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一文看懂HashMap

HashMap是面試中經(jīng)常問到的一個知識點(diǎn)，也是判斷一個候選人基礎(chǔ)是否扎實(shí)的標(biāo)準(zhǔn)之一，因?yàn)橥ㄟ^HashMap可以引出很多知識點(diǎn)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(數(shù)組、鏈表、紅黑樹)、equals和hashcode方法，除此之外還可以引出線程安全的問題，HashMap是我在初學(xué)階段學(xué)到的設(shè)計(jì)的最為巧妙的集合，里面有很多細(xì)節(jié)以及優(yōu)化技巧都值得我們深入學(xué)習(xí)，本文將會涉及到以下問題

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默認(rèn)大小、負(fù)載因子以及擴(kuò)容倍數(shù)
底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
如何處理hash沖突
如何計(jì)算key的hash值
數(shù)組長度為什么是2的冪次方
查找、插入、擴(kuò)容過程

如果上面的都能回答出來的話那么這篇文章可能不太適合你，話不多說進(jìn)入正文。

注意：本文源碼都是以JDK1.8版本講解

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

在 JDK1.8 中，HashMap 是由數(shù)組+鏈表+紅黑樹構(gòu)成(1.7版本是數(shù)組+鏈表)
當(dāng)一個值中要存儲到HashMap中的時候會根據(jù)Key的值來計(jì)算出他的hash，通過hash值來確認(rèn)存放到數(shù)組中的位置，如果發(fā)生hash沖突就以鏈表的形式存儲，當(dāng)鏈表過長的話，HashMap會把這個鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹來存儲，如圖所示：

在看源碼之前我們需要先看看一些基本屬性

 
 
 
 
  
  
  
  //默認(rèn)初始容量為16  
  
  
  
  static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;  
  
  
  
  //默認(rèn)負(fù)載因子為0.75  
  
  
  
  static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;  
  
  
  
  //Hash數(shù)組(在resize()中初始化)  
  
  
  
  transient Node[] table;  
  
  
  
  //元素個數(shù)  
  
  
  
  transient int size;  
  
  
  
  //容量閾值(元素個數(shù)超過該值會自動擴(kuò)容)    
  
  
  
  int threshold;

table數(shù)組里面存放的是Node對象，Node是HashMap的一個內(nèi)部類，用來表示一個key-value，源碼如下：

 
 
 
 
  
  
  
  static class Node implements Map.Entry {  
  
  
  
      final int hash;  
  
  
  
      final K key;  
  
  
  
      V value;  
  
  
  
      Node next;  
  
  
  
      Node(int hash, K key, V value, Node next) {  
  
  
  
          this.hash = hash;  
  
  
  
          this.key = key;  
  
  
  
          this.value = value;  
  
  
  
          this.next = next;  
  
  
  
      }   
  
  
  
      public final K getKey()        { return key; }  
  
  
  
      public final V getValue()      { return value; }  
  
  
  
      public final String toString() { return key + "=" + value; }  
  
  
  
      public final int hashCode() {  
  
  
  
          return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);//^表示相同返回0，不同返回1  
  
  
  
          //Objects.hashCode(o)————>return o != null ? o.hashCode() : 0;  
  
  
  
      }  
  
  
  
      public final V setValue(V newValue) {  
  
  
  
          V oldValue = value;  
  
  
  
          value = newValue;  
  
  
  
          return oldValue;  
  
  
  
      } 
  
  
  
      public final boolean equals(Object o) {  
  
  
  
          if (o == this)  
  
  
  
              return true;  
  
  
  
          if (o instanceof Map.Entry) {  
  
  
  
              Map.Entry e = (Map.Entry)o;  
  
  
  
              //Objects.equals(1,b)————> return (a == b) || (a != null && a.equals(b));  
  
  
  
              if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue()))  
  
  
  
                  return true;  
  
  
  
          }  
  
  
  
          return false;  
  
  
  
      }  
  
  
  
  }

總結(jié)

