持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第20天，点击查看活动详情
1. 哈希算法
hash是具有唯一性且不可逆的，唯一性指的是相同的输入产生的hash code永远是一样的，而不可逆也比较容易理解，数据摘要算法并不是压缩算法，它只是生成了一个该数据的摘要，没有将数据进行压缩。压缩算法一般都是使用一种更节省空间的编码规则将数据重新编码，解压缩只需要按着编码规则解码就是了，试想一下，一个几百MB甚至几GB的数据生成的hash code都只是一个拥有固定长度的序列，如果再能逆向解压缩，那么其他压缩算法该情何以堪？
我们上述讨论的仅仅是在密码学中的hash算法，而在散列表中所需要的散列函数是要能够将key寻址到buckets中的一个位置，散列函数的实现影响到整个散列表的性能。
一个完美的散列函数要能够做到均匀地将key分布到buckets中，每一个key分配到一个bucket，但这是不可能的。虽然hash算法具有唯一性，但同时它还具有重复性，唯一性保证了相同输入的输出是一致的，却没有保证不同输入的输出是不一致的，也就是说，完全有可能两个不同的key被分配到了同一个bucket（因为它们的hash code可能是相同的），这叫做碰撞冲突。总之，理想很丰满，现实很骨感，散列函数只能尽可能地减少冲突，没有办法完全消除冲突。
2. HashMap的哈希冲突
HashMap中调用hashCode()方法来计算hashCode。 由于在Java中两个不同的对象可能有一样的hashCode,所以不同的键可能有一样hashCode，从而导致冲突的产生。
2.1 HashMap解决冲突方式
- HashMap在处理冲突时使用链表存储相同索引(桶)的元素
- 从Java 8开始，HashMap，ConcurrentHashMap和LinkedHashMap在处理频繁冲突时将使用平衡树来代替链表，当同一hash桶中的元素数量超过特定的值便会由链表切换到平衡树，这会将get()方法的性能从O(n)提高到O(logn)
- 当从链表切换到平衡树时，HashMap迭代的顺序将会改变。不过这并不会造成什么问题，因为HashMap并没有对迭代的顺序提供任何保证
- 使用HashMap之所以会产生冲突是因为使用了键对象的hashCode()方法，而equals()和hashCode()方法不保证不同对象的hashCode是不同的。需要记住的是，相同对象的hashCode一定是相同的，但相同的hashCode不一定是相同的对象
以上就是Java中HashMap如何处理冲突。这种方法被称为链地址法，因为使用链表存储同一桶内的元素。通常情况HashMap，HashSet，LinkedHashSet，LinkedHashMap，ConcurrentHashMap，HashTable，IdentityHashMap和WeakHashMap均采用这种方法处理冲突。 从JDK 8开始，HashMap，LinkedHashMap和ConcurrentHashMap为了提升性能，在频繁冲突的时候使用平衡树来替代链表。因为HashSet内部使用了HashMap，LinkedHashSet内部使用了LinkedHashMap，所以他们的性能也会得到提升。
在Java 8 之前， 如果发生碰撞往往是将该value直接链接到该位置的其他所有value的末尾，即相互碰撞的所有value形成一个链表。因此，在最坏情况下，HashMap的查找时间复杂度将退化到O（n）.但是在Java 8 中，该碰撞后的处理进行了改进。当一个位置所在的冲突过多时，存储的value将形成一个排序二叉树，排序依据为key的hashcode。则在最坏情况下，HashMap的查找时间复杂度将从O（1）退化到O（logn）。
2.2 由链表改进为红黑树的好处
- 最坏的情况的时间开销由O（n）降到了O（logn）
- 改善哈希碰撞攻击
2.3 哈希碰撞攻击原理
哈希表的原理是用数组来保存键值对，键值对存放的位置（下标）由键的哈希值决定，键的哈希值可以在参数时间内计算出来，这样哈希表插入、查找和删除的时间复杂度为O(1)，但是这是理想的情况下，真实的情况是，键的哈希值存在冲突碰撞，也就是不同的键的哈希值可能相等，一个好的哈希函数应该是尽可能的减少碰撞。解决冲突碰撞的方法有分为两种：开放地址法和 链接法，这里不具体展开。哈希表一般都采用链接法来解决冲突碰撞，也就是用一个链表来将分配到同一个桶（键的哈希值一样）的键值对保存起来。
所谓的哈希碰撞攻击就是，针对哈希函数的特性，精心构造数据，使所有数据的哈希值相同，当这些数据保存到哈希表中，哈希表就会退化为单链表，哈希表的各种操作的时间复杂度提升一个数量级，因此会消耗大量CPU资源，导致系统无法快速响应请求，从而达到拒绝服务攻击（Dos）的目的。
3. jdk1.8和JDK 1.8 以前 HashMap对比
HashMap之前实现
方式：数组+链表
缺点：哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时，
这个桶下有一条长长的链表，这个时候 HashMap 就相当于一个单链表，假如单链表有 n
个元素，遍历的时间复杂度就是 O(n)，完全失去了它的优势
