关于HashMap源码解读

目录

• 一、概述
• JDK1.7和JDK1.8的区别
• 二、HashMap的数据结构
• 三、迭代方式
• 四、源码分析
• 1、HashMap继承关系
• 2、成员变量
• 3、构造方法
• ①HashMap()
• ②HashMap(int initialCapacity)
• ③HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
• ④HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
• 4、成员方法
• ①Node类
• ②TreeNode类（Java新加的）
• ③Hash方法
• ④Get方法
• ⑤Put方法
• ⑥Resize方法
• ⑦Remove方法
• 五、扩展
• 源码符号（位运算符）的解释
• >>> 和 >> 的区别
• ^ 和 & 的区别
• 总结

一、概述

• HashMap 是基于哈希表实现的，每一个元素是一个 key-value 对，其内部通过单链表解决冲突问题，容量不足（超过了阈值）时，同样会自动增长。
• HashMap 是非线程安全的，只是适用于单线程环境，多线程环境可以采用并发包下的concurrentHashMap
• HashMap 实现了Serializable接口，支持序列化，实现了Cloneable接口，能被克隆。
• HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现.此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。
• Java8中又对此类底层实现进行了优化，比如引入了红黑树的结构以解决哈希碰撞

JDK1.7和JDK1.8的区别

比较	HashMap1.7	HashMap1.8
数据结构	数组+链表	数组+链表+红黑树
节点	Entry（hash是可变的，因为有rehash的操作）	Node TreeNode（为了转换红黑树、hash是final修饰，也就是说hash值一旦确定，就不会再重新计算hash值了）
Hash算法	较为复杂	异或Hash右移16位
对Null的处理	单独写一个putForNull()方法处理	作为以一个Hash值为0的普通节点处理
初始化	赋值给一个空数值，put时初始化	没有赋值，懒加载，put时初始化
扩容	插入前扩容	插入后，初始化，树化时扩容
节点插入	头插法	尾插法

什么是懒加载？

• 即延迟加载(Lazyload)。
• 简单的说就是只有当我们去调用到它时才会去做加载。

二、HashMap的数据结构

HashMap 底层采用数组+链表+红黑树的数据结构实现。

数组是 HashMap 的主体，用于存储键值对；链表用于解决哈希冲突；红黑树是在链表长度超过一定阈值（默认为8）时，将链表转换为红黑树，以提高查找效率。

三、迭代方式

HashMap的迭代种类

• 分别遍历Key和Value
• 使用Iterator迭代器迭代
• 通过get的方式（不建议使用）
• Map接口中的默认方法（映射方式）JDK1.8

public class HashMapExam {
    public static void main(String[] args) {

        Map<Integer, String> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < 15; i++) {
            map.put(i, new String(new char[]{(char) ('A'+ i)}));
        }


        System.out.println("======Key和Value=======");
        for (Integer key:map.keySet()) {
            System.out.println(key);
        }
        for (String value:map.values()) {
            System.out.println(value);
        }

        System.out.println("======Iterator迭代器=======");
        Iterator<Map.Entry<Integer, String>> iterator = map.entrySet().iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            Map.Entry<Integer, String> mapEntry = iterator.next();
            System.out.println(mapEntry.getKey()+ "====" + mapEntry.getValue());
        }

        System.out.println("======Get的方式=======");
        Set<Integer> keySet = map.keySet();
        for (Integer key : keySet) {
            System.out.println(key + "====" + map.get(key));
        }
        
        System.out.println("======forEach=======");
        map.forEach((key,value) -> System.out.println(key+ "----" + value));
    }
}

四、源码分析

1、HashMap继承关系

• Cloneable 空接口：表示可以克隆。创建并返回HashMap对象的一个副本；
• Serializable 序列化接口：属于标记性接口。HashMap 对象可以倍序列化和反序列化。
• AbstractMap：父类提供了Map实现接口。以最大限度地减少实现此接口所需的工作。

