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深入理解HashMap底层原理剖析(JDK1.8) 扩容方法resize()_concurrenthashmap 在resize的时候查询返回的size是多少

concurrenthashmap 在resize的时候查询返回的size是多少

接下来会从以下几个方面介绍 HashMap 源码相关知识:

  1、HashMap 存储结构

  2、HashMap 各常量、成员变量作用

  3、HashMap 几种构造方法

  4、HashMap put 及其相关方法

  5、HashMap get 及其相关方法

  6、HashMap remove 及其相关方法

  7、HashMap 扩容方法 resize()

  介绍方法时会包含方法实现相关细节。

  先来看一下 HashMap 的继承图:

  

HashMap 根据键的 hashCode 值存储数据,大多数情况下可以直接定位到它的值,因而具有很快的访问速度,但遍历顺序却是不确定的。 HashMap 最多只允许一条记录的键为 null ,允许多条记录的值为 null 。HashMap 非线程安全,即任一时刻可以有多个线程同时写 HashMap,可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全,可以用 Collections的synchronizedMap 方法使 HashMap 具有线程安全的能力,或者使用ConcurrentHashMap。

一、HashMap 存储结构

  HashMap是数组+链表+红黑树(JDK1.8增加了红黑树部分)实现的,如下图所示:

  

 源码中具体实现如下:  

1  // Node<K,V> 类用来实现数组及链表的数据结构
 2   static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
 3         final int hash; //保存节点的 hash 值
 4         final K key; //保存节点的 key 值
 5         V value; //保存节点的 value 值
 6         Node<K,V> next; //指向链表结构下的当前节点的 next 节点,红黑树 TreeNode 节点中也有用到
 7 
 8         Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
 9             this.hash = hash;
10             this.key = key;
11             this.value = value;
12             this.next = next;
13         }
14 
15         public final K getKey()        { }
16         public final V getValue()      {  }
17         public final String toString() { }
18 
19         public final int hashCode() {           
20         }
21 
22         public final V setValue(V newValue) {          
23         }
24 
25         public final boolean equals(Object o) {            
26         }
27     }
28     
29     public class LinkedHashMap<K,V> {
30           static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
31                 Entry<K,V> before, after;
32                 Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
33                     super(hash, key, value, next);
34                 }    
35             }
36     }    
37     
38  // TreeNode<K,V> 继承 LinkedHashMap.Entry<K,V>,用来实现红黑树相关的存储结构
39     static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
40         TreeNode<K,V> parent;  // 存储当前节点的父节点
41         TreeNode<K,V> left; //存储当前节点的左孩子
42         TreeNode<K,V> right; //存储当前节点的右孩子
43         TreeNode<K,V> prev;    // 存储当前节点的前一个节点
44         boolean red; // 存储当前节点的颜色(红、黑)
45         TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
46             super(hash, key, val, next);
47         }
48 }

二、HashMap 各常量、成员变量作用  

1  //创建 HashMap 时未指定初始容量情况下的默认容量   
 2     static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 
 3 
 4  //HashMap 的最大容量
 5     static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
 6 
 7     //HashMap 默认的装载因子,当 HashMap 中元素数量超过 容量*装载因子 时,进行 resize() 操作
 8     static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
 9 
10     //用来确定何时将解决 hash 冲突的链表转变为红黑树
11     static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
12 
13     // 用来确定何时将解决 hash 冲突的红黑树转变为链表
14     static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
15  
16     /* 当需要将解决 hash 冲突的链表转变为红黑树时,需要判断下此时数组容量,若是由于数组容量太小(小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY )导致的 hash 冲突太多,则不进行链表转变为红黑树操作,转为利用 resize() 函数对 hashMap 扩容 */
17     static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
1 //保存Node<K,V>节点的数组
 2  transient Node<K,V>[] table;
 3 
 4 //由 hashMap 中 Node<K,V> 节点构成的 set
 5 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
 6 
 7 //记录 hashMap 当前存储的元素的数量
 8 transient int size;
 9 
10 //记录 hashMap 发生结构性变化的次数(注意 value 的覆盖不属于结构性变化)
11 transient int modCount;
12 
13 //threshold的值应等于 table.length * loadFactor, size 超过这个值时进行 resize()扩容
14 int threshold;
15 
16 //记录 hashMap 装载因子
17 final float loadFactor;

