了解集合底层源码
1. List接口分析
1.1 List接口特点
- List集合所有的元素是以一种
线性方式进行存储的，例如，存元素的顺序是11、22、33。那么集合中，元素的存储就是按照11、22、33的顺序完成的）。 - 它是一个元素
存取有序的集合。即元素的存入顺序和取出顺序有保证。 - 它是一个
带有索引的集合，通过索引就可以精确的操作集合中的元素（与数组的索引是一个道理）。 - 集合中可以有
重复的元素，通过元素的equals方法，来比较是否为重复的元素。
注意：
List集合关心元素是否有序，而不关心是否重复，请大家记住这个原则。例如“张三”可以领取两个号。
-
List接口的主要实现类
- ArrayList：动态数组
- Vector：动态数组
- LinkedList：双向链表
- Stack：栈
1.2 动态数组ArrayList与Vector
Java的List接口的实现类中有两个动态数组的实现：ArrayList 和 Vector。
1.2.1 ArrayList与Vector的区别
它们的底层物理结构都是数组，我们称为动态数组。
- ArrayList是新版的动态数组，线程不安全，效率高，Vector是旧版的动态数组，线程安全，效率低。
- 动态数组的扩容机制不同，ArrayList默认扩容为原来的1.5倍，Vector默认扩容增加为原来的2倍。
- 数组的初始化容量，如果在构建ArrayList与Vector的集合对象时，没有显式指定初始化容量，那么Vector的内部数组的初始容量默认为10，而ArrayList在JDK 6.0 及之前的版本也是10，JDK8.0 之后的版本ArrayList初始化为长度为0的空数组，之后在添加第一个元素时，再创建长度为10的数组。原因：
- 用的时候，再创建数组，避免浪费。因为很多方法的返回值是ArrayList类型，需要返回一个ArrayList的对象，例如：后期从数据库查询对象的方法，返回值很多就是ArrayList。有可能你要查询的数据不存在，要么返回null，要么返回一个没有元素的ArrayList对象。
1.2.2 ArrayList部分源码分析
JDK1.7.0_07中：
//属性
private transient Object[] elementData; //存储底层数组元素
private int size; //记录数组中存储的元素的个数
//构造器
public ArrayList() {
this(10); //指定初始容量为10
}
public ArrayList(int initialCapacity) {
super();
//检查初始容量的合法性
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+ initialCapacity);
//数组初始化为长度为initialCapacity的数组
this.elementData = new Object[initialCapacity];
}
//方法：add()相关方法
public boolean add(E e) {
ensureCapacityInternal(size + 1); //查看当前数组是否够多存一个元素
elementData[size++] = e; //将元素e添加到elementData数组中
return true;
}
private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
modCount++;
// 如果if条件满足，则进行数组的扩容
if (minCapacity - elementData.length > 0)
grow(minCapacity);
}
private void grow(int minCapacity) {
// overflow-conscious code
int oldCapacity = elementData.length; //当前数组容量
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); //新数组容量是旧数组容量的1.5倍
if (newCapacity - minCapacity < 0) //判断旧数组的1.5倍是否够
newCapacity = minCapacity;
//判断旧数组的1.5倍是否超过最大数组限制
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
//复制一个新数组
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}
//方法：remove()相关方法
public E remove(int index) {
rangeCheck(index); //判断index是否在有效的范围内
modCount++; //修改次数加1
//取出[index]位置的元素，[index]位置的元素就是要被删除的元素，用于最后返回被删除的元素
E oldValue = elementData(index);
int numMoved = size - index - 1; //确定要移动的次数
//如果需要移动元素，就用System.arraycopy移动元素
if (numMoved > 0)
System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index, numMoved);
//将elementData[size-1]位置置空，让GC回收空间，元素个数减少
elementData[--size] = null;
return oldValue;
}
private void rangeCheck(int index) {
if (index >= size) //index不合法的情况
throw new IndexOutOfBoundsException(outOfBoundsMsg(index));
}
E elementData(int index) { //返回指定位置的元素
return (E) elementData[index];
}
//方法：set()方法相关
public E set(int index, E element) {
rangeCheck(index); //检验index是否合法
//取出[index]位置的元素，[index]位置的元素就是要被替换的元素，用于最后返回被替换的元素
E oldValue = elementData(index);
//用element替换[index]位置的元素
elementData[index] = element;
return oldValue;
}
//方法：get()相关方法
public E get(int index) {
rangeCheck(index); //检验index是否合法
return elementData(index); //返回[index]位置的元素
}
//方法：indexOf()
public int indexOf(Object o) {
//分为o是否为空两种情况
