若是對 HashMap 的基本工做原理不清楚,繼續閱讀後續內容的效果不是很好,建議先學習前置知識HashMap 基本工做原理 : https://my.oschina.net/j4love/blog/1797058java
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // table 爲 null 說明是首次調用 put 方法 , 進行 resize 操做真正爲 table 分配存儲空間 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // i = (n - 1) & hash 計算出的值判斷 table[i] 是否爲 null , // 若是爲 null 就爲 key , value 建立一個新的 Node 節點 , // 不須要進行碰撞檢測直接存儲在 table 中 i 的位置上 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; // 檢測要存儲的 key 是否和 bucket 中存儲的頭節點相同 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 檢測 bucket 中當前存放的節點類型是否是紅黑樹結構 , // 是紅黑樹結構 , 存儲爲一個紅黑樹節點 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { // 這個 bucket 中存放的節點是鏈表結構 , // 循環直到鏈表的末尾或者是找到相同的 key for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); // 存儲新節點的時候 , 檢測鏈表長度是否超過 TREEIFY_THRESHOLD - 1 , // 超過的話將鏈表轉換爲紅黑樹結構 ,提升性能 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } // 併發修改計數器 ,有併發修改就拋異常 ConcurrentModificationException ++modCount; // 存儲了一個新節點 , 檢測 size 是否超過 threshold // 若是超過了要進行 resize 操做 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; // 檢測 table 中是否已經存儲了節點 , // 檢測key所在的 bucket 是否存儲了節點 , // 以上兩點都不知足說明 key 不存在 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 對 bucket 中存儲節點的頭結點進行碰撞檢測 , // 若是運氣好的話只須要進行這一次碰撞檢測 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // 檢測 bucket 存儲的節點是不是單個節點 if ((e = first.next) != null) { // 檢測節點數據結構是不是紅黑樹 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do { // 節點是鏈表數據結構,循環直到鏈表末尾或者是發現 key 一致的節點 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
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; 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; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) node = p; else if ((e = p.next) != null) { if (p instanceof TreeNode) node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); else { do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e; break; } // p 是 node 的前一個節點 p = e; } while ((e = e.next) != null); } } // 以上代碼是 getNode(hash , key) , 我的以爲這個函數中的代碼冗餘了 // 獲取到 key 對應的節點 , 判斷是否要進行值匹配 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { // 進行刪除操做 , 紅黑樹的刪除是比較複雜的 , 鏈表的刪除十分簡單 if (node instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); else if (node == p) tab[index] = node.next; else p.next = node.next; ++modCount; --size; afterNodeRemoval(node); return node; } } return null; }
public void clear() { Node<K,V>[] tab; modCount++; if ((tab = table) != null && size > 0) { size = 0; // 很簡單把數組中每一個位置設置爲 null for (int i = 0; i < tab.length; ++i) tab[i] = null; } }