针对这种情况，JDK 1.8 中引入了 红黑树（查找时间复杂度为 O(logn)）来优化这个问题 常见的算法时间复杂度由小到大依次为： Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)
4. JDK8 HashMap
HashMap数据结构示意图见(哈希表+单链表+红黑树)：
HashMap几个重要的变量：
/** * The default initial capacity - MUST be a power of two. * 默认的容量16--并且容量必须是2的幂 */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //16
/** * 最大限度容量 * */
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/** * 默认加载因子0.75f */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/** * 链表转换为红黑树的阈值 */
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/** * 红黑树转换为链表的阈值 */
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/** * 如果在创建HashMap实例时没有给定capacity、loadFactor则默认值分别是16和0.75 * 当好多bin被映射到同一个桶时，如果这个桶中bin的数量小于TREEIFY_THRESHOLD当然不 * 会转化成树形结构存储；如果这个桶中bin的数量大于了 TREEIFY_THRESHOLD ， * 但是capacity小于MIN_TREEIFY_CAPACITY则依然使用链表结构进行存储，此时会对H * ashMap进行扩容；如果capacity大于了MIN_TREEIFY_CAPACITY ，则会进行树化。 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
/** * 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.) * 保存HashMap的数据结构，使用懒加载方式，分配长度总是2的幂。 */
transient Node<K,V>[] table;
/** * Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used * for keySet() and values(). */
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/** * The number of key-value mappings contained in this map. * K-V map中保存的数量 -- 方法size() 获取的就是这个字段 */
transient int size;
/** * The number of times this HashMap has been structurally modified * Structural modifications are those that change the number of mappings in * the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g., * rehash). This field is used to make iterators on Collection-views of * the HashMap fail-fast. (See ConcurrentModificationException). * HashMap的数据结构改变的次数 */
transient int modCount;
/** * The next size value at which to resize (capacity * load factor). * 扩容的阈值 * @serial */
// (The javadoc description is true upon serialization.
// Additionally, if the table array has not been allocated, this
// field holds the initial array capacity, or zero signifying
// DEFAULT_INITIAL_CAPACITY.)
int threshold;
/** * The load factor for the hash table. * 负载因子 * @serial */
final float loadFactor;
节点：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//哈希值，就是位置
final int hash;
//键
final K key;
//值
V value;
//指向下一个几点的指针
Node<K,V> next;
//...