if (o == null) {
//从前往后找
for (int i = 0; i < size; i++)
if (elementData[i]==null)
return i;
} else {
for (int i = 0; i < size; i++)
if (o.equals(elementData[i]))
return i;
}
return -1;
}
//方法：lastIndexOf()
public int lastIndexOf(Object o) {
//分为o是否为空两种情况
if (o == null) {
//从后往前找
for (int i = size-1; i >= 0; i--)
if (elementData[i]==null)
return i;
} else {
for (int i = size-1; i >= 0; i--)
if (o.equals(elementData[i]))
return i;
}
return -1;
}
//属性
transient Object[] elementData;
private int size;
private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {};
//构造器
public ArrayList() {
this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA; //初始化为空数组
}
//方法:add()相关方法
public boolean add(E e) {
//查看当前数组是否够多存一个元素
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
//存入新元素到[size]位置，然后size自增1
elementData[size++] = e;
return true;
}
private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
ensureExplicitCapacity(calculateCapacity(elementData, minCapacity));
}
private static int calculateCapacity(Object[] elementData, int minCapacity) {
//如果当前数组还是空数组
if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
//那么minCapacity取DEFAULT_CAPACITY与minCapacity的最大值
return Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
}
return minCapacity;
}
//查看是否需要扩容
private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
modCount++; //修改次数加1
//如果需要的最小容量比当前数组的长度大，即当前数组不够存，就扩容
if (minCapacity - elementData.length > 0)
grow(minCapacity);
}
private void grow(int minCapacity) {
// overflow-conscious code
int oldCapacity = elementData.length; //当前数组容量
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); //新数组容量是旧数组容量的1.5倍
//看旧数组的1.5倍是否够
if (newCapacity - minCapacity < 0)
newCapacity = minCapacity;
//看旧数组的1.5倍是否超过最大数组限制
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
//复制一个新数组
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}
1.2.3 Vector部分源码分析
jdk1.8.0_271中：
//属性
protected Object[] elementData;
protected int elementCount;
//构造器
public Vector() {
this(10); //指定初始容量initialCapacity为10
}
public Vector(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, 0); //指定capacityIncrement增量为0
}
public Vector(int initialCapacity, int capacityIncrement) {
super();
//判断了形参初始容量initialCapacity的合法性
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+ initialCapacity);
//创建了一个Object[]类型的数组
this.elementData = new Object[initialCapacity];
//增量，默认是0，如果是0，后面就按照2倍增加，如果不是0，后面就按照你指定的增量进行增量
this.capacityIncrement = capacityIncrement;
}
//方法：add()相关方法
//synchronized意味着线程安全的
public synchronized boolean add(E e) {
modCount++;
//看是否需要扩容
ensureCapacityHelper(elementCount + 1);
//把新的元素存入[elementCount]，存入后，elementCount元素的个数增1
elementData[elementCount++] = e;
return true;
}
private void ensureCapacityHelper(int minCapacity) {
//看是否超过了当前数组的容量
if (minCapacity - elementData.length > 0)
grow(minCapacity); //扩容
}
private void grow(int minCapacity) {
// overflow-conscious code
int oldCapacity = elementData.length; //获取目前数组的长度
//如果capacityIncrement增量是0，新容量 = oldCapacity的2倍
//如果capacityIncrement增量是不是0，新容量 = oldCapacity + capacityIncrement增量;
int newCapacity = oldCapacity + ((capacityIncrement > 0) ?
