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输了不可怕,大不了从头再来,我们还年轻---周红

JDK11源码分析之集合类(一)----HashMap

一,首先需要拉取JDK11源码:

方便起见我给出芋道源码作者已经拉取好的openJDK11的GitHub地址只需要fork一下克隆到本地导入IDEA中就可以对源码分析了:

https://github.com/YunaiV/openjdk

二,拉取成功导入项目成功后就开始分析源码了:

我们今天先分析HashMap源码:

HashMap所属的包在:openjdk\src\java.base\share\classes\java\util 下,如图:

 

 三,HashMap源码分析详细注释:

package java.util;

import java.io.IOException;
import java.io.InvalidObjectException;
import java.io.Serializable;
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import java.util.function.BiConsumer;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Function;
import jdk.internal.misc.SharedSecrets;

/**
 *
 * 基于哈希表实现的{Map}接口。这个实现提供了所有可选的映射操作,并允许{ null}值
 * 和{ null}键。({ HashMap}类大致相当于{ Hashtable},只是它是不同步的,
 * 并且允许为空。)该类不保证映射的顺序;
 *
 *
 * <p>这个实现为基本操作({ get}和{ put})提供了常量时间性能,假设散列函数正确地将元素分散到各个桶中。
 * 集合视图的迭代需要与{ HashMap}实例的“容量”(桶的数量)及其大小(键值映射的数量)成比例的时间。
 * 因此,如果迭代性能很重要,那么不要将初始容量设置得太高(或负载因子过低)。

 { HashMap}的一个实例有两个影响其性能的参数:<i>初始容量</i>和<i>负载因子</i>。
 <i>capacity</i>是哈希表中的桶数,初始容量就是建哈希表时的容量。
 <i>load factor</i>是在哈希表的容量自动增加之前允许它获得的满值的度量。
 当哈希表中的条目数超过负载因子和当前容量的乘积时,哈希表是<i>rehash </i>(即重新构建内部数据结构),
 因此哈希表的桶数大约是桶数的两倍。
 */
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {

    /**
     * 序列号
     */
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
    /**
     * 默认的初始容量,必须是2的整数次方
     * 初始化状态长度是16。数组中每个元素我们这里称之为桶,
     * 桶存储的是key的hash值,每个桶后面挂载着链表,
     * 链表中存储的是具体的数据value。
     *
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

    /**
     * 最大容量,如果大于这个值则使用这个值
     * 必须是2的幂 <= 1<<30。
     * MAXIMUM_CAPACITY为什么设置成1 << 30 ?
     * MAXIMUM_CAPACITY含义是map的最大容量。
     * 它是int类型,使用<<移位运算符的结果不能超过int可以表示的最大值。
     * 固最大只能左移30,再大就溢出了。
     *
     * java中的int占4个字节,每个字节8位,所以总共是占用32位。int是有符号的,
     * 其中第一位是符号位。所以还剩下31位。那么最多就是左移30了。
     * 1 << 2 = 4(十进制) = 100(二进制)
     */
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    /**
     * 默认负载因子为 0.75,即:如果数组长度为16当有16*0.15=12个占满,则考虑扩容
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    /**
     * 链表长度大于 8 时,转换为红黑树
     */
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

    /**
     * 扩容时,如果发现树中节点数量小于6,则将树还原为链表
     */
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

    /**
     * map容器中某个箱子(bin)再有链表转为树之前还要满足键值对数量大于 64 才会发生转换。
     * 目的是为了避免 resizing(扩容) 和 treeification(链表转树结构)之间的冲突
     */
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

    /**
     * Basic hash bin node, used for most entries.  (See below for
     * TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)
     */
    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;
        }
    }

    /* ---------------- Static utilities -------------- */

    /**
     * 哈希算法:
     *首先获取对象的hashCode()值,然后将hashCode值右移16位,
     * 然后将右移后的值与原来的hashCode做异或运算,返回结果。
     * (其中h>>>16,在JDK1.8中,优化了高位运算的算法,使用了零扩展,
     * 无论正数还是负数,都在高位插入0)。
     *
     *
     */
    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