HashMap 继承关系如下图所示：

补充：通过上述继承关系我们发现一个很奇怪的现象， 就是HashMap已经继承了AbstractMap而AbstractMap类实现了Map接口，那为什么HashMap还要在实现Map接口呢？同样在ArrayList中LinkedList中都是这种结构。

据 java 集合框架的创始人Josh Bloch描述，这样的写法是一个失误。在java集合框架中，类似这样的写法很多，最开始写java集合框架的时候，他认为这样写，在某些地方可能是有价值的，直到他意识到错了。显然的，JDK的维护者，后来不认为这个小小的失误值得去修改，所以就这样存在下来了。

2、成员变量

// 序列化版本号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

// 默认的初始容量是16 --> 1<<4 相当于 1*2的4次方也就是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 

// 最大容量（传入容量过大将被这个替换）
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 默认加载因子为0.75，通过这个来算出临界值
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 当桶（bucket）上的结点数大于这个值时会转换成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

// 桶中结构转化为红黑树对应的数组长度最小的值 
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

//存储元素的数组 
transient Node<K,V>[] table;

//存放具体元素的集合
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

//存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
 transient int size;

// 每次扩容和更改map结构的计数器
 transient int modCount;  

// 临界值 当实际大小(容量*负载因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;

// 负载因子实际大小
final float loadFactor;

3、构造方法

①HashMap()

public HashMap() {
   this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 将默认的加载因子0.75赋值给loadFactor，并没有创建数组
}

②HashMap(int initialCapacity)

// 指定“容量大小”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

③HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    //判断初始化容量initialCapacity是否小于0
    if (initialCapacity < 0)
        //如果小于0，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                            initialCapacity);
    //判断初始化容量initialCapacity是否大于集合的最大容量MAXIMUM_CAPACITY-》2的30次幂
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        //如果超过MAXIMUM_CAPACITY，会将MAXIMUM_CAPACITY赋值给initialCapacity
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    //判断负载因子loadFactor是否小于等于0或者是否是一个非数值
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        //如果满足上述其中之一，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                            loadFactor);
     //将指定的加载因子赋值给HashMap成员变量的负载因子loadFactor
    this.loadFactor = loadFactor;
    /*
    	tableSizeFor(initialCapacity) 判断指定的初始化容量是否是2的n次幂，如果不是那么会变为比指			定初始化容量大的最小的2的n次幂。这点上述已经讲解过。
    	但是www.devze.com注意，在tableSizeFor方法体内部将计算后的数据返回给调用这里了，并且直接赋值给threshold边			界值了。有些人会觉得这里是一个bug,应该这样书写：
    	this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;
    	这样才符合threshold的意思（当HashMap的size到达threshold这个阈值时会扩容）。
		但是，请注意，在jdk8以后的构造方法中，并没有对table这个成员变量进行初始化，table的初始化被推			 迟到了put方法中，在put方法中会对threshold重新计算，put方法的具体实现我们下面会进行讲解
    */
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
最后调用了tableSizeFor，来看一下方法实现：
/**
 * Returns a power of two size for the given target capacity.
   返回比指定初始化容量大的最小的2的n次幂
 */
static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

④HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)

//构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    //负载因子loadFactor变为默认的负载因子0.75
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    putMapEntries(m, false);
}
// 最后调用了putMapEntries，来看一下方法实现：
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    //获取参数集合的长度
    int s = m.size();
    if (s > 0)
    {
        //判断参数集合的长度是否大于0，说明大于0
        if (table == null)  // 判断table是否已经初始化
        { // pre-size
                // 未初始化，s为m的实际元素个数
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                        (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                // 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
                if (t > threshold)
                    threshold = tableSizeFor(t);
        }
        // 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
        else if (s > threshold)
            resize();
        // 将m中的所有元素添加至HashMap中
        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
            K key = e.getKey();
            V value = e.getValue();
            putVal(hash(key), key, value, false, evict);
        }
    }
}