  三、HashMap 几种构造方法

1 //构造方法1,指定初始容量及装载因子
 2 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
 3         if (initialCapacity < 0)
 4             throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
 5                                                initialCapacity);
 6         if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
 7             initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
 8         if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
 9             throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
10                                                loadFactor);
11         this.loadFactor = loadFactor;
12      /* tableSizeFor(initialCapacity) 方法返回的值是最接近 initialCapacity 的2的幂,若指定初始容量为9,则实际 hashMap 容量为16*/
13      //注意此种方法创建的 hashMap 初始容量的值存在 threshold 中
14         this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
15 }
16 //tableSizeFor(initialCapacity) 方法返回的值是最接近 initialCapacity 的2的幂
17 static final int tableSizeFor(int cap) {
18         int n = cap - 1;
19         n |= n >>> 1;// >>> 代表无符号右移
20         n |= n >>> 2;
21         n |= n >>> 4;
22         n |= n >>> 8;
23         n |= n >>> 16;
24         return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
25 }
26 //构造方法2,仅指定初始容量,装载因子的值采用默认的 0.75
27 public HashMap(int initialCapacity) {
28         this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
29 }
30 //构造方法3,所有参数均采用默认值
31 public HashMap() {
32         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
33 }

  四、HashMap put 及其相关方法

  这部分我觉得是 hashMap 中比较重要的代码,介绍如下:  

1  //指定节点 key,value,向 hashMap 中插入节点
 2  public V put(K key, V value) {
 3      //注意待插入节点 hash 值的计算,调用了 hash(key) 函数
 4   //实际调用 putVal()进行节点的插入
 5         return putVal(hash(key), key, value, false, true);
 6     }
 7  static final int hash(Object key) {
 8         int h;
 9   /*key 的 hash 值的计算是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的:(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16),主要是从速度、功效、质量来考虑的,这么做可以在数组table的length比较小的时候,也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中,同时不会有太大的开销*/
10         return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
11     }
12 
13  public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
14         putMapEntries(m, true);
15     }
16  
17  /*把Map<? extends K, ? extends V> m 中的元素插入到 hashMap 中,若 evict 为 false,代表是在创建 hashMap 时调用了这个函数,例如利用上述构造函数3创建 hashMap;若 evict 为true,代表是在创建 hashMap 后才调用这个函数,例如上述的 putAll 函数。*/
18 
19  final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
20         int s = m.size();
21         if (s > 0) {
22             /*如果是在创建 hashMap 时调用的这个函数则 table 一定为空*/
23             if (table == null) { 
24       //根据待插入的map 的 size 计算要创建的 hashMap 的容量。
25                 float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
26                 int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
27                          (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
28       //把要创建的 hashMap 的容量存在 threshold 中
29                 if (t > threshold)
30                     threshold = tableSizeFor(t);
31             }
32     //判断待插入的 map 的 size,若 size 大于 threshold,则先进行 resize()
33             else if (s > threshold)
34                 resize();
35             for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
36                 K key = e.getKey();
37                 V value = e.getValue();
38                 //实际也是调用 putVal 函数进行元素的插入
39                 putVal(hash(key), key, value, false, evict);
40             }
41         }
42     }
43  
44     final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
45                    boolean evict) {
46         Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
47         if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
48             n = (tab = resize()).length;
49    /*根据 hash 值确定节点在数组中的插入位置,若此位置没有元素则进行插入,注意确定插入位置所用的计算方法为 (n - 1) & hash,由于 n 一定是2的幂次,这个操作相当于
50  hash % n */
51         if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
52             tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
53         else {//说明待插入位置存在元素
54             Node<K,V> e; K k;
55         //比较原来元素与待插入元素的 hash 值和 key 值
56             if (p.hash == hash &&
57                 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
58                 e = p;
59         //若原来元素是红黑树节点,调用红黑树的插入方法:putTreeVal
60             else if (p instanceof TreeNode)
61                 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
62             else {//证明原来的元素是链表的头结点,从此节点开始向后寻找合适插入位置
63                 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
64                     if ((e = p.next) == null) {
65        //找到插入位置后,新建节点插入
66                         p.next = newNode(hash, key, value, null);
67        //若链表上节点超过TREEIFY_THRESHOLD - 1,将链表变为红黑树
68                         if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
69                             treeifyBin(tab, hash);
70                         break;
71                     }
72                     if (e.hash == hash &&
73                         ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
74                         break;
75                     p = e;
76                 }
77             }//end else
78             if (e != null) { // 待插入元素在 hashMap 中已存在
79                 V oldValue = e.value;
80                 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
81                     e.value = value;
82                 afterNodeAccess(e);
83                 return oldValue;
84             }
85         }//end else
86         ++modCount;
87         if (++size > threshold)
88             resize();
89         afterNodeInsertion(evict);
90         return null;
91     }//end putval

