HashMap之元素插入

摘要： 微信公眾號：I am CR7 如有問題或建議，請在下方留言 最近更新：2018-09-14 HashMap 作為雜湊表的Map介面實現，其具備以下幾個特點： 和HashTable類似，採用陣列+單鏈表形式儲存元素，從jdk1.8開始，增加了紅黑樹的結構，當單鏈...

微信公眾號：I am CR7

如有問題或建議，請在下方留言

最近更新：2018-09-14

HashMap

作為雜湊表的Map介面實現，其具備以下幾個特點：

1. 和HashTable類似，採用陣列+單鏈表形式儲存元素，從jdk1.8開始，增加了紅黑樹的結構，當單鏈表中元素個數超過指定閾值，會轉化為紅黑樹結構儲存，目的就是為了解決單鏈表元素過多時查詢慢的問題。
2. 和HashTable不同的是，HashMap是執行緒不安全的，方法都未使用synchronized關鍵字。因為內部實現不同，允許key和value值為null。
3. 構建HashMap例項時有兩個重要的引數，會影響其效能：初始大小和載入因子。初始大小用來規定雜湊表陣列的長度，即桶的個數。載入因子用來表示雜湊表元素的填滿程度，越大則表示允許填滿的元素就越多，雜湊表的空間利用率就越高，但是衝突的機會也就增加了。反之，越小則衝突的機會就會越少，但是空間很多就浪費了。

靜態常量

1、原始碼：

 1/**
 2 * 預設初始大小，值為16，要求必須為2的冪
 3 */
 4static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
 5
 6/**
 7 * 最大容量，必須不大於2^30
 8 */
 9static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
10
11/**
12 * 預設載入因子，值為0.75
13 */
14static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
15
16/**
17 * hash衝突預設採用單鏈表儲存，當單鏈表節點個數大於8時，會轉化為紅黑樹儲存
18 */
19static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
20
21/**
22 * hash衝突預設採用單鏈表儲存，當單鏈表節點個數大於8時，會轉化為紅黑樹儲存。
23 * 當紅黑樹中節點少於6時，則轉化為單鏈表儲存
24 */
25static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
26
27/**
28 * hash衝突預設採用單鏈表儲存，當單鏈表節點個數大於8時，會轉化為紅黑樹儲存。
29 * 但是有一個前提：要求陣列長度大於64，否則不會進行轉化
30 */
31static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
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注意： HashMap預設採用陣列+單鏈表方式儲存元素，當元素出現雜湊衝突時，會儲存到該位置的單鏈表中。但是單鏈表不會一直增加元素，當元素個數超過8個時，會嘗試將單鏈錶轉化為紅黑樹儲存。但是在轉化前，會再判斷一次當前陣列的長度，只有陣列長度大於64才處理。否則，進行擴容操作。此處先提到這，後續會有詳細的講解。

2、問題：

問： 為何載入因子預設為0.75？

答： 通過原始碼裡的javadoc註釋看到，元素在雜湊表中分佈的桶頻率服從引數為0.5的泊松分佈，具體可以參考下StackOverflow裡的解答： ofollow,noindex">stackoverflow.com/questions/1…

建構函式

1、無參建構函式：

1public HashMap() {
2this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
3}
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2、帶參建構函式，指定初始容量：

1public HashMap(int initialCapacity) {
2this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
3}
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3、帶參建構函式，指定初始容量和載入因子：

3.1、原始碼：

 1public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
 2if (initialCapacity < 0)
 3throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
 4initialCapacity);
 5if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
 6initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
 7if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
 8throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
 9loadFactor);
10this.loadFactor = loadFactor;
11this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity)//通過後面擴容的方法知道，該值就是初始建立陣列時的長度
12}
13
14//返回大於等於cap最小的2的冪，如cap為12，結果就是16
15static final int tableSizeFor(int cap) {
16int n = cap - 1;//為了保證當cap本身是2的冪的情況下，能夠返回原本的數，否則返回的是cap的2倍
17n |= n >>> 1;
18n |= n >>> 2;
19n |= n >>> 4;
20n |= n >>> 8;
21n |= n >>> 16;
22return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
23}
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3.2、示例：

