HashMap原始碼深度剖析，手把手帶你分析每一行代碼！
在前面的兩篇文章哈希表的原理和200行代碼帶你寫自己的HashMap（如果你閱讀這篇文章感覺有點困難，可以先閱讀這兩篇文章）當中我們仔細談到了哈希表的原理并且自己動手使用線性探測法實作了我們自己的哈希表MyHashMap，在本篇文章當中我們將仔細分析JDK當中HashMap的源代碼，
首先我們需要了解的是一個容器最重要的四個功能 增刪改查 ，而我們也是主要根據這四個功能進行展開一步一步的剖析HashMap的源代碼，在正式進行原始碼分析之前，先提一下：在JDK當中實作的HashMap解決哈希沖突的辦法是使用鏈地址法，而我們自己之前在文章200行代碼帶你寫自己的HashMap當中實作的MyHashMap解決哈希沖突的辦法是線性探測法，大家注意一下這兩種方法的不同，
HashMap原始碼類中關鍵欄位分析
- 下面欄位表示默認的哈希表的長度，也就是
HashMap底層使用陣列的默認長度，在HashMap當中底層所使用的的陣列的長度必須是2的整數次冪，這一點我們在文章200行代碼帶你寫自己的HashMap已經仔細做出了說明，
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
- 這個欄位表示哈希表當中陣列的最大長度，
HashMap底層使用的陣列長度不能超過這個值，
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
- 欄位
DEFAULT_LOAD_FACTOR的作用表示在HashMap當中默認的負載因子的值，
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
在實際情況當中我們并不是當HashMap當中的陣列完全被使用完之后才進行擴容，因為如果陣列快被使用完之后，再加入資料產生哈希沖突的可能性就會很大，因此我們通常會設定一個負載因子(load factor)，當陣列的使用率超過這個值的時候就進行擴容，即當(陣列長度為L，陣列當中資料個數為S，負載因子為F)：
TREEIFY_THRESHOLD這個欄位主要表示將鏈表（在JDK當中是采用鏈地址法去解決哈希沖突的問題）變成一個紅黑樹（如果你不了解紅黑樹，可以將其認為是一種平衡二叉樹）的條件，在JDK1.8之后JDK中實作HashMap不僅采用鏈地址法去解決哈希沖突，而且鏈表滿足一定條件之后會將鏈表變成一顆紅黑樹，而將鏈表變成一顆紅黑樹的必要條件是鏈表當中資料的個數要大于等于TREEIFY_THRESHOLD，請大家注意是必要條件不是充分條件，也就是說滿足這個條件還不行，它還需要滿足另外一個條件，就是哈希表中陣列的長度要大于等于MIN_TREEIFY_CAPACITY，MIN_TREEIFY_CAPACITY在JDK當中的默認值是64，
/**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* The smallest table capacity for which bins may be treeified.
* (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
* Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
* between resizing and treeification thresholds.
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
UNTREEIFY_THRESHOLD表示當在進行resize操作的程序當中，紅黑樹當中的節點個數小于UNTREEIFY_THRESHOLD時，就需要將一顆紅黑樹重新恢復成鏈表，
/**
* The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
* resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
* most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
- 下列代碼當中的
table陣列物件就是HashMap底層當中真正用于存盤資料的陣列，
/**
* The table, initialized on first use, and resized as
* necessary. When allocated, length is always a power of two.
* (We also tolerate length zero in some operations to allow
* bootstrapping mechanics that are currently not needed.)
*/
transient Node<K,V>[] table;
size表示哈希表中存盤的key-value物件的個數，也就是放入了多少個鍵值物件，
/**
* The number of key-value mappings contained in this map.
*/
transient int size;
threshold表示容器當中能夠存盤的資料個數的閾值，當HashMap當中存盤的資料的個數超過這個值的時候，HashMap底層使用的陣列就需要進行擴容，下列公式中Capacity表示底層陣列的長度（2的整數次冪，注意與size進行區分），
int threshold;
/**
* The load factor for the hash table.