}
红黑树节点
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
}
方法：tableSizeFor–找到最接近传入cap的2的幂
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;
//(n < 0) ? 1:()后面的 (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1是
//是一块
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
tableSizeFor方法图解如下：
方法：put–存入数据
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {
Node<K,V>[] tab;
Node<K,V> p;
//桶的容量
int n；
//桶的索引
int i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//懒加载---没有初始化进行初始化
n = (tab = resize()).length;
//获取hash桶
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//没有哈希碰撞直接放在对应的桶中
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e;
K k;
//判断桶的第一个节点是否和插入的数据相等--不是走下一个else if
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//判断是否已经转换为红黑树了--不是走下面的else
else if (p instanceof TreeNode)
//做红黑树的插入数据操作
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//桶里面的数据还是链表的结构
//遍历查找替换或者直接存放到链表最后面
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//找到下一个节点为空的节点
if ((e = p.next) == null) {
//插入链表的下一个节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//判断是否要将链表结构转换成红黑树(TREEIFY_THRESHOLD=8)
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//桶容器的链表转换为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//查找到key值相等的直接跳出
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//HashMap中存在插入的key值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//更新修改次数
++modCount;
//增加map的size
if (++size > threshold)
//大于阈值扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
方法：treeifyBin—链表转换为红黑树
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
//tab为空进行扩容
//tab的容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY进行扩容
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
//获取到节点进行链表转换为红黑树
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
//Node --> TreeNode
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
//红黑树退化为链表
hd.treeify(tab);
}
}
注意链表的转换为红黑树的两个条件：
- 链表的长度>=TREEIFY_THRESHOLD（8为默认值）
- 容量>=MIN_TREEIFY_CAPACITY(64默认值)
方法：putTreeVal–红黑树的添加操作
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,int h, K k, V v) {
Class<?> kc = null;
boolean searched = false;
//获取根节点
TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
//每次添加元素时，从根节点遍历，对比哈希值
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir; //插入的位置
int ph;
K pk;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;//左子树
else if (ph < h)
dir = 1; //右子树
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
//如果当前节点的哈希值、键和要添加的都一致，就返回当前节点
return p;
else if ((kc == null && (kc = comparableClassFor(k)) == null)
|| (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
if (!searched) {
TreeNode<K,V> q, ch;
searched = true;
if (((ch = p.left) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
((ch = p.right) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null))
//如果从 ch 所在子树中可以找到要添加的节点，就直接返回
return q;
}
//哈希值相等，但键无法比较，只好通过特殊的方法给个结果
dir = tieBreakOrder(k, pk);
}
//经过前面的计算，得到了当前节点和要插入节点的一个大小关系
//要插入的节点比当前节点小就插到左子树，大就插到右子树
TreeNode<K,V> xp = p;
//如果当前节点还没有左孩子或者右孩子时才能插入，否则就进入下一轮循环
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
Node<K,V> xpn = xp.next;
TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
xp.next = x;
x.parent = x.prev = xp;
if (xpn != null)
((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
//红黑树中，插入元素后必要的平衡调整操作
moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
return null;
}
}
}
方法：balanceInsertion — 调整插入后数据的平衡
static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root,TreeNode<K,V> x) {
//每个新增节点默认为红色
x.red = true;
// xp父节点 xpp祖父节点 xppl祖父左节点 xppr 祖父右节点
for (TreeNode<K,V> xp, xpp, xppl, xppr;;) {
if ((xp = x.parent) == null) {
// x的父节点为空，x应为根节点，应为黑色 --(红黑树根节点为黑色)
x.red = false;
return x;
}
else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null)
// 父节点是黑色，祖父节点为空，直接返回
return root;
//一下处理为逻辑--父节点是红色
//父节点为祖父节点的左节点
if (xp == (xppl = xpp.left)) {
//父节点是祖父节点的左节点
if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) {
//叔父节点为红色--将叔父节点设置为黑色
xppr.red = false;
//父节点设置为黑色
xp.red = false;
//将祖父节点设置为红色
xpp.red = true;
//将祖父节点设置为当前节点，继续操作
x = xpp;
}
else {
//叔父节点为空或者黑色