默認(rèn)初始容量為16，默認(rèn)負(fù)載因子為0.75
threshold = 數(shù)組長度 * loadFactor，當(dāng)元素個數(shù)超過threshold(容量閾值)時，HashMap會進(jìn)行擴(kuò)容操作
table數(shù)組中存放指向鏈表的引用

這里需要注意的一點(diǎn)是table數(shù)組并不是在構(gòu)造方法里面初始化的，它是在resize(擴(kuò)容)方法里進(jìn)行初始化的。

table數(shù)組長度永遠(yuǎn)為2的冪次方

總所周知，HashMap數(shù)組長度永遠(yuǎn)為2的冪次方(指的是table數(shù)組的大小)，那你有想過為什么嗎？

首先我們需要知道HashMap是通過一個名為tableSizeFor的方法來確保HashMap數(shù)組長度永遠(yuǎn)為2的冪次方的，源碼如下：

 
 
 
 
  
  
  
  /*找到大于或等于 cap 的最小2的冪，用來做容量閾值*/  
  
  
  
  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;  
  
  
  
  }

tableSizeFor的功能（不考慮大于最大容量的情況）是返回大于等于輸入?yún)?shù)且最近的2的整數(shù)次冪的數(shù)。比如10，則返回16。

該算法讓最高位的1后面的位全變?yōu)?。最后再讓結(jié)果n+1，即得到了2的整數(shù)次冪的值了。

讓cap-1再賦值給n的目的是另找到的目標(biāo)值大于或等于原值。例如二進(jìn)制1000，十進(jìn)制數(shù)值為8。如果不對它減1而直接操作，將得到答案10000，即16。顯然不是結(jié)果。減1后二進(jìn)制為111，再進(jìn)行操作則會得到原來的數(shù)值1000，即8。通過一系列位運(yùn)算大大提高效率。

那在什么地方會用到tableSizeFor方法呢？

答案就是在構(gòu)造方法里面調(diào)用該方法來設(shè)置threshold，也就是容量閾值。

這里你可能又會有一個疑問：為什么要設(shè)置為threshold呢？

因?yàn)樵跀U(kuò)容方法里第一次初始化table數(shù)組時會將threshold設(shè)置數(shù)組的長度，后續(xù)在講擴(kuò)容方法時再介紹。

 
 
 
 
  
  
  
  /*傳入初始容量和負(fù)載因子*/  
  
  
  
  public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {     
  
  
  
      if (initialCapacity < 0)  
  
  
  
          throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity);  
  
  
  
      if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)  
  
  
  
          initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;  
  
  
  
      if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))  
  
  
  
          throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);       
  
  
  
      this.loadFactor = loadFactor;  
  
  
  
      this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);  
  
  
  
  }

那么為什么要把數(shù)組長度設(shè)計(jì)為2的冪次方呢？

我個人覺得這樣設(shè)計(jì)有以下幾個好處：

1、當(dāng)數(shù)組長度為2的冪次方時，可以使用位運(yùn)算來計(jì)算元素在數(shù)組中的下標(biāo)

HashMap是通過index=hash&(table.length-1)這條公式來計(jì)算元素在table數(shù)組中存放的下標(biāo)，就是把元素的hash值和數(shù)組長度減1的值做一個與運(yùn)算，即可求出該元素在數(shù)組中的下標(biāo)，這條公式其實(shí)等價于hash%length，也就是對數(shù)組長度求模取余，只不過只有當(dāng)數(shù)組長度為2的冪次方時，hash&(length-1)才等價于hash%length，使用位運(yùn)算可以提高效率。

2、增加hash值的隨機(jī)性，減少hash沖突

如果 length 為 2 的冪次方，則 length-1 轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制必定是 11111……的形式，這樣的話可以使所有位置都能和元素hash值做與運(yùn)算，如果是如果 length 不是2的次冪，比如length為15，則length-1為14，對應(yīng)的二進(jìn)制為1110，在和hash 做與運(yùn)算時，最后一位永遠(yuǎn)都為0 ，浪費(fèi)空間。