下面我們以cap等於8為例：

1. 不減一的過程如下：
   

   

   最後執行加1操作，那麼返回的是2^4=16，是cap的2倍。
2. 減一的過程如下：
   

   

   最後執行加1操作，那麼返回的是2^3=8，也就是cap本身。

3.3、問題：

問： 為何陣列容量必須是2次冪？

答：

索引計算公式為i = (n - 1) & hash，如果n為2次冪，那麼n-1的低位就全是1，雜湊值進行與操作時可以保證低位的值不變，從而保證分佈均勻，效果等同於hash%n，但是位運算比取餘運算要高效的多。

4、帶參建構函式，指定Map集合：

 1public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
 2this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
 3putMapEntries(m, false);
 4}
 5
 6final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
 7int s = m.size();
 8if (s > 0) {
 9if (table == null) { // pre-size
10float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
11int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
12(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
13if (t > threshold)
14threshold = tableSizeFor(t);
15}
16else if (s > threshold)
17resize();
18for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
19K key = e.getKey();
20V value = e.getValue();
21putVal(hash(key), key, value, false, evict);
22}
23}
24}
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新增元素

1、原始碼：

 1public V put(K key, V value) {
 2return putVal(hash(key), key, value, false, true);
 3}
 4
 5//將key的雜湊值，進行高16位和低16位異或操作，增加低16位的隨機性，降低雜湊衝突的可能性
 6static final int hash(Object key) {
 7int h;
 8return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
 9}
10
11final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
12boolean evict) {
13Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
14//首次table為null，首先通過resize()進行陣列初始化
15if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
16n = (tab = resize()).length;
17//利用index=(n-1)&hash的方式，找到索引位置
18//如果索引位置無元素，則建立Node物件，存入陣列該位置中
19if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
20tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
21else {//如果索引位置已有元素，說明hash衝突，存入單鏈表或者紅黑樹中
22Node<K,V> e; K k;
23//hash值和key值都一樣，則進行value值的替代
24if (p.hash == hash &&
25((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
26e = p;
27else if (p instanceof TreeNode) //hash值一致，key值不一致，且p為紅黑樹結構，則往紅黑樹中新增
28e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
29else { //hash值一致，key值不一致，且p為單鏈表結構，則往單鏈表中新增
30for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
31if ((e = p.next) == null) {
32p.next = newNode(hash, key, value, null); //追加到單鏈表末尾
33if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // //超過樹化閾值則進行樹化操作
34treeifyBin(tab, hash);
35break;
36}
37if (e.hash == hash &&
38((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
39break;
40p = e;
41}
42}
43if (e != null) { // existing mapping for key
44V oldValue = e.value;
45if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
46e.value = value;
47afterNodeAccess(e);
48return oldValue;
49}
50}
51++modCount;
52if (++size > threshold) //當元素個數大於新增閾值，則通過resize()擴容
53resize();
54afterNodeInsertion(evict);
55return null;
56}
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2、流程圖：