    /**
     * Returns x's Class if it is of the form "class C implements
     * Comparable<C>", else null.
     */
    static Class<?> comparableClassFor(Object x) {
        if (x instanceof Comparable) {
            Class<?> c; Type[] ts, as; ParameterizedType p;
            if ((c = x.getClass()) == String.class) // bypass checks
                return c;
            if ((ts = c.getGenericInterfaces()) != null) {
                for (Type t : ts) {
                    if ((t instanceof ParameterizedType) &&
                        ((p = (ParameterizedType) t).getRawType() ==
                         Comparable.class) &&
                        (as = p.getActualTypeArguments()) != null &&
                        as.length == 1 && as[0] == c) // type arg is c
                        return c;
                }
            }
        }
        return null;
    }

    /**
     * Returns k.compareTo(x) if x matches kc (k's screened comparable
     * class), else 0.
     */
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) // for cast to Comparable
    static int compareComparables(Class<?> kc, Object k, Object x) {
        return (x == null || x.getClass() != kc ? 0 :
                ((Comparable)k).compareTo(x));
    }

    /**
     * Returns a power of two size for the given target capacity.
     */
    static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = -1 >>> Integer.numberOfLeadingZeros(cap - 1);
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

    /* ---------------- Fields -------------- */

    /**
     * 存储hash的数组,首次使用时初始化,长度总是2的幂次方
     */
    transient Node<K,V>[] table;

    /**
     * 存放实际的键值对
     */
    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

    /**
     * HashMap中实际存在的键值对数量,注意和table的长度length、容纳最大键值对数量threshold的区别
     */
    transient int size;

    /**
     * 用来记录HashMap内部结构发生变化的次数(计数器)
     */
    transient int modCount;

    /**
     * 当前 HashMap 所能容纳键值对数量的最大值,超过这个,则需扩容
     * @serial
     */
    int threshold;

    /**
     * 负载因子
     *
     * @serial
     */
    final float loadFactor;

    /* ---------------- Public operations -------------- */

    /**
     * 构造函数
     */

    /**
     * (1)HashMap(int,float)型构造函数
     *
     */
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        //初始容量不能小于0,否则报错
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        //初始容量不能大于最大值,否则为最大值
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //填充因子不能小于0或等于0,不能为非数字
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        //初始化填充因子
        this.loadFactor = loadFactor;
        //初始化threshold大小
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

    /**
     * (2)HashMap(int)型构造函数
     *
     */
    public HashMap(int initialCapacity) {
        //调用HashMap(int,float)型构造函数
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    /**
     * (3)HashMap型构造函数
     */
    public HashMap() {
        //初始化填充因子
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }

    /**
     * (4)HashMap(Map<? extends K></>)型构造函数
     */
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        //初始化填充因子
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        //将m中的所有元素添加到HashMap中
        putMapEntries(m, false);
    }

    /**
     * 说明:putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m,
     * boolean evict)函数将m的所有元素存入本HashMap实例中。
     */
    final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
        //获取该map的实际长度
        int s = m.size();
        if (s > 0) {
            //判断table是否已经初始化
            if (table == null) { // pre-size
                //未初始化,s 为 m 的实际元素个数
                /**求出需要的容量,因为实际使用的长度=容量*0.75得来的,+1是因为小数相除,
                 * 基本都不会是整数,容量大小不能为小数的,后面转换为int,多余的小数就要
                 * 被丢掉,所以+1,例如,map实际长度22,22/0.75=29.3,所需要的容量肯定为30,
                 * 有人会问如果刚刚好除得整数呢,除得整数的话,容量大小多1也没什么影响**/
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                //判断该容量大小是否超出上限。
                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);
            }
            //如果已经初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理
            else if (s > threshold)
                resize();
            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);
            }
        }
    }

    /**
     * Returns the number of key-value mappings in this map.
     *
     * @return the number of key-value mappings in this map
     */
    public int size() {
        return size;
    }

    /**
     * Returns {@code true} if this map contains no key-value mappings.
     *
     * @return {@code true} if this map contains no key-value mappings
     */
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    /**
     * Get方法:
     * HashMap并没有直接提供getNode接口给用户调用,而是提供的get方法,
     * 而get方法就是通过getNode来取得元素的。
     * @see #put(Object, Object)
     */

