1、HashMap的层次关系与继承结构
【HashMap继承结构】
上面就继承了一个abstractMap，也就是用来减轻实现Map接口的编写负担。
【实现接口】
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
}Map<K,V>：在AbstractMap抽象类中已经实现过的接口，这里又实现，实际上是多余的。但每个集合 都有这样的错误，也没过大影响
Cloneable：能够使用Clone()方法，在HashMap中，实现的是浅层次拷贝，即对拷贝对象的改变会影响 被拷贝的对象。
Serializable：能够使之序列化，即可以将HashMap对象保存至本地，之后可以恢复状态。
HashMap类的属性
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 序列号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 默认的初始容量是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << ;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认的填充因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存储元素的数组，总是2的幂次倍
transient Node<k,v>[] table;
// 存放具体元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
// 填充因子
final float loadFactor;
}HashMap的构造方法
有四个构造方法，构造方法的作用就是记录一下16这个数给threshold（这个数值最终会当作第一次数组的长度。）和初始化加载因子。注意，hashMap中table数组一开始就已经是个没有长度的数组了。
构造方法中，并没有初始化数组的大小，数组在一开始就已经被创建了，构造方法只做两件事情，一个 是初始化加载因子，另一个是用threshold记录下数组初始化的大小。注意是记录。
【HashMap()】
//看上面的注释就已经知道，DEFAULT_INITIAL_CAPACITY=16，DEFAULT_LOAD_FACTOR=0.75
//初始化容量：也就是初始化数组的大小
//加载因子：数组上的存放数据疏密程度。
public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY,DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
【HashMap(int)】
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}【HashMap(int,float)】
public HashMap(
int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量不能小于0，否则报错
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity:
initialCapacity);
// 初始容量不能大于最大值，否则为最大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 填充因子不能小于或等于0，不能为非数字
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 初始化填充因子
this.loadFactor = loadFactor;
// 初始化threshold大小
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}【HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)】
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 初始化填充因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
// 将m中的所有元素添加至HashMap中
putMapEntries(m, false);
}【putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict)函数将m的所有元素存入本HashMap实例中】
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判断table是否已经初始化
if (table == null) { // pre-size
// 未初始化，s为m的实际元素个数
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t); 13 }
// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
else if (s > threshold)
resize();
// 将m中的所有元素添加至HashMap中
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}常用方法
【put(K key,V value)】
public V put(K key, V value){
return putVal(hash(key),key,value,false,true);
}【putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict)】
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p;
int n, i;
// table未初始化或者长度为0，进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素
else {
Node<K,V> e; K k;
// 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 将第一个元素赋值给e，用e来记录
e = p;
// hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 为链表结点
else {
// 在链表最末插入结点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到达链表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新结点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 结点数量达到阈值，转化为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循环
break;
// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
p = e;
}
}
// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
if (e != null) {
// 记录e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent为false或者旧值为null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替换旧值e.value = value;
// 访问后回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 结构性修改
++modCount;
// 实际大小大于阈值则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}HashMap并没有直接提供putVal接口给用户调用，而是提供的put函数，而put函数就是通过putVal来插 入元素的。
【get(Object key)】
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}【getNode(int hash,Pbject key)】
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// table已经初始化，长度大于0，根据hash寻找table中的项也不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 桶中第一项(数组元素)相等
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 桶中不止一个结点
if ((e = first.next) != null) {
// 为红黑树结点
if (first instanceof TreeNode)
// 在红黑树中查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 否则，在链表中查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}HashMap并没有直接提供getNode接口给用户调用，而是提供的get函数，而get函数就是通过getNode来取得元素的。
final Node<K,V>[] resize() {
// 当前table保存
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 保存table大小
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 保存当前阈值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 之前table大小大于0
if (oldCap > 0) {
// 之前table大于最大容量
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 阈值为最大整形
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 容量翻倍，使用左移，效率更高
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 阈值翻倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 之前阈值大于0
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
// oldCap = 0并且oldThr = 0，使用缺省值（如使用HashMap()构造函数，之后再插入一个元素会调用resize函数，会进入这一步）
else {
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 新阈值为0
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"})
// 初始化table
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 之前的table已经初始化过
if (oldTab != null) {
// 复制元素，重新进行hash
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割，分成两个不同的链表，完成rehash
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;
}进行扩容，会伴随着一次重新hash分配，并且会遍历hash表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免resize。
在resize前和resize后的元素布局如下:
总结
【关于数组扩容】
从putVal源代码中我们可以知道，当插入一个元素的时候size就加1，若size大于threshold的时候，就 会进行扩容。假设我们的capacity大小为32，loadFator为0.75,则threshold为24 = 32 * 0.75，
此时，插入了25个元素，并且插入的这25个元素都在同一个桶中，桶中的数据结构为红黑树，则还有31个桶是空的，也会进行扩容处理，其实，此时，还有31个桶是空的，好像似乎不需要进行扩容处 理，但是是需要扩容处理的，因为此时我们的capacity大小可能不适当。我们前面知道，扩容处理会遍历所有的元素，时间复杂度很高；前面我们还知道，经过一次扩容处理后，元素会更加均匀的分布在各 个桶中，会提升访问效率。所以，说尽量避免进行扩容处理，也就意味着，遍历元素所带来的坏处大于 元素在桶中均匀分布所带来的好处。
【总结】
- 要知道hashMap在JDK1.8以前是一个链表散列这样一个数据结构，而在JDK1.8以后是一个数组加 链表加红黑树的数据结构。
- 通过源码的学习，hashMap是一个能快速通过key获取到value值得一个集合，原因是内部使用的 是hash查找值得方法。
迭代器
所有实现了Collection接口的容器类都有一个iterator方法用以返回一个实现Iterator接口的对象
Iterator对象称作为迭代器，用以方便的对容器内元素的遍历操作，Iterator接口定义了如下方法：
boolean hashNext();//判断是否有元素没有被遍历
Object next();//返回游标当前位置的元素并将游标移动到下一个位置
void remove();//删除游标左边的元素，在执行完next之后该操作只能执行一次
问题：何遍历Map集合呢？
分析：
方法1：通过迭代器Iterator实现遍历
获取Iterator ：Collection 接口的**iterator()**方法
Iterator的方法：
boolean hasNext(): 判断是否存在另一个可访问的元素
Object next(): 返回要访问的下一个元素
Set keys=dogMap.keySet(); //取出所有key的集合
Iterator it=keys.iterator();//获取Iterator对象
while(it.hasNext()){
String key=(String)it.next()//取出key
Dog dog=(Dog)dogMap.get(key); //根据key取出对应的值
System.out.println(key+"\t"+dog.getStrain());
}方法2：增强for循环
for(元素类型t 元素变量x : 数组或集合对象){
引用了x的java语句
}