3、hash計算：

問： 獲取hash值時：為何在hash方法中加上異或無符號右移16位的操作？

答：

此方式是採用"擾亂函式"的解決方案，將key的雜湊值，進行高16位和低16位異或操作，增加低16位的隨機性，降低雜湊衝突的可能性。

下面我們通過一個例子，來看下有無"擾亂函式"的情況下，計算出來索引位置的值：

由上圖可知，增加"擾亂函式"之後，原本雜湊衝突的情況並沒有再出現。

擴容

1、原始碼：

 1final Node<K,V>[] resize() {
 2Node<K,V>[] oldTab = table;
 3int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
 4int oldThr = threshold;
 5int newCap, newThr = 0;
 6if (oldCap > 0) {//陣列不為空
 7if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //當前長度超過MAXIMUM_CAPACITY，新增閾值為Integer.MAX_VALUE
 8threshold = Integer.MAX_VALUE;
 9return oldTab;
10}
11else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
12oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //進行2倍擴容，如果當前長度超過初始16，新增閾值也做2倍擴容
13newThr = oldThr << 1; // double threshold
14}
15else if (oldThr > 0) // 陣列為空，指定了新增閾值
16newCap = oldThr;
17else { //陣列為空，未指定新增閾值，採用預設初始大小和載入因子，新增閾值為16*0.75=12
18newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
19newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
20}
21if (newThr == 0) { //按照給定的初始大小計算擴容後的新增閾值
22float ft = (float)newCap * loadFactor;
23newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
24(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
25}
26threshold = newThr; //擴容後的新增閾值
27@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
28Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; //擴容後的陣列
29table = newTab;
30if (oldTab != null) {//將原陣列中元素放入擴容後的陣列中
31for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
32Node<K,V> e;
33if ((e = oldTab[j]) != null) {
34oldTab[j] = null;
35if (e.next == null) //無後繼節點，則直接計算在新陣列中位置，放入即可
36newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
37else if (e instanceof TreeNode) //為樹節點需要拆分
38((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
39else { //有後繼節點，且為單鏈表，將原陣列中單鏈表元素進行拆分，一部分在原索引位置，一部分在原索引+原陣列長度
40Node<K,V> loHead = null, loTail = null; //儲存在原索引的連結串列
41Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; //儲存在新索引的連結串列
42Node<K,V> next;
43do {
44next = e.next;
45if ((e.hash & oldCap) == 0) { //雜湊值和原陣列長度進行&操作，為0則在原陣列的索引位置，非0則在原陣列索引位置+原陣列長度的新位置
46if (loTail == null)
47loHead = e;
48else
49loTail.next = e;
50loTail = e;
51}
52else {
53if (hiTail == null)
54hiHead = e;
55else
56hiTail.next = e;
57hiTail = e;
58}
59} while ((e = next) != null);
60if (loTail != null) {
61loTail.next = null;
62newTab[j] = loHead;
63}
64if (hiTail != null) {
65hiTail.next = null;
66newTab[j + oldCap] = hiHead;
67}
68}
69}
70}
71}
72return newTab;
73}
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2、流程圖：

2.1 首次呼叫擴容方法：

2.2 示例：

情況一：

1. 使用無參建構函式：

1HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>();
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2. put元素，發現table為null，呼叫resize擴容方法：

1int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
2int oldThr = threshold;
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3. oldCap為0，oldThr為0，執行resize()裡的該分支：

1newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
2newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
3threshold = newThr;
4@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
5Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
6table = newTab;
複製程式碼

4. newCap為16，newThr為12，也就是說HashMap預設陣列長度為16，元素新增閾值為12。
5. threshold為12。建立大小為16的陣列，賦值給table。

情況二：

1. 使用有參建構函式：

1HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>(7);
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2. oldCap為0，oldThr為8，執行resize()裡的該分支：

1else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
2newCap = oldThr;
複製程式碼

3. newCap為8，newThr為0，執行resize()裡的該分支：

1if (newThr == 0) {
2float ft = (float)newCap * loadFactor;
3newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
4(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
5}
6threshold = newThr;
7@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
8Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
9table = newTab;
複製程式碼

4. threshold為6。建立大小為8的陣列，賦值給table。

2.3 非首次呼叫擴容方法：

2.4 示例：

接著2.2裡的情況二，繼續新增元素，直到擴容：

1. oldCap為8，oldThr為6，執行resize()裡的該分支：

1if (oldCap > 0) {
2if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
3threshold = Integer.MAX_VALUE;
4return oldTab;
5}
6else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
7oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
8newThr = oldThr << 1; // double threshold
9}
複製程式碼

2. oldCap小於MAXIMUM_CAPACITY，進行2倍擴容，newCap為16。oldCap小於DEFAULT_INITIAL_CAPACITY，不做newThr的擴容，為0，執行resize()裡的該分支：

 1if (newThr == 0) {
 2float ft = (float)newCap * loadFactor;
 3newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
 4(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
 5}
 6threshold = newThr;
 7@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
 8Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
 9table = newTab;
10..........省略.......//將原陣列元素存入新陣列中
複製程式碼