4、成员方法

①Node类

Node 类是 HashMap 中的静态内部类，实现Map·Entry 接口，定义了 key 键、value 值、next 节点，也就是说元素之间构成单向链表。

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;
    }
}

②TreeNode类（Java新加的）

红黑树结构包含前、后、左、右节点，以及标志是否为红黑树的字段

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
    TreeNode<K,V> parent;  
    TreeNode<K,V> left;
    TreeNode<K,V> right;
    TreeNode<K,V> prev;   
    boolean red;
    TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
        super(hash, key, val, next);
    }

    final TreeNode<K,V> root() {
        for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
            if ((p = r.parent) == null)
                return r;
            r = p;
        }
    }

    static <K,V> void moveRootToFront(Node<K,V>[] tab, TreeNode<K,V> root) {
        ....
    }

    final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
        ....
    }

    final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
        return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
    }

    static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
        ....
    }

    final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
        ....
    }

    final Node<K,V> untreeify(HashMap<K,V> map) {
        ....
    }

    final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
                                       int h, K k, V v) {
        ....
    }

    final void removeTreeNode(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
                                  boolean movable) {
        ....
    }

    final void swww.devze.complit(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
        ....
    }

    static <K,V> TreeNode<K,V> rotateLeft(TreeNode<K,V> root,
                                              TreeNode<K,V> p) {
        ....
    }

    static <K,V> TreeNode<K,V> rotateRight(TreeNode<K,V> root,
                                               TreeNode<K,V> p) {
        ....
    }

    static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root,
                                                    TreeNode<K,V> x) {
        ....
    }

    static <K,V> TreeNode<K,V> balanceDeletion(TreeNode<K,V> root,
                                                   TreeNode<K,V> x) {
        ....
    }

    static <K,V> boolean checkInvariants(TreeNode<K,V> t) {
        ....
    }
}

③Hash方法

在JDK1.8及之后对Hash算法进行了改良，使用较为复杂 异或Hash右移16位。

static final int hash(Object key) {
    int h;
    // (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)：异或Hash右移16位算法
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

④Get方法

下面是JDK1.8中HashMap的Get方法的简要实现过程：

1. 首先，需要计算键的哈希值，并通过哈希值计算出在数组中的索引位置。
2. 如果该位置上的元素为空，说明没有找到对应的键值对，直接返回null。
3. 如果该位置上的元素不为空，遍历该位置上的元素，如果找到了与当前键相等的键值对，那么返回该键值对的值，否则返回null。

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

get方法看起来很简单，就是通过同样的 hash 得到 key 的 hash 值。重点看下 getNode 方法：

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    // 当前 HashMap 的散列表的引用
    Node<K,V>[] tab; 
    // first：桶头元素
    // e：用于存储临时元素
    Node<K,V> first, e;
    // n：table 数组的长度
    int n; 
    // 元素中的 k
    K k;
    // 将 table 赋值给 tab，不等于 null 说明有数据，（n = table.length）> 0 同理说明 table 中有值
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        // 同时将 该位置的元素赋值为 first
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 定位到了桶的到的位置就是想要获取的 key 对应的，直接返回该元素
        if (first.hash == hash && 
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 到这一步说明定位到的元素不是想要的，且该位置不仅仅有一个元素，想要判断是链表还是树
        if ((e = first.next) != null) {
            // 是否已经树化
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 处理链表的情况
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    // 遍历不到返回null
    return null;
}

⑤Put方法

下面是 JDK 1.8 中 HashMap 的 put 方法的简要实现过程：

1. 首先，put 方法会计算键的哈希值（通过调用 hash 方法），并通过哈希值计算出在数组中的索引的位置。
2. 如果该位置上的元素为空，那么直接将键值对存储在该位置上。
3. 如果该位置上的元素不为空，那么遍历该位置上的元素，如果找到了与当前键相等的键值对，那么将该键值对的值更新为当前值，并返回旧值。
4. 如果该位置上的元素不为空，但没有与当前键相等的键值对，那么将键值对插入到链表或红黑树中（如果该位置上的元素数量超过一个阈值，就会将链表转化为红黑树来提高效率）。
5. 如果插入成功，返回被替换的值；如果插入失败，返回null。
6. 插入成功后，如果需要扩容，那么就进行一次扩容操作。