    /**
     * HashMap的数据存储实现原理
     *
     * 流程:
     *
     * 1. 根据key计算得到key.hash = (h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16);
     *
     * 2. 根据key.hash计算得到桶数组的索引index = key.hash & (table.length - 1),这样就找到该key的存放位置了:
     *
     * ① 如果该位置没有数据,用该数据新生成一个节点保存新数据,返回null;
     *
     * ② 如果该位置有数据是一个红黑树,那么执行相应的插入 / 更新操作;
     *
     * ③ 如果该位置有数据是一个链表,分两种情况一是该链表没有这个节点,另一个是该链表上有这个节点,注意这里判断的依据是key.hash是否一样:
     *
     * 如果该链表没有这个节点,那么采用尾插法新增节点保存新数据,返回null;如果该链表已经有这个节点了,那么找到该节点并更新新数据,返回老数据。
     */
    public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

    /**
     * Implements Map.get and related methods.
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @return the node, or null if none
     */
    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        //table已经初始化,长度大于0,根据hash寻找table中的项也不为空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            //桶中第一项(数组元素)相等
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            //桶中不止一个节点
            if ((e = first.next) != null) {
                //为红黑树节点
                if (first instanceof TreeNode)
                    //在红黑树中查找
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                //否则,在链表中查找
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

    /**
     * Returns {@code true} if this map contains a mapping for the
     * specified key.
     *
     * @param   key   The key whose presence in this map is to be tested
     * @return {@code true} if this map contains a mapping for the specified
     * key.
     */
    public boolean containsKey(Object key) {
        return getNode(hash(key), key) != null;
    }

    /**
     * Associates the specified value with the specified key in this map.
     * If the map previously contained a mapping for the key, the old
     * value is replaced.
     *
     * @param key key with which the specified value is to be associated
     * @param value value to be associated with the specified key
     * @return the previous value associated with {@code key}, or
     *         {@code null} if there was no mapping for {@code key}.
     *         (A {@code null} return can also indicate that the map
     *         previously associated {@code null} with {@code key}.)
     */
    public V put(K key, V value) {
        //对key的hashCode()作再hash处理,目的是减少hash冲突的概率

        /**四个参数,第一个hash值,第四个参数表示如果该key存在值,
         * 如果为null的话,则插入新的value,最后一个参数,在hashMap中没有用,
         * 可以不用管,使用默认的即可
         * **/

        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

    /**
     * Implements Map.put and related methods.
     *putVal()方法,插入操作:
     *
     ①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容;

     ②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果table[i]不为空,转向③;

     ③.判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,否则转向④,这里的相同指的是hashCode以及equals;

     ④.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向⑤;

     ⑤.遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可;

     ⑥.插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。
     */


    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        //tab 哈希数组,p 该哈希桶的首节点,n hashMap的长度,i 计算出的数组下标
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //步骤一:tab为空则创建
        //table未初始化或者长度为0,进行扩容
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //步骤二:计算index,并对null做处理
        //(n -1) & hash 确定元素存放在哪个桶中,桶为空,新生成节点放入桶中(此时这个节点存放在数组中)
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        //桶中已经存在元素
        /**
         * 发生hash冲突的几种情况:
         */
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            /**
             * 第一种,插入的key-value的hash值,key都与当前节点的相等,e = p,则表示为首节点
              */
            //步骤三:节点key存在,直接覆盖value
            //比较桶中第一个元素(数组中的节点)的hash值相等,key相等
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                //将第一个元素赋给e,用e来记录
                e = p;
            /**
             * 第二种:hash值不等于首节点,不为红黑树的节点,则为链表的节点
             */
            //步骤四:判断链表为红黑树
            //hash值不相等,即key不相等:为红黑树
            else if (p instanceof TreeNode)
                //放入树中
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