擴(kuò)容

HashMap每次擴(kuò)容都是建立一個新的table數(shù)組，長度和容量閾值都變?yōu)樵瓉淼膬杀?，然后把原?shù)組元素重新映射到新數(shù)組上，具體步驟如下：

首先會判斷table數(shù)組長度，如果大于0說明已被初始化過，那么按當(dāng)前table數(shù)組長度的2倍進(jìn)行擴(kuò)容，閾值也變?yōu)樵瓉淼?倍
若table數(shù)組未被初始化過，且threshold(閾值)大于0說明調(diào)用了HashMap(initialCapacity, loadFactor)構(gòu)造方法，那么就把數(shù)組大小設(shè)為threshold
若table數(shù)組未被初始化，且threshold為0說明調(diào)用HashMap()構(gòu)造方法，那么就把數(shù)組大小設(shè)為16，threshold設(shè)為16*0.75
接著需要判斷如果不是第一次初始化，那么擴(kuò)容之后，要重新計(jì)算鍵值對的位置，并把它們移動到合適的位置上去，如果節(jié)點(diǎn)是紅黑樹類型的話則需要進(jìn)行紅黑樹的拆分。

這里有一個需要注意的點(diǎn)就是在JDK1.8 HashMap擴(kuò)容階段重新映射元素時不需要像1.7版本那樣重新去一個個計(jì)算元素的hash值，而是通過hash & oldCap的值來判斷，若為0則索引位置不變，不為0則新索引=原索引+舊數(shù)組長度，為什么呢？具體原因如下：

因?yàn)槲覀兪褂玫氖?次冪的擴(kuò)展(指長度擴(kuò)為原來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動2次冪的位置。因此，我們在擴(kuò)充HashMap的時候，不需要像JDK1.7的實(shí)現(xiàn)那樣重新計(jì)算hash，只需要看看原來的hash值新增的那個bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap

這點(diǎn)其實(shí)也可以看做長度為2的冪次方的一個好處，也是HashMap 1.7和1.8之間的一個區(qū)別，具體源碼如下：

 
 
 
 
  
  
  
  /*擴(kuò)容*/  
  
  
  
  final Node[] resize() {  
  
  
  
      Node[] oldTab = table;  
  
  
  
      int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;  
  
  
  
      int oldThr = threshold;  
  
  
  
      int newCap, newThr = 0;   
  
  
  
      //1、若oldCap>0 說明hash數(shù)組table已被初始化  
  
  
  
      if (oldCap > 0) {  
  
  
  
          if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {  
  
  
  
              threshold = Integer.MAX_VALUE;  
  
  
  
              return oldTab;  
  
  
  
          }//按當(dāng)前table數(shù)組長度的2倍進(jìn)行擴(kuò)容，閾值也變?yōu)樵瓉淼?倍  
  
  
  
          else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)  
  
  
  
              newThr = oldThr << 1;   
  
  
  
      }//2、若數(shù)組未被初始化，而threshold>0說明調(diào)用了HashMap(initialCapacity)和HashMap(initialCapacity, loadFactor)構(gòu)造器  
  
  
  
      else if (oldThr > 0)  
  
  
  
          newCap = oldThr;//新容量設(shè)為數(shù)組閾值  
  
  
  
      else { //3、若table數(shù)組未被初始化，且threshold為0說明調(diào)用HashMap()構(gòu)造方法         
  
  
  
           newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//默認(rèn)為16  
  
  
  
          newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//16*0.75  
  
  
  
      } 
  
  
  
       //若計(jì)算過程中，閾值溢出歸零，則按閾值公式重新計(jì)算  
  
  
  
      if (newThr == 0) {  
  
  
  
          float ft = (float)newCap * loadFactor;  
  
  
  
          newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?  
  
