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HashMap全解析

HashMap是键值对的集合。为什么要写它呢？首先是因为HashMap日常使用比较多，并且面试中是大概率被问到的面试题。所以我们对它的设计和源码来做一个分析。

准备的技术点

单链表、双链表、红黑树、二叉搜索树，hash

单链表

单链表是一种链式存取的数据结构，用一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素。链表中的数据是以结点来表示的，每个结点的构成：元素(数据元素的映象) + 指针(指示后继元素存储位置)，元素就是存储数据的存储单元，指针就是连接每个结点的地址数据。单链表的实际使用场景并不多，比如只是频繁对头/尾结点进行操作，单链表最佳

双链表

双链表，是链表的一种，它的每个数据结点中都有两个指针，分别指向直接后继和直接前驱。所以，从双向链表中的任意一个结点开始，都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。一般我们都构造双向循环链表。双链表的主要优点是对于任意给的结点，都可以很轻易的获取其前驱结点或者后继结点，而主要缺点是每个结点需要添加额外的next域，因此需要更多的空间开销，同时结点的插入与删除操作也将更加耗时，因为需要更多的指针指向操作。

二叉搜索树

又称二叉查找树，亦称二叉搜索树,满足下面性质若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；左、右子树也分别为二叉排序树；没有键值相等的结点。

红黑树

红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树，颜色或红色或黑色。在二叉查找树强制一般要求以外，对于任何有效的红黑树我们增加了如下的额外要求:

性质1. 节点是红色或黑色。性质2. 根节点是黑色。性质3.所有叶子都是黑色。（叶子是NUIL节点）性质4. 每个红色节点的两个子节点都是黑色。（从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点）性质5. 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

这些约束强制了红黑树的关键性质: 从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长。结果是这个树大致上是平衡的。因为操作比如插入、删除和查找某个值的最坏情况时间都要求与树的高度成比例，这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的，而不同于普通的二叉查找树。性质4导致路径上不能有两个连续的红色节点。最短的可能路径都是黑色节点，最长的可能路径有交替的红色和黑色节点。因为根据性质5所有最长的路径都有相同数目的黑色节点，这就表明了没有路径能多于任何其他路径的两倍长

hash算法

希算法并不是一个特定的算法而是一类算法的统称。哈希算法也叫散列算法，一般来说满足这样的关系：f(data)=key，输入任意长度的data数据，经过哈希算法处理后输出一个定长的数据key。同时这个过程是不可逆的，无法由key逆推出data。如果是一个data数据集，经过哈希算法处理后得到key的数据集，然后将keys与原始数据进行一一映射就得到了一个哈希表。一般来说哈希表M符合M[key]=data这种形式。哈希表的好处是当原始数据较大时，我们可以用哈希算法处理得到定长的哈希值key，那么这个key相对原始数据要小得多。我们就可以用这个较小的数据集来做索引，达到快速查找的目的。稍微想一下就可以发现，既然输入数据不定长，而输出的哈希值却是固定长度的，这意味着哈希值是一个有限集合，而输入数据则可以是无穷多个。那么建立一对一关系明显是不现实的。所以"碰撞"(不同的输入数据对应了相同的哈希值)是必然会发生的，所以一个成熟的哈希算法会有较好的抗冲突性。同时在实现哈希表的结构时也要考虑到哈希冲突的问题。

源码

本质上就是数组+链表

数组

transient Node<K,V>[] table;
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单链表

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;
        }
    }
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双链表-红黑树

static class LinkedHashMapEntry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
        LinkedHashMapEntry<K,V> before, after;  // 在hashMap中并没有使用这两个节点信息
        LinkedHashMapEntry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, value, next);
        }
    }
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static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.LinkedHashMapEntry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;
        TreeNode<K,V> left;
        TreeNode<K,V> right;
        TreeNode<K,V> prev;
        boolean red;
        
        ............ // 省略方法代码
    }
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扩容原理resize

final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        @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;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            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);
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }
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容器大小为2的n次方，扩容因子为m；默认n = 4也就是默认大小16， m = 0.75。存在3种情况下会扩容

容器内数组未初始化或者大小为0 此时已存储元素个数大于2^n * m 会扩容容器个数小于64，某个位置的单链表长度大于等于7时，这时不直接转换为树结构，而是进行扩容

插入操作put

是否为第一次加入新元素，初始化容器（也是调用扩容方法）如果加入key的hash值对应索引位置无数据，直接插入如果key的hash值对应索引位置有数据，且节点为红黑树结构，则查看2节中关于红黑树插入的内容如果key的hash值对应索引位置有数据，且节点为单链表结构，则进行for循环处理： a）链表存在数据，其key与当前物理地址相同或者key的equal比较相同，则重置数据返回， b) 若是已经到链表尾部，则新增节点，加入到尾部；如果加入后数据大小>= 7 则进行树化，查看2节中树化方法尺寸+1，判断是否达到阈值，达到则进行扩容

获取元素

获取元素比较简单，以key的hash值找到索引位置，然后根据位置的节点特点来查找元素

节点为空，则无此元素节点为红黑树节点，查看2章节中getTreeNode方法分析节点为单链表，从头到尾进行比对，如果比对成功，则退出，否则返回null；比对依据：hash值相同且物理地址相同或者equal方法相同

删除方法

如果未加入过元素，则不处理如果删除key的hash对应索引位置元素为空，则不处理如果索引节点的key和要删除的key比对相同，则删除节点即为索引节点索引节点后驱为空，则不需要处理索引节点后驱不为空，则在链表或者红黑树中查找此节点红黑树结构使用removeTreeNode删除元素，单链表，删除元素后，其前驱的后继为其后继；并大小减1