*
* @serial
*/
final float loadFactor;
HashMap底層陣列當中的節點類
在上篇哈希表的設計原理當中我們已經仔細說明，在HashMap當中我們是使用陣列去存盤具體的資料的，那么在我們的陣列當中應該存盤什么樣的資料呢？假設在HashMap的陣列當中存盤的資料型別為Node，那么這個類需要有哪些欄位呢？
-
首先一點我們肯定需要存盤
Value值，因為我們最終需要通過get方法從HashMap當中取出我們所需要的值， -
第二點當我們通過
get方法去取值的時候是通過Key（鍵值）去取的，當哈希值產生沖突的時候，我們不僅需要通過哈希值確定位置，還需要通過比較通過函式get傳遞的Key和陣列當當中存盤的資料的key是否相等，因此我們需要存盤鍵值Key， -
第三點為了避免重復計算哈希值（因為有的物件的哈希值計算還是比較費時間），我們可以使用一個欄位去存盤計算好的哈希值，
基于以上三點，在JDK當中的HashMap內部的節點類主要結構如下，
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 = https://www.cnblogs.com/Chang-LeHung/p/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 = https://www.cnblogs.com/Chang-LeHung/p/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;
}
}
我們用下面兩行代碼說明上面類的結構：
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("一無是處的研究僧", 888);
在上面的代碼當中put函式的引數"一無是處的研究僧"就是上面Node類當中的key，888就是Node類當中的value物件，上面的類當中的hash物件就是字串"一無是處的研究僧"的哈希值，但是事實上他還需要經過一段代碼的處理：
/**
* 這個 key 是 put 函式傳進來的 key
* @param key
* @return
*/
static int hash(Object key) {
int h;
// 呼叫物件自己實作的 hashCode 方法
// key.hashCode() = "一無是處的研究僧".hashCode
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
上面的函式之所以要將物件的哈希值右移16，是因為我們的陣列的長度一般不會超過\(2^{16}\)，因為\(2^{16}\)已經是一個比較大的值了，因此當哈希值與\(2^n - 1\)進行&操作的時候，高位通常沒有使用到，這樣做的原理是可以充分利用資料哈希值當中的資訊，
tableSizeFor函深入剖析
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
/**
* 回傳第一個大于或者等于 capacity 且為 2 的整數次冪的那個數
* @param capacity
* @return
*/
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;
// 如果最終得到的資料小于 0 則初始長度為 1
// 如果長度大于我們所允許的最大的容量 則將初始長度設定為我們
// 所允許的最大的容量
// MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
因為我們需要底層使用的陣列table的長度是2的整數次冪，而我們之后在初始化函式當中會允許用戶輸入一個陣列長度的大小，但是用戶輸入的數字可能不是2的整數次冪，因此我們需要將用戶輸入的資料變成2的整數次冪，我們可以將用戶輸入的資料變成大于等于這個數的最小的2的整數次冪，
比如說如果用戶輸入的是12我們需要將其變成16，如果輸入的是28我們需要將其變成32，我們可以通過上面的函式做到這一點，
上面的代碼還是很難理解的，讓我們一點一點的來分析，首先我們使用一個2的整數次冪的數進行上面移位操作的操作！
從上圖當中我們會發現，我們咋一個數的二進制數的32位放一個1，經過移位之后最終32位的位元數字全部變成了1，根據上面數字變化的規律我們可以發現，任何一個位元經過上面移位的變化，這個位元后面的31個位元位都會變成1，像下圖那樣：
因此上述的移位操作的結果只取決于最高一位的位元值為1，移位操作后它后面的所有位元位的值全為1，而在上面函式的最后，如果最終的容量沒有大于我們設定的最大容量MAXIMUM_CAPACITY，我們回傳的結果就是上面移位之后的結果 +1，又因為移位之后最高位的1到最低位的1之間的位元值全為1，當我們+1之后他會不斷的進位，最終只有一個位元位置是1，因此它是2的整數倍，
在tableSizeFor函式當中，給初始容量減了個1，這樣做的原因是讓這個函式的回傳值大于等于傳入的引數capacity：
tableSizeFor(4) == 4 // 就是當傳入的資料已經是 2 的整數次冪的時候也回傳傳入的值
tableSizeFor(3) == 4
tableSizeFor(5) == 8
HashMap建構式分析
首先我們先看一下幾個建構式的代碼：
public HashMap(int initialCapacity) {
// 指定初始容量的建構式
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 如果大于允許的最大容量，就將陣列的長度這是為最大容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