3. 因為newCap小於MAXIMUM_CAPACITY ，ft為newCap*載入因子為12，threshold為12。建立大小為16的陣列，賦值給table，並將原陣列元素放入新陣列中。

繼續新增元素，直到擴容：

1. oldCap為16，oldThr為12，執行resize()裡的該分支：

1if (oldCap > 0) {
2if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
3threshold = Integer.MAX_VALUE;
4return oldTab;
5}
6else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
7oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
8newThr = oldThr << 1; // double threshold
9}
複製程式碼

2. oldCap小於MAXIMUM_CAPACITY，將陣列長度進行2倍擴容，newCap為32。oldCap>=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY，將新增元素的閾值也進行2倍擴容，注意此時不再用載入因子去計算閾值，而是隨著陣列長度進行相應的2倍擴容，threshold為24。
3. 建立大小為32的陣列，賦值給table，並將原陣列元素放入新陣列中。

1threshold = newThr;
2@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
3Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
4table = newTab;
5..........省略.......//將原陣列元素存入新陣列中
複製程式碼

繼續新增元素，擴容到陣列長度等於MAXIMUM_CAPACITY：

1. oldCap為MAXIMUM_CAPACITY，執行resize()裡的該分支：

1if (oldCap > 0) {
2if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
3threshold = Integer.MAX_VALUE;
4return oldTab;
5}
6else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
7oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
8newThr = oldThr << 1; // double threshold
9}
複製程式碼

2. 因為oldCap等於MAXIMUM_CAPACITY，threshold設定為 Integer.MAX_VALUE，不再擴容，直接返回原陣列。此時繼續新增元素，Integer.MAX_VALUE+1=Integer.MIN_VALUE，不再大於threshold，則不再進行擴容操作了。

樹化操作

1、原始碼：

將原本的單鏈錶轉化為雙向連結串列，再遍歷這個雙向連結串列轉化為紅黑樹：

 1final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
 2int n, index; Node<K,V> e;
 3//樹形化還有一個要求就是陣列長度必須大於等於64，否則繼續採用擴容策略
 4if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
 5resize();
 6else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
 7TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;//hd指向首節點，tl指向尾節點
 8do {
 9TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);//將連結串列節點轉化為紅黑樹節點
10if (tl == null) // 如果尾節點為空，說明還沒有首節點
11hd = p;// 當前節點作為首節點
12else { // 尾節點不為空，構造一個雙向連結串列結構，將當前節點追加到雙向連結串列的末尾
13p.prev = tl; // 當前樹節點的前一個節點指向尾節點
14tl.next = p; // 尾節點的後一個節點指向當前節點
15}
16tl = p; // 把當前節點設為尾節點
17} while ((e = e.next) != null); // 繼續遍歷單鏈表
18//將原本的單鏈錶轉化為一個節點型別為TreeNode的雙向連結串列
19if ((tab[index] = hd) != null) // 把轉換後的雙向連結串列，替換陣列原來位置上的單向連結串列
20hd.treeify(tab); // 將當前雙向連結串列樹形化
21}
22}
複製程式碼

