HashMap

    HashMap是Map的一个实现类，这个类很重要，是很多集合类的实现基础，底层用的就是他，比如前文中讲到的HashSet，下文要讲到的LinkedHashMap。我们可以将HashMap看成是一个小型的数字字典，他以key-value的方式保存数据，Key全局唯一，并且key和value都允许为null。

    HashMap底层是通过维护一个数据来保存元素。当创建HashMap实例的时候，会通过指定的数组大小以及负载因子等参数创建一个空的数组，当在容器中添加元素的时候，首先会通过hash算法求得key的hash值，再根据hash值确定元素在数组中对应的位置，最后将元素放入数组对应的位置。在添加元素的过程中会出现hash冲突问题，冲突处理的方法就是判断key值是否相同，如果相同则表明是同一个元素，替换value值。如果key值不同，则把当前元素添加到链表尾部。这里引出了一个概念，就是HashMap的数据结构其实是：hash表+单向链表。通过链表的方式把所有冲突元素放在了数组的同一个位置。但是当链表过长的时候会影响HashMap的存取效率。因此我们在实际使用HashMap的时候就需要考虑到这个问题，那么该如何控制hash冲突的出现频率呢？HashMap中有一个负载因子(loadFactor)的概念。容器中实际存储元素的size = loadFactor * 数组长度，一旦容器元素超出了这个size，HashMap就会自动扩容，并对所有元素重新执行hash操作，调整位置。好了说了这么多，下面就开始介绍源码实现。

    一、Node结构介绍

    Node类实现了Map.Entry接口，他是用于存放数据的实体，是容器中存放数据的最小单元。Node的数据结构是一个单向链表，为什么选用这种结构？那是因前文讲到的，HashMap存放数据的结构是：hash表+单向链表。下面给出定义Node的源码：

    创建HashMap实例有四个构造方法，这里着重介绍一个，看源码： 

    2.     if (initialCapacity < 0)
    3.         throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
    4.                                            initialCapacity);
    5.     if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
    6.         initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    7.     if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
    8.         throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
    9.                                            loadFactor);
    10.     this.loadFactor = loadFactor;
    11.     this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    12. }
    14. // HashMap的数组大小是有讲究的，他必须是2的幂，这里通过一个牛逼哄哄的位运算算法，找到大于或等于initialCapacity的最小的2的幂
    15. static final int tableSizeFor(int cap) {
    16.     int n = cap - 1;
    17.     n |= n >>> 1;
    18.     n |= n >>> 2;
    19.     n |= n >>> 4;
    20.     n |= n >>> 8;
    21.     n |= n >>> 16;
    22.     return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    23. }

    构造方法中有两个参数，第一个initialCapacity定义map的数组大小，第二个loadFactor意为负载因子，他的作用就是当容器中存储的数据达到loadFactor限度以后，就开始扩容。如果不设定这样参数的话，loadFactor就等于默认值0.75。但是细心的你会发现，容器创建以后，并没有创建数组，原来table是在第一次被使用的时候才创建的，而这个时候threshold = initialCapacity * loadFactor。 这才是这个容器的真正的负载能力。
    tableSizeFor这个方法的目的是找到大于或等于initialCapacity的最小的2的幂，这个算法写的非常妙，值得我们细细品味。
    假设cap=7
    第一步 n = cap -1 = 6 = 00000110
    第二步 n|= n>>>1:
    n>>>1表示无符号右移1位，那么二进制表示为00000011，此时00000110 | 00000011 = 00000111
    第三步 n|=n>>>2:
    00000111 & 00000001 = 00000111
    第四部 n|=n>>>4：
    00000111 & 00000000 = 00000111
    第五步 n|=n>>>8;
    00000111 & 00000000 = 00000111
    第六步 n|=n>>>16;
    00000111 & 00000000 = 00000111
    最后 n + 1 = 00001000
    其实他的原理很简单，第一步先对cap-1是因为如果cap原本就是一个2的幂，那么最后一步加1，会使得这个值变成原来的两倍，但事实上原来这个cap就是2的幂，就是我们想要的值。接下来后面的几步无符号右移操作是把高位的1补到低位，经过一系列的位运算以后的值必定是000011111…他的低位必定全是1，那么最后一步加1以后，这个值就会成为一个00010000…(2的幂次)，这就是通过cap找到2的幂的方法。看到如此简约高效的算法，我服了。

    三、put添加元素

    添加一个元素是所有容器中的标配功能，但是至于添加方式那就各有千秋，Map添加元素的方式是通过put，向容器中存入一个Key-Value对。下面我将详细介绍put的实现过程，这个方法非常重要，吃透了这个方法的实现原理，基本也就能搞懂HashMap是怎么一回事了。 

