简介
JDK1.8之前，底层采用数组+链表的结构；JDK1.8之后，底层采用数组+链表+红黑树的结构；key和value都可以为null;- 不是线程安全的；
类图
常量
// 默认容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 链表转红黑树的阈值（链长度需要大于这个值）
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 链表转红黑树的阈值（容量需要大于这个值）
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 红黑树转链表的阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
主要字段
// 数据全都存在这里
transient Node<K, V>[] table;
// entry集合
transient Set<Map.Entry<K, V>> entrySet;
// map中存的数据的个数
transient int size;
// 修改的次数
transient int modCount;
// 扩容阈值（threshold = 容量*加载因子）,超出时需要扩容
int threshold;
// 加载因子
final float loadFactor;
构造函数
- 无参，默认加载因子
0.75f
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
- 指定初始容量
initialCapacity
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
- 指定初始容量和加载因子
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);
}
部分API说明
增
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 计算hash值
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 若map底层数组为null，或容量为0，则调用resize初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// hash计算找到对应的桶，为null则创建链表，将数据保存至头节点
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 检查头结点，hash值相等且key也相等，e指向头结点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 若桶中数据是红黑树结构
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 若是链表结构，遍历链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 若整个遍历过程都找不到指定的key，则创建新节点
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 若超出了树化阈值，则将链表转换成红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 找到指定的key,跳出循环
break;
p = e;
}
}
// 若经过上面的查询，能找到指定的key，则用新值覆盖旧值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
// 最后返回旧值
return oldValue;
}
}
++modCount;
// size加 1，若超过扩容阈值，则扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
// 若是新增操作，则会走到这一步，返回null
return null;
}
删
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
// 若不能查到指定的key,则返回null;若能查到返回对应的value
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
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;
// hash计算找到对应的桶，桶中数据若为空，直接返回null，否则进行下一步
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;
// 若头结点就是要找的节点，则赋值给node
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
// 若头结点不是要找的节点，且还有后继节点
else if ((e = p.next) != null) {
// 若是红黑树结构
if (p instanceof TreeNode)
// 在树中查询
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
// 否则就是链表结构，遍历链表
else {
do {
// 找到指定key，跳出循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
// 赋值给node
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 若以上查询能找到指定key
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
// 若是红黑树结构
if (node instanceof TreeNode)
// 在树中移除指定元素
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
// 否则是链表结构，若node是头结点，则使后继节点指向链表头部
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
// 将前驱节点的next指向后驱节点（即将当前节点从链表中移除）
else
p.next = node.next;
++modCount;
// size减 1
--size;
afterNodeRemoval(node);
// 返回当前节点
return node;
}
}
return null;
}
查
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
// 若不能查到指定的key,则返回null;若能查到返回对应的value
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// hash计算找到对应的桶，桶中数据若为空，直接返回null，否则进行下一步
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 若头结点就是要找的节点，直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 若头结点不是要找的节点，且还有后继节点
if ((e = first.next) != null) {
// 若是红黑树结构
if (first instanceof TreeNode)
// 在树中查询
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 否则就是链表结构，遍历链表
do {
// 找到指定key，直接返回
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
示例
测试
备注
使用JDK版本为1.8