// 這里本來應該將 threshold 的值設定為陣列長度的 * load factor，
// 但是在 HashMap 的源代碼當中
// 并沒有一個變數存盤陣列的長度，因為陣列的長度直接 array.length
// 就可以得到，因此也沒必要，而在 HashMap 當中，使用懶加載
// 只有在使用 put 函式的時候才申請陣列 因此需要一個變數存盤陣列的長度
// 而此時 threshold 并沒有使用，因此可以臨時用于存盤 陣列的長度
// 在后面申請陣列是，將 threshold 更新為 陣列長度 * load factor
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
HashMap的建構式整體來說比較簡單，但是上面代碼當中最后一行很容易讓人迷惑，具體原因在上面的注釋當中已經說明了，大家可以閱讀一下，
HashMap的增刪改查函式分析
put函式分析——“增改”
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
在put函式當中首先計算引數key的哈希值，然后呼叫putVal函式真正的將輸入插入到資料當中，為了方便大家于都代碼，代碼解釋在代碼當中對應的位置，
在正式閱讀這個代碼之前我們先分析這個函式的流程：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
// 我們先只管前面三個引數，后的引數可以先不管
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 這里是首次呼叫函式 putVal 的時候這個 if 條件會通過
// 因為第一次呼叫這個函式的時候還沒有申請陣列 所以 table == null
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 進行擴容
n = (tab = resize()).length;
// 如果計算出的下標對應資料還沒有村資料直接將資料加入到陣列
// 當中即可
// 這行代碼不僅會將tab[i = (n - 1) & hash] 的結果賦值給 p
// (p = tab[i = (n - 1) & hash]) 這行代碼的回傳值也是 tab[i = (n - 1) & hash]
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 如果對應位置當中已經存在資料了
// 即產生了哈希沖突，要采用鏈地址法進行解決
Node<K,V> e; K k;
// 如果傳入的哈希值和對應下標的資料的哈希值相等
// 而且兩個 key 相等，這個 if 陳述句的條件就滿足了
// 然后將對應下標的資料賦值給 e 然后在后續的代碼當中
// 更新 e 當中的 value 為 putVal 函式傳入的 value
// 即 e.value = https://www.cnblogs.com/Chang-LeHung/p/value;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 如果 p 是一個紅黑樹節點，就在紅黑樹當中放入資料
// 在本篇文章當中我們不仔細去討論這個函式，因為紅黑樹
// 的操作比較復雜，我們之后再專門寫一篇關于紅黑樹的文章來講解這個問題
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 這里就是鏈表的操作了
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 如果 e.next == null 說明已經遍歷到最后一個節點了
// 需要將新加入的
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果節點數超過 TREEIFY_THRESHOLD 就需要進行后續的操作
// 在 treeifyBin 函式當中會有一個判斷，如果陣列的長度大于
// MIN_TREEIFY_CAPACITY 就將鏈表變成紅黑樹，否則直接進行擴容
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果找到相同的 key 就跳出去
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 當存在一個物件的 key 和傳進這個函式的 key 相同的話
// 就需要進行 value 的更新，相當于將新的 value 替換掉舊的
// value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果容器當中資料的數量大于閾值的話就進行擴容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict); // 這個函式在 HashMap 沒啥用，他的函式體為空
return null;
}
resize擴容函式分析
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 舊陣列的陣列長度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 舊的擴容的閾值
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);
}
// 上面的代碼主要是計算得到新的閾值 newThr 和陣列長度 newCap
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 開辟新的陣列空間