    1. public V get(Object key) {
    2.     Node<K,V> e;
    3.     return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    4. }
    6. // 同一个key的hash值是相同的，通过hash就可以求出数组的下标，便可以在O(1)的时间内获取元素。
    7. final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    8.     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    9.     // 在容器不为空，并且对应位置也存在元素的情况下，那么就要遍历链表，找到相同key值的元素。
    10.     if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
    11.         (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
    12.         // 如果第一个元素的key值相同，那么这个元素就是我们要找的。
    13.         if (first.hash == hash &&
    14.             ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    15.             return first;
    16.         // 如果第一个元素不是我们要找的，接下来就遍历链表元素，如果遍历完了以后都没找到，说明不存在这个key值
    17.         if ((e = first.next) != null) {
    18.             if (first instanceof TreeNode)
    19.                 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
    20.                 if (e.hash == hash &&
    21.                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    22.                     return e;
    23.             } while ((e = e.next) != null);
    24.         }
    26.     return null;
    27. }

    五、remove删除元素

    删除元素的实现原理和put，get都类似。remove通过给定的key值，找到在hash表中对应的位置，然后找出相同key值的元素，对其删除。

    resize这个方法非常重要，他在添加元素的时候就会被调用到。resize的目的是在容器的容量达到上限的时候，对其扩容，使得元素可以继续被添加进来。这里需要关注两个参数threshold和loadFactor，threshold表示容量的上限，当容器中元素数量大于threshold的时候，就要扩容，并且每次扩容都是原来的两倍。loadFactor表示hash表的数组大小。这两个参数的配合使用可以有效的控制hash冲突数量。 

    1. final Node<K,V>[] resize() {
    2.     Node<K,V>[] oldTab = table;
    3.     int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    4.     int oldThr = threshold;
    5.     int newCap, newThr = 0;
    6.     // 如果容器并不是第一次扩容的话，那么oldCap必定会大于0
    7.     if (oldCap > 0) {
    8.         if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
    9.             threshold = Integer.MAX_VALUE;
    10.             return oldTab;
    11.         }
    12.         // threshold和数组大小cap共同扩大为原来的两倍
    13.         else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
    14.                  oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
    15.             newThr = oldThr << 1;
    16.     }
    17.     // 第一次扩容，并且设定了threshold值。
    18.     else if (oldThr > 0)
    19.         newCap = oldThr;
    20.     else {
    21.         // 如果在创建的时候并没有设置threshold值，那就用默认值
    22.         newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
    23.         newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    24.     }
    25.     if (newThr == 0) {
    26.         // 第一次扩容的时候threshold = cap * loadFactor
    27.         float ft = (float)newCap * loadFactor;
    28.         newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
    29.                   (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    30.     }
    31.     threshold = newThr;
    32.     // 创建数组
    33.     @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    34.         Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    35.     table = newTab;
    36.     // 如果不是第一次扩容，那么hash表中必然存在数据，需要将这些数据重新hash
    37.     if (oldTab != null) {
    38.         // 遍历所有元素
    39.         for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
    40.             Node<K,V> e;
    41.             if ((e = oldTab[j]) != null) {
    42.                 oldTab[j] = null;
    43.                     // 重新计算在数组中的位置。
    44.                     newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
    46.                     ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
    47.                 else { // preserve order
    48.                     // 这里分两串，lo表示原先位置的所有，hi表示新的索引
    49.                     Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
    50.                     Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
    51.                     Node<K,V> next;
    52.                     do {
    53.                         next = e.next;
    54.                         // 因为cap都是2的幂次，假设oldCap == 10000，
    55.                         // 假设e.hash= 01010 那么 e.hash & oldCap == 0。
    56.                         // 老位置= e.hash & oldCap-1 = 01010 & 01111 = 01010
    57.                         // newCap此时为100000，newCap-1=011111。
    58.                         // 此时e.hash & newCap 任然等于01010，位置不变。
    59.                         // 如果e.hash 假设为11010，那么 e.hash & oldCap != 0
    60.                         // 原来的位置为 e.hash & oldCap-1 = 01010
    61.                         // 新位置 e.hash & newCap-1 = 11010 & 011111 = 11010
    62.                         // 此时 新位置 != 老位置  新位置=老位置+oldCap
    63.                         // 因此这里分类两个索引的链表
    64.                         if ((e.hash & oldCap) == 0) {
    65.                             if (loTail == null)
    66.                                 loHead = e;
    67.                             else
    68.                                 loTail.next = e;
    69.                             loTail = e;
    70.                         }
    71.                         else {
    72.                             if (hiTail == null)
    73.                                 hiHead = e;
    74.                             else
    75.                                 hiTail.next = e;
    76.                             hiTail = e;
    77.                         }
    78.                     } while ((e = next) != null);
    79.                     if (loTail != null) {
    80.                         loTail.next = null;
    81.                         newTab[j] = loHead;
    82.                     }
    83.                     if (hiTail != null) {
    84.                         hiTail.next = null;
    85.                         newTab[j + oldCap] = hiHead;
    86.                     }
    87.                 }
    88.             }
    89.         }
    90.     }
    91.     return newTab;
    92. }

    七、遍历

    HashMap遍历有三种方式，一种是对key遍历，还有一种是对entry遍历和对value遍历。这三种遍历方式都是基于对HashIterator的封装，三种实现方式大同小异，因此我着重介绍EntryIterator的实现。