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

核心其实是通过putValue方法实现的，在传给putValue的参数中，先调用hash获取了一个hashCode。

putValue 方法主要实现如下，给大家增加了注释：

/**
     * Implements Map.put and related methods.
     *
     * @param hash		key 的 hash 值
     * @param key 		key 值
     * @param value 	value 值
     * @param onlyIfAbsent true：如果某个 key 已经存在那么就不插了；false 存在则替换，没有则新增。这里为 false
     * @param evict 	不用管理。我也不认识
     * @return previous value, or null if none
     */
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
    // tab 表示当前 hash 散列表的引用
    Node<K,V>[] tab; 
    // 表示具体的散列表中的元素
    Node<K,V> p; 
    // n：表示散列表数组的长度
    // i：表示路由寻址的结果
    int n, i;
    // 将 table 赋值发给 tab，如果 tab == null，说明 table 还没有被初始化。则此时是需要去创建 table 的
    // 为什么这个时候才去创建散列表，因为可能创建了 HashMap 时候可能并没有存放数据，如果在初始化 HashMap 的时候创建散列表，势必会造成空间的浪费
    // 这里也就是延迟初始化的逻辑
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 如果 p == null，说明寻址到的桶没有元素。那么就将 key-value 封装到 Node 中，并放到寻址到的下标为 i 的位置
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 到这里说明 该位置已经有数据了，且此时可能是链表结构，也可能是树结构
    else {
        // e 表示找到了一个与当前要插入的 key-value 一致的元素
        Node<K,V> e; 
        // 临时的 key
        K k;
        // p 的值就是上一步 if 中的结果即：此时的（p = tab[i = (n - 1) & hash]）不等于 null
        // p 是原来的已经在 i 的位置的元素，且新插入的 key 是等于 p 中的 key
        // 说明找到了和当前需要插入的元素相同的元素（其实就是需要替换而且）
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            // 将 p 的值赋值给 e
            e = p;
        // 说明已经树化，红黑树会有单独的文章介绍，本文不再阐述
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V&ghttp://www.devze.comt;)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, v编程客栈alue);
        else {
            // 如果 p.next == null 说明 p 是最后一个元素，说明，该元素在链表中也没有重复的
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 直接将 key-value 封装到 Node 中并且添加到 p 的后面
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 当元素已经是 7 了，再来一个就是 8 个了，那么就需要进行树化
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        // 树化
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 在链表中找到了某个和当前元素一样的元素，即需要做替换操作了
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                // 将e（即p.next）赋值给e，这就是为了继续遍历链表的下一个元素（没啥好说的）下面的有张图帮助大家理解
                p = e;
            }
        }
        // 如果条件成立，说明找到了需要替换的数据
        if (e != null) {
            // 这里不就是使用新的值赋值为旧的值嘛
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            // 这个方法没用，里面啥都没有
            afterNodeAccess(e);
            // HashMap put 方法的返回值是原来位置的元素值
            return oldValue;
        }
    }
    // 上面说过，对于散列表 结构修改次数，那么就修改 modCount 的次数
    ++modCount;
    // size 即散列表中的元素个数，添加后需要自增，如果自增后的值大于扩容的阈值，那么就触发扩容操作
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 啥也没干
    afterNodeInsertion(evict);
    // 原来位置没有值，那么就返回 null 呗
    return null;
}