  
  
                    (int)ft : Integer.MAX_VALUE);  
  
  
  
      }  
  
  
  
      threshold = newThr;  
  
  
  
      //創(chuàng)建新的hash數(shù)組，hash數(shù)組的初始化也是在這里完成的  
  
  
  
      Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];  
  
  
  
      table = newTab;  
  
  
  
      //如果舊的hash數(shù)組不為空，則遍歷舊數(shù)組并映射到新的hash數(shù)組  
  
  
  
      if (oldTab != null) {  
  
  
  
          for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {  
  
  
  
              Node e;  
  
  
  
              if ((e = oldTab[j]) != null) {  
  
  
  
                  oldTab[j] = null;//GC  
  
  
  
                  if (e.next == null)//如果只鏈接一個節(jié)點(diǎn)，重新計(jì)算并放入新數(shù)組  
  
  
  
                      newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;  
  
  
  
                  //若是紅黑樹，則需要進(jìn)行拆分      
  
  
  
                  else if (e instanceof TreeNode)  
  
  
  
                      ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);  
  
  
  
                  else {   
  
  
  
                      //rehash————>重新映射到新數(shù)組  
  
  
  
                      Node loHead = null, loTail = null;  
  
  
  
                      Node hiHead = null, hiTail = null;  
  
  
  
                      Node next;  
  
  
  
                      do {  
  
  
  
                          next = e.next;  
  
  
  
                          /*注意這里使用的是：e.hash & oldCap，若為0則索引位置不變，不為0則新索引=原索引+舊數(shù)組長度*/  
  
  
  
                          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;  
  
  
  
  }

在擴(kuò)容方法里面還涉及到有關(guān)紅黑樹的幾個知識點(diǎn)：

鏈表樹化

指的就是把鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹，樹化需要滿足以下兩個條件：

鏈表長度大于等于8
table數(shù)組長度大于等于64

為什么table數(shù)組容量大于等于64才樹化？

因?yàn)楫?dāng)table數(shù)組容量比較小時，鍵值對節(jié)點(diǎn) hash 的碰撞率可能會比較高，進(jìn)而導(dǎo)致鏈表長度較長。這個時候應(yīng)該優(yōu)先擴(kuò)容，而不是立馬樹化。

紅黑樹拆分

拆分就是指擴(kuò)容后對元素重新映射時，紅黑樹可能會被拆分成兩條鏈表。

由于篇幅有限，有關(guān)紅黑樹這里就不展開了。

查找

HashMap的查找是非?？斓?，要查找一個元素首先得知道key的hash值，在HashMap中并不是直接通過key的hashcode方法獲取哈希值，而是通過內(nèi)部自定義的hash方法計(jì)算哈希值，我們來看看其實(shí)現(xiàn)：

 
 
 
 
  
  
  
  static final int hash(Object key) {  
  
  
  
      int h;  
  
  
  
      return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);  
  
  
  
  }

(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 是為了讓高位數(shù)據(jù)與低位數(shù)據(jù)進(jìn)行異或，變相的讓高位數(shù)據(jù)參與到計(jì)算中，int有 32 位，右移16位就能讓低16位和高16位進(jìn)行異或，也是為了增加hash值的隨機(jī)性。

知道如何計(jì)算hash值后我們來看看get方法

 
 
 
 
  
  
  
  public V get(Object key) {  
  
  
  
      Node e;  
  
  
  
      return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;//hash(key)不等于key.hashCode  
  
  
  
  } 
  
  
  
  final Node getNode(int hash, Object key) {  
  
  
  
      Node[] tab; //指向hash數(shù)組  
  
  
  
      Node first, e; //first指向hash數(shù)組鏈接的第一個節(jié)點(diǎn)，e指向下一個節(jié)點(diǎn)  
  
  
  
      int n;//hash數(shù)組長度  
  
  
  
      K k;  
  
  
  
      /*(n - 1) & hash ————>根據(jù)hash值計(jì)算出在數(shù)組中的索引index（相當(dāng)于對數(shù)組長度取模，這里用位運(yùn)算進(jìn)行了優(yōu)化）*/  
  
  
  
      if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {  
  
  
  
          //基本類型用==比較，其它用euqals比較  
  
  
  
          if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
  
  
  
              return first;  
  