 

1        /*读懂这个函数要注意理解 hash 冲突发生的几种情况
 2          1、两节点 key 值相同(hash值一定相同),导致冲突
 3          2、两节点 key 值不同,由于 hash 函数的局限性导致hash 值相同,冲突
 4       3、两节点 key 值不同,hash 值不同,但 hash 值对数组长度取模后相同,冲突
 5       */
 6         final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
 7                                        int h, K k, V v) {
 8             Class<?> kc = null;
 9             boolean searched = false;
10             TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
11         //从根节点开始查找合适的插入位置(与二叉搜索树查找过程相同)
12             for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
13                 int dir, ph; K pk;
14                 if ((ph = p.hash) > h)
15                     dir = -1; // dir小于0,接下来查找当前节点左孩子
16                 else if (ph < h)
17                     dir = 1; // dir大于0,接下来查找当前节点右孩子
18                 else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
19             //进入这个else if 代表 hash 值相同,key 相同
20                     return p;
21           /*要进入下面这个else if,代表有以下几个含义:
22                   1、当前节点与待插入节点 key 不同, hash 值相同
23             2、k是不可比较的,即k并未实现 comparable<K> 接口
              (若 k 实现了comparable<K> 接口,comparableClassFor(k)返回的是k的 class,而不是 null)
24                   或者 compareComparables(kc, k, pk) 返回值为 0
              (pk 为空 或者 按照 k.compareTo(pk) 返回值为0,
              返回值为0可能是由于 k的compareTo 方法实现不当引起的,compareTo 判定相等,而上个 else if 中 equals 判定不等)*/
25                 else if ((kc == null &&
26                           (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
27                          (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
28                     //在以当前节点为根的整个树上搜索是否存在待插入节点(只会搜索一次)
29                     if (!searched) {
30                         TreeNode<K,V> q, ch;
31                         searched = true;
32                         if (((ch = p.left) != null &&
33                              (q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
34                             ((ch = p.right) != null &&
35                              (q = ch.find(h, k, kc)) != null))
36                  //若树中存在待插入节点,直接返回
37                             return q;
38                     }
39              // 既然k是不可比较的,那我自己指定一个比较方式
40                     dir = tieBreakOrder(k, pk);
41                 }//end else if
42 
43                 TreeNode<K,V> xp = p;
44                 if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
45             //找到了待插入的位置,xp 为待插入节点的父节点
46             //注意TreeNode节点中既存在树状关系,也存在链式关系,并且是双端链表
47                     Node<K,V> xpn = xp.next;
48                     TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
49                     if (dir <= 0)
50                         xp.left = x;
51                     else
52                         xp.right = x;
53                     xp.next = x;
54                     x.parent = x.prev = xp;
55                     if (xpn != null)
56                         ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
57             //插入节点后进行二叉树的平衡操作
58                     moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
59                     return null;
60                 }
61             }//end for
62         }//end putTreeVal     
63   
64      static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
65             int d;
66             //System.identityHashCode()实际是利用对象 a,b 的内存地址进行比较
67             if (a == null || b == null ||
68                 (d = a.getClass().getName().
69                  compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
70                 d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?
71                      -1 : 1);
72             return d;
73         }

五、HashMap get 及其相关方法  

1   public V get(Object key) {
 2         Node<K,V> e;
 3   //实际上是根据输入节点的 hash 值和 key 值利用getNode 方法进行查找
 4         return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
 5     }
 6  
 7  final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
 8         Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
 9         if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
10             (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
11             if (first.hash == hash && // always check first node
12                 ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
13                 return first;
14             if ((e = first.next) != null) {
15                 if (first instanceof TreeNode)
16             //若定位到的节点是 TreeNode 节点,则在树中进行查找
17                     return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
18                 do {//否则在链表中进行查找
19                     if (e.hash == hash &&
20                         ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
21                         return e;
22                 } while ((e = e.next) != null);
23             }
24         }
25         return null;
26     }

 

