//第一种情况
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
//当链表中结点数目达到阈值，转化为树后，新增结点的操作也和普通链表不同
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//遍历链表，判断是第一二种哪种情况
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//遍历到最后一个结点
if ((e = p.next) == null) {
//遍历过程中没有找到相同的key，确定新增
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//新增结点后，如果链表长度超过阈值即>=7，链表转化为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//找到了相同的key跳出循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//如果是已经存在的结点，替换value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//HashMap中此方法为空，LinkedHashMap实现了这个方法
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//达到阈值，扩容
if (++size > threshold)
resize();
//HashMap中此方法为空，LinkedHashMap实现了这个方法
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
1.2.1 确定索引位置
当我们已经有了key的hash值，确定索引位置，也就是散列值的方法如下。
这里n是桶的长度
(n - 1) & hash
这种方式实际上是除留取余法，这种方法方便计算，使用运算符&比mod效率更高一点。
如果n=2^m，那么这样的方式我们就取得了hash值的低m位。
1.2.2 构造函数与tableSizeFor
这里首先介绍一下HashMap的构造函数，主要有以下两个。
public HashMap() {
//没有给出初始值，那么负载因子默认为0.75
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//初始值超出最大值，那么就去最大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//这里通过tableSizeFor方法获取到离给定值最近的2的幂
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
我们需要注意，在HashMap中，桶的大小，也就table的大小必须是2的幂，这样后面计算索引的时候更加方便，因此，我们需要一个算法来获取这个值。
tableSizeFor这里的算法十分巧妙，我也是参考了博客HashMap源码注解 之 静态工具方法hash()、tableSizeFor()（四） - 程序员 - CSDN博客，这里把精华部分摘录一下,再增加一点自己的理解，大家可以到上面的连接中查看详悉解析。
/**
* 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;
}
首先，我们考虑如何取一个大于给定数字的并且离给定数字最近的2的幂。
关于这里为什么减1，后面又加一，实际上，如果给定数字已经是2的幂，这里给出的算法获得的将是其倍数，而不是本身。
下面来看一下JDK中的实现。
在这里，我们发现，初始化时，并没有给桶的大小赋初值，这个操作延迟到了放入数据的resize函数中，接下来，我们来看一下resize函数。
1.2.3 resize扩容
扩容主要分为两步，第一步是确定扩容后的桶的大小和再次扩容的阈值threshold，第二步是将原来HashMap中的数据移动到新的Map中。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//由于初始化时没有给table赋初值，所以这里指的时map已经有数据的情况
if (oldCap > 0) {
//已经达到最大值，不能扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//否则，将桶的大小扩大为原来的两倍，并且检查是否超出最大值
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//初始化时，赋了初值，在此处将这个值赋newCap
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else {
//之前调用了没有参数的构造函数，这里使用默认值，阈值是DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//确定阈值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
//后面的主要工作就是转移原有数据到新的桶中
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//顺着桶遍历
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//释放原有的空间，以便GC
oldTab[j] = null;
//如果这个位置只有一个值，也就是没有冲突脸变，皆大欢喜，不需要额外处理，直接赋值即可
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果已经树化，需要特殊处理
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//如果后面有链表，那么我们需要特殊处理
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
//遍历链表，根据条件将数据分为两个链表，分别连接到相应的位置
do {
next = e.next;
//拆分条件，这里后面会详悉说明。
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);
//将两个链表连接到正确的位置
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
这段代码中，最为巧妙的地方就是如何找到已有结点在新map中的位置。
前面已经说过，一个entry的索引位置实际是hash值的低m位，那么扩容后，这个取值就会变为低m+1位。这样，如果hash值的第m+1位是0，那么这个数据还在原来的位置；如果这位为1，那么这个数据就会在原来位置加上oldCap的位置处。
理解了这部分内容，我们就可以了解上面的算法为什么将原来的一条链表分为两条了。
那么我们的重点就是获得这个m+1为的值，方法如下
e.hash & oldCap
至此，我们对扩容已经有了一个深入的了解。关于HashMap的树化，已经树化后扩容的移动问题，我们将在下一篇中介绍。