if (x == xp.right) {
// x为父节点右节点，则要进行左旋操作
root = rotateLeft(root, x = xp);
xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
}
// 经过左旋x为左节点
if (xp != null) {
//父节点涂成黑色
xp.red = false;
if (xpp != null) {
// 祖父节点不为空
// 祖父节点设为红色
xpp.red = true;
// 以祖父节点为支点右旋转
root = rotateRight(root, xpp);
}
}
}
}
//父节点为祖父节点的右节点
else {
if (xppl != null && xppl.red) {
// 叔父节点为红色
// 将叔父节点设为黑色
xppl.red = false;
xp.red = false;
xpp.red = true;
x = xpp;
}
else {
if (x == xp.left) {
root = rotateRight(root, x = xp);
xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
}
if (xp != null) {
xp.red = false;
if (xpp != null) {
xpp.red = true;
root = rotateLeft(root, xpp);
}
}
}
}
}
}
方法：rotateLeft和rotateRight
//红黑树左旋
static <K,V> TreeNode<K,V> rotateLeft(TreeNode<K,V> root,TreeNode<K,V> p) {
TreeNode<K,V> r, pp, rl;
if (p != null && (r = p.right) != null) {
if ((rl = p.right = r.left) != null)
rl.parent = p;
if ((pp = r.parent = p.parent) == null)
(root = r).red = false;
else if (pp.left == p)
pp.left = r;
else
pp.right = r;
r.left = p;
p.parent = r;
}
return root;
}
//红黑树右旋
static <K,V> TreeNode<K,V> rotateRight(TreeNode<K,V> root,TreeNode<K,V> p) {
TreeNode<K,V> l, pp, lr;
if (p != null && (l = p.left) != null) {
if ((lr = p.left = l.right) != null)
lr.parent = p;
if ((pp = l.parent = p.parent) == null)
(root = l).red = false;
else if (pp.right == p)
pp.right = l;
else
pp.left = l;
l.right = p;
p.parent = l;
}
return root;
}
方法：resize–扩容
final Node<K,V>[] resize() {
//保存原有的数据
Node<K,V>[] oldTab = table;
//原有的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//临界值 当实际大小(容量*填充比)超过临界值时，会进行扩容
int oldThr = threshold;
int newCap =0;
int newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//原有容量大于最大限度容量，临界值=整数最大值，并且返回原有的不进行扩容
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
//使用的是无参构造方法
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;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//创建新的Node数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//以下就是扩容--判断是不是新new的对象
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
//处理旧数据的存放位置--三种情况
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//旧数据没有子节点
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//TreeNode节点--红黑树的形式存放
else if (e instanceof TreeNode)
//树形结构修剪
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//链表有子节点数据移动
//保证顺序
Node<K,V> loHead = null;
Node<K,V> loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null;
Node<K,V> hiTail = null;
Node<K,V> next = null;
do {
//获取当前节点的下一个
next = e.next;
/**
* e.hash & oldCap 说明e.hash后的值小于oldCap,即使扩充了,
*也是扩充链表的后半部分,前面已经有的元素还是在原来的位置
*（容量除了最大容量其他都是2的倍数，通过(e.hash & oldCap) == 0)
*就可以判断链表的扩充）
*
*/
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
//如果loTail==null说明是第一个元素,把这个元素赋值给loHead
if (loTail == null)
loHead = e;
else
//如果不是第一个元素,就把他加到后面
loTail.next = e;
loTail = e;
}else {
//如果走下面的代码,则说明,新的元素的key值的hash已经超过了oldCap,所有要加入到新库充的链表中
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;
}
下列代码的图解：
(e.hash & oldCap) == 0
方法：split–树形结构修剪
//tab 表示保存桶头结点的哈希表
//index 表示从哪个位置开始修剪
//bit 要修剪的位数（哈希值）
final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
TreeNode<K,V> b = this;
// Relink into lo and hi lists, preserving order
TreeNode<K,V> loHead = null;
TreeNode<K,V> loTail = null;
TreeNode<K,V> hiHead = null;
TreeNode<K,V> hiTail = null;
int lc = 0;
int hc = 0;
for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
//当前节点的下个节点
next = (TreeNode<K,V>)e.next;
e.next = null;
if ((e.hash & bit) == 0) {
if ((e.prev = loTail) == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
++lc;
}
else {
if ((e.prev = hiTail) == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
++hc;
}
}
if (loHead != null) {
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index] = loHead.untreeify(map);
else {
tab[index] = loHead;
if (hiHead != null) // (else is already treeified)
loHead.treeify(tab);
}
}
if (hiHead != null) {
if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
else {
tab[index + bit] = hiHead;
if (loHead != null)
hiHead.treeify(tab);
}
}
}
方法：remove–删除
/**
* Implements Map.remove and related methods.