            /**
             * 第三种,hash值不等于首节点,不为红黑树的节点,则为链表的节点
             */
                //步骤五:该链为链表
            //为链表节点
            else {
                //遍历该链表,在链表最末尾插入节点
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //到达链表的尾部
                    if ((e = p.next) == null) {
                        //在尾部插入新节点
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //节点数量达到阈值,转化为红黑树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        //跳出循环
                        break;
                    }
                    //判断链表中节点的key值与插入的元素的key值是否相等
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        //相等,跳出循环
                        break;
                    //用于遍历桶中的链表,与前面的e = p.next组合,可以遍历链表
                    p = e;
                }
            }
            //表示在桶中找到key值,hash值与插入元素相等的节点
            if (e != null) { // existing mapping for key
                //记录e的value
                V oldValue = e.value;
                //onlyIfAbsent为false或者旧值为null
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    //用新值替换旧值
                    e.value = value;
                //访问后回调
                afterNodeAccess(e);
                //返回旧值
                return oldValue;
            }
        }
        //结构性修改
        ++modCount;
        //步骤六:超过最大容量,就扩容
        //实际大小大于阈值则扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        //插入后回调
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }


    /**
     * 扩容:
     * @return the table
     */
    /**
     * ①.1.8中resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时,就调用resize方法进行扩容;
     * ②.每次扩展的时候,都是扩展2倍;
     * ③.扩展后Node对象的位置要么在原位置,要么移动到原偏移量两倍的位置。
     * @return
     */
    final Node<K,V>[] resize() {
        //oldTab指向hash桶数组
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            //如果oldCap不为空的话,就是hash桶数组不为空
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//如果数组容量大于最大容量,就赋值为整数最大的阈值,不再扩容
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;//返回
            }
            //如果当前hash桶数组的长度在扩容后仍然小于最大容量,并且oldCap大于默认值16
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                //将当前数组扩大一倍
                newThr = oldThr << 1; // double threshold 双倍扩容阈值
        }
        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;//设置新的阈值
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];//新建hash桶数组
        table = newTab;//将新数组的值赋值给旧的hash桶数组
        if (oldTab != null) {
            //循环遍历老map中的所有数据,迁移到新数组中对应位置,进行扩容操作
            //进行扩容操作,复制Node对象到新的hash桶数组
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {//如果旧的hash桶数组在j节点处不为空,复制给e
                    oldTab[j] = null;//将旧的hash桶数组在j节点处设置为空,方便gc
                    if (e.next == null)//如果e后面没有Node节点
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//直接对e的hash值对新的数组长度求模获得储存位置
                    else if (e instanceof TreeNode)//如果e是红黑树的类型,那么添加到红黑树中
                        ((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;//将Node节点的next赋值给next
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {//如果节点e的hash值与原来hash桶数组的长度做与运算为0
                                if (loTail == null)//如果loTail为null
                                    loHead = e;//将e节点赋值给loHead
                                else
                                    loTail.next = e;//否则将赋值给loTail.next
                                loTail = e;//然后将e赋值给loTail
                            }
                            else {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算不为0
                                if (hiTail == null)//如果hiTail为null
                                    hiHead = e;//将e赋值给hiHead
                                else
                                    hiTail.next = e;//如果hiTail不为空,将e复制给hiTail.next
                                hiTail = e;//将e复制个hiTail
                            }
                        } while ((e = next) != null);//直到e为空
                        if (loTail != null) {//如果loTail不为空
                            loTail.next = null;//将loTail.next设置为空
                            newTab[j] = loHead;//将loHead赋值给新的hash桶数组[j]处
                        }
                        if (hiTail != null) {//如果hiTail不为空
                            hiTail.next = null;//将hiTail.next赋值为空
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;//将hiHead赋值给新的hash桶数组[j+旧hash桶数组长度]
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

    /**
     * treeifyBin()链表转为红黑树
     */
    final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
        int n, index; Node<K,V> e;
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize();//为空或者容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY(默认64)则不进行转换,而是进行resize扩容
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
            do {//循环遍历链表,切换为红黑树
                TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);//根据链表的node常见treenode
                if (tl == null)
                    hd = p;
                else {
                    p.prev = tl;
                    tl.next = p;
                }
                tl = p;
            } while ((e = e.next) != null);
            if ((tab[index] = hd) != null)
                hd.treeify(tab);
        }
    }

    /**
     * Copies all of the mappings from the specified map to this map.
     * These mappings will replace any mappings that this map had for
     * any of the keys currently in the specified map.
     *
     * @param m mappings to be stored in this map
     * @throws NullPointerException if the specified map is null
     */
    public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        putMapEntries(m, true);
    }

