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Java集合类是面试中经常会问到的，也是我们学习Java的基础与重点，而HashMap是其中十分重要的部分，值得我们去认真钻研它的实现。下面将通过HashMap中的几个重要方法加深我们对Java集合类设计的理解。
在使用HashMap时，最常用的可能是它的get和put方法，那我们就先从这两个最常用的方法开始。
get方法：
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;
//判断tab是否为空，hash对应的tab数组上的元素是否为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//首先判断tab[i]上的元素（即链表头）是不是要找的，如果hash相等、key相同（引用同一对象、equals判断为true），则找到这个元素
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//如果链表头不是，则遍历后面的链表
if ((e = first.next) != null) {
//判断是链表还是红黑树（当链表超过一定长度时转换为红黑树）
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//遍历链表找到key相同的元素
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
get方法相对比较容易理解，主要思路是根据key的hash值判断这个key对应的元素应该在数组table的哪个元素中，再在以该元素为头节点的链表或者红黑树中遍历寻找key相同的元素。
put方法：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//判断tab是否为空，若为空则调用resize方法扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//找到hash值对应在数组中的位置的元素，若为空则构造新节点直接替代
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//如果不为空
else {
Node<K,V> e; K k;
//链表的头节点就是要找的key
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//链表是红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//遍历链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //binCount用来跟踪链表的长度，若超过阈值则转换为红黑树
//直到尾节点，仍然没有找到，则构建新节点作为尾节点
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果找到key
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//改变key对应节点的value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
在看完get和put方法，我们发现每当需要根据hash值判断这个key应该去table数组的哪个下标寻找时，都会出现这样的计算方法：
first = tab[(n - 1) & hash]
其中n为table数组的长度，那么为什么要这样做呢？一种解释是因为hash值可能会大于数组长度，这么做其实是一个变相的“求余数”运算，即：
(n-1) & hash == hash % n;
因为HashMap中有一个方法：tableSizeFor，它的作用是根据给定的数组容量计算出一个合适的“二的整数次幂”的容量值。
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
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;
}
所以我们知道HashMap中的table数组的长度是二的次幂，所以假设我们设置的长度为5，则：
cap = 5
n = cap - 1 = 4 = 0 1 0 0
n |= n >>> 1; 0 1 0 0 | 0 0 1 0 = 0 1 1 0 = 6
n |= n >>> 2; 0 1 1 0 | 0 0 0 1 = 0 1 1 1 = 7
n |= n >>> 4; 0 0 0 0 | 0 1 1 1 = 0 1 1 1 = 7
n |= n >>> 8; 0 0 0 0 | 0 1 1 1 = 0 1 1 1 = 7
n |= n >>> 16; 0 0 0 0 | 0 1 1 1 = 0 1 1 1 = 7
return n + 1 7 + 1 = 8
由上可知我们的数组长度为8，由于长度都为二的次幂，即n=10…0，则n-1=01..1，n-1的二进制全为1，当hash值对(n-1)做与运算时，只能留下小于等于(n-1)的部分，所以就相当于hash对(n)求余数。
所以，我们现在也清楚了为什么一定要用tableSizeFor方法确保我们的数组的长度是二次幂，就是为了方便根据hash值计算key值在table数组中的坐标。
在put方法中，我们可以看到resize方法的出现频率也比较高，resize方法是一个扩容方法，当table中的元素超过设定的阈值后，为了保证对HashMap操作的时间复杂度，需要对数组中的元素进行扩容操作。
resize方法：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//设置新容量大小
if (oldCap > 0) { //旧的容量大于零
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && //新容量为旧容量的两倍
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(初始化容量)
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//设置新threshold
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; //新数组
table = newTab; //table指向新数组
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null) //该下标下就这一个元素
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //重新计算它的位置，n变为newCap-1
else if (e instanceof TreeNode) //链表是红黑树
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order //下标下存在链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null; //表示一条链表，该链表在新数组中的下标不变
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; //表示一条链表，该链表在新数组中的下标比原来增加oldCap
Node<K,V> next;
//遍历下标为j的那条链表，将原来的整条链表拆分成两个链表，一个是在新数组中位置不变的，另一个是在新数组中的位置是旧数组中的位置增加oldCap
do {
next = e.next;
//原数组中计算key在数组中的位置：hash&(oldCap-1)，新数组为：hash&(2*oldCap-1)=hash&(oldCap<<1 - 1)，所以如果hash对应在oldCap中的最高位为0，则hash&(oldCap-1)==hash&(2*oldCap-1)，即在新数组中位置不变
if ((e.hash & oldCap) == 0) { //代表那些hash值重新计算后位置不变的节点
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else { //代表那些hash值重新计算后位置增加oldCap的节点
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//将新构建的链表分成两部分（位置不变、位置后移oldCap）插入到新数组中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
由上所示，因为数组的长度是二的次幂，所以节点在新数组的位置有且仅有两种情况：1.与原数组中的位置相同；2.比原数组中的位置后移了一个oldCap。
原数组中计算key在数组中的位置：hash&(oldCap-1)，新数组为：hash&(2oldCap-1)=hash&(oldCap<<1 – 1)，所以如果hash对应在oldCap中的最高位为0，则hash&(oldCap-1)==hash&(2oldCap-1)，即在新数组中位置不变