*
* @param hash key的哈希值
* @param key the key
* @param value the value to match if matchValue, else ignored
* @param matchValue if true only remove if value is equal
* @param movable if false do not move other nodes while removing
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab;
Node<K,V> p;
int n;//哈希表长度保存变量
int index; //哈希表的索引
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)
//红黑树查找
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
//链表查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
//红黑树删除
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
//链表删除
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
方法：removeTreeNode—红黑树删除节点
final void removeTreeNode(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,boolean movable) {
int n;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
return;
int index = (n - 1) & hash;
//获取到哈希表的第一个节点
TreeNode<K,V> first = (TreeNode<K,V>)tab[index];
//哈希表的第一个节点即为红黑树的跟节点
TreeNode<K,V> root = first;
TreeNode<K,V> rl;
//删除节点的下一个节点--链表的情况
TreeNode<K,V> succ = (TreeNode<K,V>)next;
//删除节点的前一个节点
TreeNode<K,V> pred = prev;
//pred节点为空说明删除节点为跟节点
if (pred == null)
tab[index] = first = succ;
else
//pred非空的--前一个节点的下一个节点为删除节点的下一个节点
pred.next = succ;
if (succ != null)
//删除节点的下一个节点不为空将将删除节点的next节点的prev节点设置为删除节点的前一个节点
succ.prev = pred;
if (first == null)
//first为空说明删除的是根节点且没有其他节点
//若删除的结点是树中的唯一结点则直接结束
return;
if (root.parent != null)
//获取根节点--确保root指向根节点
root = root.root();
if (root == null || root.right == null ||
(rl = root.left) == null || rl.left == null) {
// 根自身或者左右儿子其中一个为空说明结点数过少（不超过2）转为线性表并结束
tab[index] = first.untreeify(map); // too small
return;
}
TreeNode<K,V> p = this;//指向删除节点
TreeNode<K,V> pl = left;//指向删除节点的左子树
TreeNode<K,V> pr = right;//指向删除节点的右子树
TreeNode<K,V> replacement;//替代的节点
//删除节点的左右节点都不为空
if (pl != null && pr != null) {
TreeNode<K,V> s = pr;
TreeNode<K,V> sl;
//找到删除节点的hashCode最小值--二叉查找树的删除原理
//删除结点的左右儿子都不为空时，寻找右子树中最左的叶结点作为后继，s指向这个后继结点
while ((sl = s.left) != null) // find successor
s = sl;
//交换s和删除节点p的颜色--交换后继结点和要删除结点的颜色
boolean c = s.red;
boolean s.red = p.red;
boolean p.red = c; // swap colors
TreeNode<K,V> sr = s.right;
TreeNode<K,V> pp = p.parent;
//交换s和p的位置
if (s == pr) { // p was s's direct parent p.parent = s; s.right = p; } else { TreeNode<K,V> sp = s.parent; if ((p.parent = sp) != null) { if (s == sp.left) sp.left = p; else sp.right = p; } if ((s.right = pr) != null) pr.parent = s; } p.left = null; if ((p.right = sr) != null) sr.parent = p; if ((s.left = pl) != null) pl.parent = s; if ((s.parent = pp) == null) root = s; else if (p == pp.left) pp.left = s; else pp.right = s; if (sr != null) replacement = sr; else replacement = p; } else if (pl != null) replacement = pl; else if (pr != null) replacement = pr; else replacement = p; if (replacement != p) { TreeNode<K,V> pp = replacement.parent = p.parent; if (pp == null) root = replacement; else if (p == pp.left) pp.left = replacement; else pp.right = replacement; p.left = p.right = p.parent = null; } TreeNode<K,V> r = p.red ? root : balanceDeletion(root, replacement); if (replacement == p) { // detach TreeNode<K,V> pp = p.parent; p.parent = null; if (pp != null) { if (p == pp.left) pp.left = null; else if (p == pp.right) pp.right = null; } } if (movable) moveRootToFront(tab, r); } 注意：HashMap如果key为null,那么存放的桶的位置为第一个也就是index=0的位置。由源码可以看出来
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
我是蚂蚁背大象，文章对你有帮助点赞关注我，文章有不正确的地方请您斧正留言评论~谢谢！
参考文档：
今天的文章HashMap源码解析-JDK1.8分享到此就结束了，感谢您的阅读。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://bianchenghao.cn/15839.html