capacityIncrement : oldCapacity);
//如果按照上面计算的新容量还不够，就按照你指定的需要的最小容量来扩容minCapacity
if (newCapacity - minCapacity < 0)
newCapacity = minCapacity;
//如果新容量超过了最大数组限制，那么单独处理
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
//把旧数组中的数据复制到新数组中，新数组的长度为newCapacity
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}
//方法：remove()相关方法
public boolean remove(Object o) {
return removeElement(o);
}
public synchronized boolean removeElement(Object obj) {
modCount++;
//查找obj在当前Vector中的下标
int i = indexOf(obj);
//如果i>=0，说明存在，删除[i]位置的元素
if (i >= 0) {
removeElementAt(i);
return true;
}
return false;
}
//方法：indexOf()
public int indexOf(Object o) {
return indexOf(o, 0);
}
public synchronized int indexOf(Object o, int index) {
if (o == null) {//要查找的元素是null值
for (int i = index ; i < elementCount ; i++)
if (elementData[i]==null)//如果是null值，用==null判断
return i;
} else {//要查找的元素是非null值
for (int i = index ; i < elementCount ; i++)
if (o.equals(elementData[i]))//如果是非null值，用equals判断
return i;
}
return -1;
}
//方法：removeElementAt()
public synchronized void removeElementAt(int index) {
modCount++;
//判断下标的合法性
if (index >= elementCount) {
throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(index + " >= " +
elementCount);
}
else if (index < 0) {
throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(index);
}
//j是要移动的元素的个数
int j = elementCount - index - 1;
//如果需要移动元素，就调用System.arraycopy进行移动
if (j > 0) {
//把index+1位置以及后面的元素往前移动
//index+1的位置的元素移动到index位置，依次类推
//一共移动j个
System.arraycopy(elementData, index + 1, elementData, index, j);
}
//元素的总个数减少
elementCount--;
//将elementData[elementCount]这个位置置空，用来添加新元素，位置的元素等着被GC回收
elementData[elementCount] = null; /* to let gc do its work */
}
方法都用synchronized包了，保证了线程安全，但也牺牲了性能
1.3 链表LinkedList
Java中有双链表的实现：LinkedList，它是List接口的实现类。
LinkedList是一个双向链表。
1.3.1 链表与动态数组的区别
动态数组底层的物理结构是数组，因此根据索引访问的效率非常高。但是非末尾位置的插入和删除效率不高，因为涉及到移动元素。另外添加操作时涉及到扩容问题，就会增加时空消耗。
链表底层的物理结构是链表，因此根据索引访问的效率不高，即查找元素慢。但是插入和删除不需要移动元素，只需要修改前后元素的指向关系即可，所以插入、删除元素快。而且链表的添加不会涉及到扩容问题。
1.3.2 LinkedList源码分析
jdk1.8.0_271中：
//属性
transient Node<E> first; //记录第一个结点的位置
transient Node<E> last; //记录当前链表的尾元素
transient int size = 0; //记录最后一个结点的位置
//构造器
public LinkedList() {
}
//方法：add()相关方法
public boolean add(E e) {
linkLast(e); //默认把新元素链接到链表尾部
return true;
}
void linkLast(E e) {
final Node<E> l = last; //用 l 记录原来的最后一个结点
//创建新结点
final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
//现在的新结点是最后一个结点了
last = newNode;
//如果l==null，说明原来的链表是空的
if (l == null)
//那么新结点同时也是第一个结点
first = newNode;
else
//否则把新结点链接到原来的最后一个结点的next中
l.next = newNode;
//元素个数增加
size++;
//修改次数增加
modCount++;
}
//其中，Node类定义如下
private static class Node<E> {
E item; //元素数据
Node<E> next; //下一个结点
Node<E> prev; //前一个结点
Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
this.item = element;
this.next = next;
this.prev = prev;
}
}
//方法：获取get()相关方法
public E get(int index) {
checkElementIndex(index);
return node(index).item;
}
//方法：插入add()相关方法
public void add(int index, E element) {
checkPositionIndex(index);//检查index范围
if (index == size)//如果index==size，连接到当前链表的尾部
linkLast(element);