將雙向連結串列轉化為紅黑樹的具體實現：

 1final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
 2TreeNode<K,V> root = null;// 定義紅黑樹的根節點
 3for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) { // 從TreeNode雙向連結串列的頭節點開始逐個遍歷
 4next = (TreeNode<K,V>)x.next; // 頭節點的後繼節點
 5x.left = x.right = null;
 6if (root == null) {
 7x.parent = null;
 8x.red = false;
 9root = x; // 頭節點作為紅黑樹的根，設定為黑色
10}
11else { // 紅黑樹存在根節點
12K k = x.key; 
13int h = x.hash;
14Class<?> kc = null;
15for (TreeNode<K,V> p = root;;) { // 從根開始遍歷整個紅黑樹
16int dir, ph;
17K pk = p.key;
18if ((ph = p.hash) > h) // 當前紅黑樹節點p的hash值大於雙向連結串列節點x的雜湊值
19dir = -1;
20else if (ph < h) // 當前紅黑樹節點的hash值小於雙向連結串列節點x的雜湊值
21dir = 1;
22else if ((kc == null &&
23(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
24(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) // 當前紅黑樹節點的hash值等於雙向連結串列節點x的雜湊值，則如果key值採用比較器一致則比較key值
25dir = tieBreakOrder(k, pk); //如果key值也一致則比較className和identityHashCode
26
27TreeNode<K,V> xp = p; 
28if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { // 如果當前紅黑樹節點p是葉子節點，那麼雙向連結串列節點x就找到了插入的位置
29x.parent = xp;
30if (dir <= 0) //根據dir的值，插入到p的左孩子或者右孩子
31xp.left = x;
32else
33xp.right = x;
34root = balanceInsertion(root, x); //紅黑樹中插入元素，需要進行平衡調整(過程和TreeMap調整邏輯一模一樣)
35break;
36}
37}
38}
39}
40//將TreeNode雙向連結串列轉化為紅黑樹結構之後，由於紅黑樹是基於根節點進行查詢，所以必須將紅黑樹的根節點作為陣列當前位置的元素
41moveRootToFront(tab, root);
42}
複製程式碼

將紅黑樹的根節點移動到陣列的索引所在位置上：

 1static <K,V> void moveRootToFront(Node<K,V>[] tab, TreeNode<K,V> root) {
 2int n;
 3if (root != null && tab != null && (n = tab.length) > 0) {
 4int index = (n - 1) & root.hash; //找到紅黑樹根節點在陣列中的位置
 5TreeNode<K,V> first = (TreeNode<K,V>)tab[index]; //獲取當前陣列中該位置的元素
 6if (root != first) { //紅黑樹根節點不是陣列當前位置的元素
 7Node<K,V> rn;
 8tab[index] = root;
 9TreeNode<K,V> rp = root.prev;
10if ((rn = root.next) != null) //將紅黑樹根節點前後節點相連
11((TreeNode<K,V>)rn).prev = rp;
12if (rp != null)
13rp.next = rn;
14if (first != null) //將陣列當前位置的元素，作為紅黑樹根節點的後繼節點
15first.prev = root;
16root.next = first;
17root.prev = null;
18}
19assert checkInvariants(root);
20}
21}
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紅黑樹插入

1、原始碼：

 1final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
 2int h, K k, V v) {
 3Class<?> kc = null;
 4boolean searched = false;
 5TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
 6for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
 7int dir, ph; K pk;
 8if ((ph = p.hash) > h)//進行雜湊值的比較
 9dir = -1;
10else if (ph < h)
11dir = 1;
12else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
13return p;
14else if ((kc == null &&
15(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
16(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {//hash值相同，則按照key進行比較
17if (!searched) {
18TreeNode<K,V> q, ch;
19searched = true;
20if (((ch = p.left) != null &&
21(q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||//去左子樹中查詢雜湊值相同，key相同的節點
22((ch = p.right) != null &&
23(q = ch.find(h, k, kc)) != null))//去右子樹中查詢雜湊值相同，key相同的節點
24return q;
25}
26dir = tieBreakOrder(k, pk);//通過比較k與pk的hashcode
27}
28
29TreeNode<K,V> xp = p;
30if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {//找到紅黑樹合適的位置插入
31Node<K,V> xpn = xp.next;
32TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
33if (dir <= 0) //插入到左節點或者右節點
34xp.left = x;
35else
36xp.right = x;
37xp.next = x;//插入到雙向連結串列合適的位置
38x.parent = x.prev = xp;
39if (xpn != null)
40((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
41moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));//做插入後的平衡調整 將平衡後的紅黑樹節點作為陣列該位置的元素
42return null;
43}
44}
45}
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2、說明:

當hash衝突時，單鏈表元素個數超過樹化閾值(TREEIFY_THRESHOLD)後，轉化為紅黑樹儲存。之後再繼續衝突，則就變成往紅黑樹中插入元素了。關於紅黑樹插入元素，請看我之前寫的文章：TreeMap之元素插入