1         final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
 2         //从根节点开始,调用 find 方法进行查找
 3             return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
 4         }
 5  
 6         final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
 7             TreeNode<K,V> p = this;
 8             do {
 9                 int ph, dir; K pk;
10                 TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
11          //首先进行hash 值的比较,若不同令当前节点变为它的左孩子或者右孩子
12                 if ((ph = p.hash) > h)
13                     p = pl;
14                 else if (ph < h)
15                     p = pr;
16          //hash 值相同,进行 key 值的比较 
17                 else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
18                     return p;
19                 else if (pl == null)
20                     p = pr;
21                 else if (pr == null)
22                     p = pl;
23          //执行到这儿,意味着hash 值相同,key 值不同 
24            //若k 是可比较的并且k.compareTo(pk) 返回结果不为0可进入下面elseif   
25                 else if ((kc != null ||
26                           (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
27                          (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
28                     p = (dir < 0) ? pl : pr;
29                 /*若 k 是不可比较的 或者 k.compareTo(pk) 返回结果为0则在整棵树中进行查找,先找右子树,右子树没有再找左子树*/
30                 else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
31                     return q;
32                 else
33                     p = pl;
34             } while (p != null);
35             return null;
36         }

七、HashMap 扩容方法 resize()

  resize() 方法中比较重要的是链表和红黑树的 rehash 操作,先来说下 rehash 的实现原理:

  我们在扩容的时候,一般是把长度扩为原来2倍,所以,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思,n为table的长度,图(a)表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例,图(b)表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例,其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。

  

  元素在重新计算hash之后,因为n变为2倍,那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色),因此新的index就会发生这样的变化:

  

  因此,我们在扩充HashMap的时候,只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引+oldCap”,可以看看下图为16扩充为32的resize示意图:

  

   这个算法很巧妙,既省去了重新计算hash值的时间,而且同时,由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的,因此resize的过程,均匀的把之前的冲突的节点分散到新的槽中了。

  具体源码介绍:

 final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
  /*
        1、resize()函数在size > threshold时被调用。
            oldCap大于 0 代表原来的 table 表非空, oldCap 为原表的大小,
            oldThr(threshold) 为 oldCap × load_factor
     */
        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
        }
    /*
        2、resize()函数在table为空被调用。
        oldCap 小于等于 0 且 oldThr 大于0,代表用户创建了一个 HashMap,但是使用的构造函数为
        HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 或 HashMap(int initialCapacity)
        或 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m),导致 oldTab 为 null,oldCap 为0,
        oldThr 为用户指定的 HashMap的初始容量。
      */
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
     /*
            3、resize()函数在table为空被调用。
            oldCap 小于等于 0 且 oldThr 等于0,用户调用 HashMap()构造函数创建的 HashMap,所有值均采用默认值,
          oldTab(Table)表为空,oldCap为0,oldThr等于0,
      */
        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;        
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
       //把 oldTab 中的节点 reHash 到 newTab 中去
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
            //若节点是单个节点,直接在 newTab 中进行重定位
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
            //若节点是 TreeNode 节点,要进行 红黑树的 rehash 操作
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
            //若是链表,进行链表的 rehash 操作
                    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;
                  //根据算法 e.hash & oldCap 判断节点位置 rehash 后是否发生改变
                            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;
                // rehash 后节点新的位置一定为原来基础上加上 oldCap
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

 

1      //这个函数的功能是对红黑树进行 rehash 操作
 2     final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
 3             TreeNode<K,V> b = this;
 4             // Relink into lo and hi lists, preserving order
 5             TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
 6             TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
 7             int lc = 0, hc = 0;
 8          //由于 TreeNode 节点之间存在双端链表的关系,可以利用链表关系进行 rehash
 9             for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
10                 next = (TreeNode<K,V>)e.next;
11                 e.next = null;
12                 if ((e.hash & bit) == 0) {
13                     if ((e.prev = loTail) == null)
14                         loHead = e;
15                     else
16                         loTail.next = e;
17                     loTail = e;
18                     ++lc;
19                 }
20                 else {
21                     if ((e.prev = hiTail) == null)
22                         hiHead = e;
23                     else
24                         hiTail.next = e;
25                     hiTail = e;
26                     ++hc;
27                 }
28             }
29             
30             //rehash 操作之后注意对根据链表长度进行 untreeify 或 treeify 操作
31             if (loHead != null) {
32                 if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
33                     tab[index] = loHead.untreeify(map);
34                 else {
35                     tab[index] = loHead;
36                     if (hiHead != null) // (else is already treeified)
37                         loHead.treeify(tab);
38                 }
39             }
40             if (hiHead != null) {
41                 if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
42                     tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
43                 else {
44                     tab[index + bit] = hiHead;
45                     if (loHead != null)
46                         hiHead.treeify(tab);
47                 }
48             }//end if
49         }//end split
50

关于 HashMap 源码阅读的相关知识就先介绍到这里,有一些地方还需要更深入理解透彻(例如红黑树的插入节点之后的平衡操作,删除节点操作),后期会继续补充。

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