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 現在需要將舊陣列當中的資料加入到新陣列
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// e.next == null 表示只有一個資料，并沒有形成 2 個
// 資料以上的鏈表，因此可以直接加入到心得陣列 當中
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 如果節點是紅黑樹節點，則在將紅黑樹當中的節點加入到新陣列當中
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 鏈表的代碼比較復雜，大家可以看下面的分析
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;
}
擴容時鏈表資料的下標分析
為了解釋上面的鏈表的從舊陣列移動到新陣列的程序，我們先通過下面的例子來分析一下：
現在有一個哈希表在作業時候的情況，在進行擴容之前他的結構如下圖所示：
在擴容之前陣列的長度等于8，那么乘以2倍擴容之后，陣列的長度應該變成16，而且鏈表當中的資料需要進行重新&的操作，再將其放在新的陣列當中，擴容重新進行&操作之后陣列的情況如下圖所示：
從上面的兩張圖我們可以發現，與元素的哈希值進行&運算的陣列長度減1的二進制數表示會多出一個1，即：
如果資料的哈希值對應的位置也是1比如上圖當中資料2、4、6的情況，那么我們在確定資料在新陣列當中的位置的時候不需要重新進行&運算，只需要在舊陣列的位置加上原陣列的長度就是資料在新陣列當中的位置，為什么？
從上圖我們可以發現擴容前后與key的哈希值進行&操作的資料的二進制數只是在高位增加了一個1，因此我們直接將原陣列的下標加上這個高位1對應的10進制數（這個十進制數對應就是原陣列的長度）就得到的資料在新陣列的下標，而如果哈希值的二進制表示當中相應的高位的位元值為0，那么擴容前后他在陣列當中的位置是沒有發生變化的，
而能進行上面談到的操作的資料需要滿足一個特點就是資料的哈希值對應的高位也是1，才能進行這個操作，這也是下面代碼的if判斷的內容：
// 和陣列的長度進行&操作看看高位是不是0
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
// 如果對應的高位為0
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
// 如果對應的高位為 1
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
鏈表擴容代碼變數分析
上面的代碼涉及四個節點loTail和loHead，hiTail和hiHead的相關操作，首先我們先弄清楚這四個變數的含義是什么，
從上面擴容前后鏈表當中的資料下標分析我們可以知道，一個鏈表在擴容之后會放在新陣列的兩個位置，如果鏈表資料在舊陣列下標為x的位置，舊陣列的長度為L，那么擴容之后資料在新陣列的位置分別為x和x + L的位置，整個的擴容程序和loTail和loHead，hiTail和hiHead的指向如下圖所示：
loTail和loHead新陣列當中下標為x的鏈表的表尾和表頭，hiTail和hiHead表示下標為x + L的鏈表的表尾和表頭，
看到現在相信你已經能看懂下面的代碼了：
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;
}
get函式分析——“查”
如果你已經看懂了put和resize函式，這個函式就很簡單了，
- 首先計算資料在陣列當中的下標值
(n - 1) & hash， - 如果下標中第一個節點的
key就等于引數傳入的key，就直接回傳資料， - 如果節點是紅黑樹當中的節點就通過紅黑樹進行查找，否則就是鏈表節點，然后通過鏈表的方式查找，
- 找到相同的
key資料，將結果回傳，
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
remove函式分析——“刪”
整個函式分成一下兩個步驟：
- 先找到要洗掉的節點，
- 洗掉找到的節點，
大家在理解上面“增改查”三個操作之后，下面的代碼很容易理解了，下面代碼有注釋幫助大家理解，
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
// matchValue 這個引數如果為 true 表示傳入的引數 value
// 和查找到的資料的 value 相等才進行洗掉
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
// 先找到節點
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 = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 洗掉節點
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;
}
總結
本篇文章主要跟大家一起分析了HashMap當中主要的源代碼，主要涉及四個操作增刪改查，但是沒有仔細分析關系紅黑樹的部分，因為紅黑樹涉及的部分比較多，本篇文章已經比較長了，以后專門寫一篇文章仔細分析紅黑樹的部分，
在HashMap當中有很多寫的很巧妙的代碼，比如說tableSizeFor函式，擴容的時候兩條鏈表的操作，這些設計都非常巧妙，希望大家有所識訓，我是LeHung，我們下期再見！！！
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