紅黑樹拆分

1、原始碼：

將紅黑樹按照擴容後的陣列，重新計算索引位置，並且拆分後的紅黑樹還需要判斷個數，從而決定是做去樹化操作還是樹化操作：

 1final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
 2TreeNode<K,V> b = this;
 3// Relink into lo and hi lists, preserving order
 4TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null; //儲存在原索引的紅黑樹
 5TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null; //儲存在新索引的紅黑樹
 6int lc = 0, hc = 0;
 7for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
 8next = (TreeNode<K,V>)e.next;
 9e.next = null;
10if ((e.hash & bit) == 0) { //雜湊值和原陣列長度進行&操作，為0則在原陣列的索引位置，非0則在原陣列索引位置+原陣列長度的新位置
11if ((e.prev = loTail) == null)
12loHead = e;
13else
14loTail.next = e;
15loTail = e;
16++lc;
17}
18else {
19if ((e.prev = hiTail) == null)
20hiHead = e;
21else
22hiTail.next = e;
23hiTail = e;
24++hc;
25}
26}
27
28if (loHead != null) {
29if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) //當紅黑樹的節點不大於去樹化閾值，則將原索引處的紅黑樹進行去樹化操作
30tab[index] = loHead.untreeify(map); //紅黑樹根節點作為原索引處的元素
31else { //當紅黑樹的節點大於去樹化閾值，則將原索引處的紅黑樹進行樹化操作
32tab[index] = loHead;
33if (hiHead != null) // (else is already treeified)
34loHead.treeify(tab);
35}
36}
37if (hiHead != null) {
38if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) //當紅黑樹的節點不大於去樹化閾值，則將新索引處的紅黑樹進行去樹化操作
39tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map); //紅黑樹根節點作為新索引處的元素
40else { //當紅黑樹的節點大於去樹化閾值，則將新索引處的紅黑樹進行樹化操作
41tab[index + bit] = hiHead;
42if (loHead != null)
43hiHead.treeify(tab);
44}
45}
46}
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去樹化操作

1、原始碼：

遍歷紅黑樹，還原成單鏈表結構：

 1final Node<K,V> untreeify(HashMap<K,V> map) {
 2Node<K,V> hd = null, tl = null;
 3for (Node<K,V> q = this; q != null; q = q.next) {//遍歷紅黑樹，依次將TreeNode轉化為Node，還原成單鏈表形式
 4Node<K,V> p = map.replacementNode(q, null);
 5if (tl == null)
 6hd = p;
 7else
 8tl.next = p;
 9tl = p;
10}
11return hd;
12}
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綜合示例

1、程式碼：

 1//插入38個元素，無hash衝突，依次存入索引0~37的位置
 2HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>(64);
 3for(int i=0; i<38; i++){
 4hashMap.put(i, i);
 5}
 6//依次插入64、128、182、256、320、384，448，索引位置為0，出現hash衝突，往單鏈表中插入
 7for (int i=1; i <= 7; i++) {
 8hashMap.put(64*i, 64*i);
 9}
10//插入512，hash衝突，往單鏈表中插入。此時單鏈表個數大於TREEIFY_THRESHOLD，將單鏈錶轉化為紅黑樹
11hashMap.put(64*8, 64*8);
12//插入576，hash衝突，往紅黑樹中插入
13hashMap.put(64*9, 64*9);
14//hash不衝突，儲存到陣列索引為38的位置，此時總元素個數為48，新增閾值為48，不做處理。
15hashMap.put(38, 38);
16//hash不衝突，儲存到陣列索引為39的位置，此時總元素個數為49，新增閾值為48，擴容！！！
17hashMap.put(39, 39);
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2、內部實現過程：

討論題

1. 為何單鏈錶轉化為紅黑樹，要求節點個數大於8？
2. 為何轉化為紅黑樹前，要求陣列總長度要大於64？
3. 為何紅黑樹轉化為單鏈表，要求節點個數小於等於6？