    /**
     * 删除元素:
     */


    public V remove(Object key) {
        //临时变量
        Node<K,V> e;
        /**调用removeNode(hash(key), key, null, false, true)进行删除,第三个value为null,表示,
         * 把key的节点直接都删除了,不需要用到值,如果设为值,则还需要去进行查找操作
         */
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
                null : e.value;
    }

    /**
     * 第一参数为哈希值,第二个为key,第三个value,第四个为是为true的话,则表示删除它key对应的value,
     * 不删除key,第四个如果为false,则表示删除后,不移动节点
     **/
    final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                               boolean matchValue, boolean movable) {
        //tab 哈希数组,p 数组下标的节点,n 长度,index 当前数组下标
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
        //哈希数组不为null,且长度大于0,然后获得到要删除key的节点所在是数组下标位置
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
                (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            //nodee 存储要删除的节点,e 临时变量,k 当前节点的key,v 当前节点的value
            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
            //如果数组下标的节点正好是要删除的节点,把值赋给临时变量node
            if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                node = p;
                //也就是要删除的节点,在链表或者红黑树上,先判断是否为红黑树的节点
            else if ((e = p.next) != null) {
                if (p instanceof TreeNode)
                    //遍历红黑树,找到该节点并返回
                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
                else { //表示为链表节点,一样的遍历找到该节点
                    do {
                        if (e.hash == hash &&
                                ((k = e.key) == key ||
                                        (key != null && key.equals(k)))) {
                            node = e;
                            break;
                        }
                        /**注意,如果进入了链表中的遍历,那么此处的p不再是数组下标的节点,而是要删除结点的上一个结点**/
                        p = e;
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }
            //找到要删除的节点后,判断!matchValue,我们正常的remove删除,!matchValue都为true
            if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                    (value != null && value.equals(v)))) {
                //如果删除的节点是红黑树结构,则去红黑树中删除
                if (node instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
                    //如果是链表结构,且删除的节点为数组下标节点,也就是头结点,直接让下一个作为头
                else if (node == p)
                    tab[index] = node.next;
                else /**为链表结构,删除的节点在链表中,把要删除的下一个结点设为上一个结点的下一个节点**/
                    p.next = node.next;
                //修改计数器
                ++modCount;
                //长度减一
                --size;
                /**此方法在hashMap中是为了让子类去实现,主要是对删除结点后的链表关系进行处理**/
                afterNodeRemoval(node);
                //返回删除的节点
                return node;
            }
        }
        //返回null则表示没有该节点,删除失败
        return null;
    }
    /**
     * Removes all of the mappings from this map.
     * The map will be empty after this call returns.
     */
    public void clear() {
        Node<K,V>[] tab;
        modCount++;
        if ((tab = table) != null && size > 0) {
            size = 0;
            for (int i = 0; i < tab.length; ++i)
                tab[i] = null;
        }
    }

    /**
     * Returns {@code true} if this map maps one or more keys to the
     * specified value.
     *
     * @param value value whose presence in this map is to be tested
     * @return {@code true} if this map maps one or more keys to the
     *         specified value
     */
    public boolean containsValue(Object value) {
        Node<K,V>[] tab; V v;
        if ((tab = table) != null && size > 0) {
            for (Node<K,V> e : tab) {
                for (; e != null; e = e.next) {
                    if ((v = e.value) == value ||
                        (value != null && value.equals(v)))
                        return true;
                }
            }
        }
        return false;
   ................
  ................
  ................
//后序代码不是太重要,不再分析
}

四,参考链接:

https://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/7233201.html

https://blog.csdn.net/liubenlong007/article/details/87937209

https://www.jianshu.com/p/19b62f510908

我的JDK代码仓库GitHub链接:

https://github.com/Tom-shushu/JDK-

由于我只分析Java相关夹包下的源代码所以我只保留了src的目录

 

输了不可怕,大不了从头再来,我们还年轻---周红

posted on 2019-05-04 17:32  Tom-shushu  阅读(639)  评论(0编辑  收藏  举报

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