else
linkBefore(element, node(index));
}
Node<E> node(int index) {
// assert isElementIndex(index);
/*
index < (size >> 1)采用二分思想，先将index与长度size的一半比较，如果index<size/2，就只从位置0
往后遍历到位置index处，而如果index>size/2，就只从位置size往前遍历到位置index处。这样可以减少一部
分不必要的遍历。
*/
//如果index<size/2，就从前往后找目标结点
if (index < (size >> 1)) {
Node<E> x = first;
for (int i = 0; i < index; i++)
x = x.next;
return x;
} else {//否则从后往前找目标结点
Node<E> x = last;
for (int i = size - 1; i > index; i--)
x = x.prev;
return x;
}
}
//把新结点插入到[index]位置的结点succ前面
void linkBefore(E e, Node<E> succ) {//succ是[index]位置对应的结点
// assert succ != null;
final Node<E> pred = succ.prev; //[index]位置的前一个结点
//新结点的prev是原来[index]位置的前一个结点
//新结点的next是原来[index]位置的结点
final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
//[index]位置对应的结点的prev指向新结点
succ.prev = newNode;
//如果原来[index]位置对应的结点是第一个结点，那么现在新结点是第一个结点
if (pred == null)
first = newNode;
else
pred.next = newNode;//原来[index]位置的前一个结点的next指向新结点
size++;
modCount++;
}
//方法：remove()相关方法
public boolean remove(Object o) {
//分o是否为空两种情况
if (o == null) {
//找到o对应的结点x
for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
if (x.item == null) {
unlink(x);//删除x结点
return true;
}
}
} else {
//找到o对应的结点x
for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
if (o.equals(x.item)) {
unlink(x);//删除x结点
return true;
}
}
}
return false;
}
E unlink(Node<E> x) {//x是要被删除的结点
// assert x != null;
final E element = x.item;//被删除结点的数据
final Node<E> next = x.next;//被删除结点的下一个结点
final Node<E> prev = x.prev;//被删除结点的上一个结点
//如果被删除结点的前面没有结点，说明被删除结点是第一个结点
if (prev == null) {
//那么被删除结点的下一个结点变为第一个结点
first = next;
} else {//被删除结点不是第一个结点
//被删除结点的上一个结点的next指向被删除结点的下一个结点
prev.next = next;
//断开被删除结点与上一个结点的链接
x.prev = null;//使得GC回收
}
//如果被删除结点的后面没有结点，说明被删除结点是最后一个结点
if (next == null) {
//那么被删除结点的上一个结点变为最后一个结点
last = prev;
} else {//被删除结点不是最后一个结点
//被删除结点的下一个结点的prev执行被删除结点的上一个结点
next.prev = prev;
//断开被删除结点与下一个结点的连接
x.next = null;//使得GC回收
}
//把被删除结点的数据也置空，使得GC回收
x.item = null;
//元素个数减少
size--;
//修改次数增加
modCount++;
//返回被删除结点的数据
return element;
}
public E remove(int index) { //index是要删除元素的索引位置
checkElementIndex(index);
return unlink(node(index));
}
2. Map接口分析（重中之重）
2.1 哈希表的物理结构
HashMap和Hashtable底层都是哈希表（也称散列表），其中维护了一个长度为2的幂次方的Entry类型的数组table，数组的每一个索引位置被称为一个桶(bucket)，你添加的映射关系(key,value)最终都被封装为一个Map.Entry类型的对象，放到某个table[index]桶中。
使用数组的目的是查询和添加的效率高，可以根据索引直接定位到某个table[index]。
2.2 HashMap中数据添加过程
2.2.1 JDK7中过程分析
// 在底层创建了长度为16的Entry[] table的数组
HashMap map = new HashMap();
map.put(key1,value1);
/*
分析过程如下：
将(key1,value1)添加到当前hashmap的对象中。首先会调用key1所在类的hashCode()方法，计算key1的哈希值1，此哈希值1再经过某种运算(hash())，得到哈希值2。
此哈希值2再经过某种运算(indexFor())，确定在底层table数组中的索引位置i。
（1）如果数组索引为i上的数据为空，则(key1,value1)直接添加成功 ------位置1
（2）如果数组索引为i上的数据不为空，有(key2,value2)，则需要进一步判断：
判断key1的哈希值2与key2的哈希值是否相同：
（3） 如果哈希值不同，则(key1,value1)直接添加成功 ------位置2
如果哈希值相同，则需要继续调用key1所在类的equals()方法，将key2放入equals()形参进行判断
（4） equals方法返回false : 则(key1,value1)直接添加成功 ------位置3
equals方法返回true : 默认情况下，value1会覆盖value2。
位置1：直接将(key1,value1)以Entry对象的方式存放到table数组索引i的位置。
位置2、位置3：(key1,value1) 与现有的元素以链表的方式存储在table数组索引i的位置，新添加的元素指向旧添加的元素。
...