⑥Resize方法

什么情况下会扩容（扩原来的2倍）：

• 容器初始化的时候
• 元素个数大于临界值的时候
• 桶中的个数大于8时，并且数量小于64时

  HashMap的扩容是什么：

• 首先会新建一个比原来大于2倍的哈希表
• 遍历旧哈希表的每个桶，重新计算桶的元素的新位置（rehash方式）
  • 如果高位新增1，则 原位置+旧容器
  • 如果高位没有新增1，则 原位置
• 将计算出新位置的元素放进新哈希表中，
• 并且将旧哈希表中对应的元素设置为null，方便后面GC回收

final Node<K,V>[] resize() {
    //得到当前数组
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    //如果当前数组等于null长度返回0，否则返回当前数组的长度
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    //当前阀值点 默认是12(16*0.75)
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    //如果老的数组长度大于0
    //开始计算扩容后的大小
    if (oldCap > 0) {
        // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            //修改阈值为int的最大值
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        /*
        	没超过最大值，就扩充为原来的2倍
        	1)(newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY 扩大到2倍之后容量要小于最大容量
        	2）oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 原数组长度大于等于数组初始化长度16
        */
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            //阈值扩大一倍
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    //老阈值点大于0 直接赋值
    else if (oldThr > 0) // 老阈值赋值给新的数组长度
        newCap = oldThr;
    else {// 直接使用默认值
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//16
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 计算新的resize最大上限
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    //新的阀值 默认原来是12 乘以2之后变为24
    threshold = newThr;
    //创建新的哈希表
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    //newCap是新的数组长度--》32
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    //判断旧数组是否等于空
    if (oldTab != null) {
        // 把每个bucket都移动到新的buckets中
        //遍历旧的哈希表的每个桶，重新计算桶里元素的新位置
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                //原来的数据赋值为null 便于GC回收
                oldTab[j] = null;
                //判断数组是否有下一个引用
                if (e.next == null)
                    //没有下一个引用，说明不是链表，当前桶上只有一个键值对，直接插入
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                //判断是否是红黑树
                else if (e instanceof TreeNode)
                    //说明是红黑树来处理冲突的，则调用相关方法把树分开
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // 采用链表处理冲突
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    //通过上述讲解的原理来计算节点的新位置
                    do {
                        // 原索引
                        next = e.next;
                     	//这里来判断如果等于true e这个节点在resize之后不需要移动位置
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 原索引+oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到bucket里
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引+oldCap放到bucket里
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
} 

流程图：

⑦Remove方法

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))))
            // index 元素只有一个元素
            node = p;
        else if ((e = p.next) != null) {
            if (p instanceof TreeNode)
                // index处是一个红黑树
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
            else {
                // index处是一个链表，遍历链表返回node
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                            (key != null && key.equals(k)))) {
            ZeZsqqjsiI            node = e;
                        break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        // 分不同情形删除节点
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                                (value != null && value.equals(v)))) {
            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;
}

五、扩展

源码符号（位运算符）的解释

>>> 和 >> 的区别

无符号右移运算符。它将操作数的二进制表示向右移动指定的位数。

• >>>：它在右移时，无论正数还负数，高位都补 0。
• >>：它在右移时，正数高位补 0，负数高位都补 1。

例子如下：

n = n >>> 2;
// 假设n等于-15
00000000 00000000 00000000 00001111  // 15
0000000000 00000000 00000000 00001111  //15的二进制从高位右移2位
-------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00000011 //15右移之后3

n = n >> 2;
// 假设n等于-15
00000000 00000000 00000000 00001111  // -15
11000000 00000000 00000000 0000001111  //-15的二进制从高位右移2位
-------------------------------------------------
11000000 00000000 00000000 00000011 //-15右移之后3

^ 和 & 的区别

• ^（按位与运算）：运算规则：相同的二进制数位上，都是1的时候，结果为 1，否则为 0。
• &（按位异或运算）：运算规则：相同的二进制数位上，数字相同，结果为 0，不同为 1。

例子如下：

n = i^j
// 假设i等于10，j 等于15
00000000 00000000 00000000 00001000  // i=10
00000000 00000000 00000000 00001100  // j=15
------------------------------------------------- 
00000000 00000000 00000000 00001000  // n=10

n = i&j
// 假设i等于10，j 等于15
00000000 00000000 00000000 00001000  // i=10
00000000 00000000 00000000 00001100  // j=15
-------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00000100  // n=5

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程客栈(www.devze.com)。