【数据结构】8.java源码关于HashMap

//链表存放
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
    if ((e = p.next) == null) {
        //链表尾部插入，p的next判断是否为空
        p.next = newNode(hash, key, value, null);
        //当链表的长度大于等于树化阀值，并且hash桶的长度大于等于MIN_TREEIFY_CAPACITY，链表转化为红黑树
//                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//                            treeifyBin(tab, hash);
        break;
    }
    //链表中包含键值对
    if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
        break;
    p = e;
}

//数组扩容
public Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    //如果旧hash桶不为空
    if (oldCap > 0) {
        ////超过hash桶的最大长度，将阀值设为最大值
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        //新的hash桶的长度2被扩容没有超过最大长度，将新容量阀值扩容为以前的2倍
        //扩大一倍之后，小于最大值，并且大于最小值
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            //左移1位，也就是扩大2倍
            newThr = oldThr << 1;
    }
    else if (oldThr > 0) //如果旧的容量为空，判断阈值是否大于0，如果是那么就把容量设置为当前阈值
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }

    //如果阈值还是0,重新计算阈值
    if (newThr == 0) {
        //当HashMap的数据大小>=容量*加载因子时，HashMap会将容量扩容
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        //如果容量还没超MAXIMUM_CAPACITY的loadFactor时候，那么就返回ft，否则就是反馈int的最大值
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    //hash桶的阈值
    threshold = newThr;
    //初始化hash桶
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;

    if (oldTab != null) {
        //遍历旧数组
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            //如果旧的hash桶不为空，需要将旧的hash表里的键值对重新映射到新的hash桶中
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                //只有一个节点，通过索引位置直接映射
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;  //取余
                    //如果是红黑树，需要进行树拆分然后映射
//                    else if (e instanceof TreeNode)
//                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    //如果是多个节点的链表，将原链表拆分为两个链表，两个链表的索引位置，一个为原索引，一个为原索引加上旧Hash桶长度的偏移量
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
//                            在遍历原hash桶时的一个链表时，因为扩容后长度为原hash表的2倍，假设把扩容后的hash表分为两半，分为低位和高位，
//                            如果能把原链表的键值对， 一半放在低位，一半放在高位，这样的索引效率是最高的
                        //这里的方式是e.hash & oldCap，
                        //经过rehash之后，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。对应的就是下方的resize的注释
                        //为什么是移动2次幂呢？？注意我们计算位置的时候是hash&(length - 1) 那么如果length * 2 相当于左移了一位
                        //也就是截取的就高了一位，如果高了一位的那个二进制正好为1，那么结果也相当于加了2倍
                        //hash & (length * 2 - 1) = length & hash + (length - 1) & hash
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            //如果这个为0，那么就放到lotail链表
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        else {
                            //如果length & hash 不为0，说明扩容之后位置不一样了
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        //而这个loTail链表就放在原来的位置上
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        //因为扩容了2倍，那么新位置就可以是原来的位置，右移一倍原始容量的大小
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    //注意这一步中(n - 1) & hash 的值 等同于 hash(k)%table.length
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            //这里是计算相当于是取余的索引位置(n - 1) & hash 等价于hash % n
            //而且由于hashmap中的length再tableSizeFor的时候，就把长度设置为2的n次幂了，那么n-1之后的值，就是最高位全都是0，下面位数全是1
            //这个也就是取hash的低位的值
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            //暂时不考虑红黑树
//                if (first instanceof TreeNode)
//                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}