在不断的添加的情况下，满足如下条件的情况下，会进行扩容:
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) :
默认情况下，当要添加的元素个数超过12(即：数组的长度 * loadFactor得到的结果)时，就要考虑扩容。
补充：jdk7源码中定义的：
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V>
*/
map.get(key1);
/*
① 计算key1的hash值，用这个方法hash(key1)
② 找index = table.length-1 & hash;
③ 如果table[index]不为空，那么就挨个比较哪个Entry的key与它相同，就返回它的value
*/
map.remove(key1);
/*
① 计算key1的hash值，用这个方法hash(key1)
② 找index = table.length-1 & hash;
③ 如果table[index]不为空，那么就挨个比较哪个Entry的key与它相同，就删除它，把它前面的Entry的next的值修改为被删除Entry的next
*/
2.2.2 JDK8中过程分析
下面说明是JDK8相较于JDK7的不同之处：
/*
①
使用HashMap()的构造器创建对象时，并没有在底层初始化长度为16的table数组。
②
jdk8中添加的key,value封装到了HashMap.Node类的对象中。而非jdk7中的HashMap.Entry。
③
jdk8中新增的元素所在的索引位置如果有其他元素。在经过一系列判断后，如果能添加，则是旧的元素指向新的元素。而非jdk7中的新的元素指向旧的元素。“七上八下”
④
jdk7时底层的数据结构是：数组+单向链表。 而jdk8时，底层的数据结构是：数组+单向链表+红黑树。
红黑树出现的时机：当某个索引位置i上的链表的长度达到8，且数组的长度超过64时，此索引位置上的元素要从单向链表改为红黑树。
如果索引i位置是红黑树的结构，当不断删除元素的情况下，当前索引i位置上的元素的个数低于6时，要从红黑树改为单向链表。
*/
2.3 HashMap源码剖析
2.3.1 JDK1.7.0_07中源码
1、Entry
key-value被封装为HashMap.Entry类型，而这个类型实现了Map.Entry接口。
public class HashMap<K,V>{
transient Entry<K,V>[] table;
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
/**
* Creates new entry.
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
//略
}
}
2、属性
//table数组的默认初始化长度
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
//哈希表
transient Entry<K,V>[] table;
//哈希表中key-value的个数
transient int size;
//临界值、阈值（扩容的临界值）
int threshold;
//加载因子
final float loadFactor;
//默认加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
3、构造器
public HashMap() {
//DEFAULT_INITIAL_CAPACITY：默认初始容量16
//DEFAULT_LOAD_FACTOR：默认加载因子0.75
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//校验initialCapacity合法性
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
//校验initialCapacity合法性
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//校验loadFactor合法性
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
//计算得到table数组的长度（保证capacity是2的整次幂）
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
//加载因子，初始化为0.75
this.loadFactor = loadFactor;
// threshold 初始为默认容量
threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
//初始化table数组
table = new Entry[capacity];
useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
(capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
init();
}
4、put()方法
public V put(K key, V value) {
//如果key是null，单独处理，存储到table[0]中，如果有另一个key为null，value覆盖
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//对key的hashCode进行干扰，算出一个hash值
/*
hashCode值 xxxxxxxxxx
table.length-1 000001111
hashCode值 xxxxxxxxxx 无符号右移几位和原来的hashCode值做^运算，使得hashCode高位二进制值参与计算，
也发挥作用，降低index冲突的概率。
*/
int hash = hash(key);
//计算新的映射关系应该存到table[i]位置，
//i = hash & table.length-1，可以保证i在[0,table.length-1]范围内
int i = indexFor(hash, table.length);
//检查table[i]下面有没有key与我新的映射关系的key重复，如果重复替换value
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
//添加新的映射关系
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
其中，
//如果key是null，直接存入[0]的位置
private V putForNullKey(V value) {
//判断是否有重复的key，如果有重复的，就替换value
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
//把新的映射关系存入[0]的位置，而且key的hash值用0表示
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
final int hash(Object k) {
int h = 0;
if (useAltHashing) {
if (k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h = hashSeed;
}
h ^= k.hashCode();
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//判断是否需要库容
//扩容：（1）size达到阈值（2）table[i]正好非空
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
//table扩容为原来的2倍，并且扩容后，会重新调整所有key-value的存储位置
resize(2 * table.length);
//新的key-value的hash和index也会重新计算
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
//存入table中
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
//原来table[i]下面的映射关系作为新的映射关系next
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
//个数增加
size++;
}
浙公网安备 33010602011771号