  
  
          if ((e = first.next) != null) {  
  
  
  
              //如果first是TreeNode類型，則調(diào)用紅黑樹查找方法  
  
  
  
              if (first instanceof TreeNode)  
  
  
  
                  return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);  
  
  
  
              do {//向后遍歷  
  
  
  
                  if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
  
  
  
                      return e;  
  
  
  
              } while ((ee = e.next) != null);  
  
  
  
          }  
  
  
  
      }  
  
  
  
      return null;  
  
  
  
  }

這里要注意的一點(diǎn)就是在HashMap中用 (n - 1) & hash 計(jì)算key所對應(yīng)的索引index（相當(dāng)于對數(shù)組長度取模，這里用位運(yùn)算進(jìn)行了優(yōu)化），這點(diǎn)在上面已經(jīng)說過了，就不再廢話了。

插入

我們先來看看插入元素的步驟：

當(dāng)table數(shù)組為空時，通過擴(kuò)容的方式初始化table
通過計(jì)算鍵的hash值求出下標(biāo)后，若該位置上沒有元素(沒有發(fā)生hash沖突)，則新建Node節(jié)點(diǎn)插入
若發(fā)生了hash沖突，遍歷鏈表查找要插入的key是否已經(jīng)存在，存在的話根據(jù)條件判斷是否用新值替換舊值
如果不存在，則將元素插入鏈表尾部，并根據(jù)鏈表長度決定是否將鏈表轉(zhuǎn)為紅黑樹
判斷鍵值對數(shù)量是否大于閾值，大于的話則進(jìn)行擴(kuò)容操作

先看完上面的流程，再來看源碼會簡單很多，源碼如下：

 
 
 
 
  
  
  
  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[] tab;//指向hash數(shù)組  
  
  
  
      Node p;//初始化為table中第一個節(jié)點(diǎn)  
  
  
  
      int n, i;//n為數(shù)組長度，i為索引   
  
  
  
      //tab被延遲到插入新數(shù)據(jù)時再進(jìn)行初始化  
  
  
  
      if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)  
  
  
  
          n = (tab = resize()).length;  
  
  
  
      //如果數(shù)組中不包含Node引用，則新建Node節(jié)點(diǎn)存入數(shù)組中即可      
  
  
  
      if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)  
  
  
  
          tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//new Node<>(hash, key, value, next)  
  
  
  
      else {  
  
  
  
          Node e; //如果要插入的key-value已存在，用e指向該節(jié)點(diǎn)  
  
  
  
          K k;  
  
  
  
          //如果第一個節(jié)點(diǎn)就是要插入的key-value，則讓e指向第一個節(jié)點(diǎn)（p在這里指向第一個節(jié)點(diǎn)）  
  
  
  
          if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
  
  
  
              e = p;  
  
  
  
          //如果p是TreeNode類型，則調(diào)用紅黑樹的插入操作（注意：TreeNode是Node的子類）  
  
  
  
          else if (p instanceof TreeNode)  
  
  
  
              e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);  
  
  
  
          else {  
  
  
  
              //對鏈表進(jìn)行遍歷，并用binCount統(tǒng)計(jì)鏈表長度  
  
  
  
              for (int binCount = 0; ; ++binCount) {  
  
  
  
                  //如果鏈表中不包含要插入的key-value，則將其插入到鏈表尾部  
  
  
  
                  if ((e = p.next) == null) {  
  
  
  
                      p.next = newNode(hash, key, value, null);  
  
  
  
                      //如果鏈表長度大于或等于樹化閾值，則進(jìn)行樹化操作  
  
  
  
                      if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)  
  
  
  
                          treeifyBin(tab, hash);  
  
  
  
                      break;  
  
  
  
                  }  
  
  
  
                  //如果要插入的key-value已存在則終止遍歷，否則向后遍歷  
  
  
  
                  if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
  
  
  
                      break;  
  
  
  
                  p = e; 
  
  
  
               }  
  
  
  
          }  
  
  
  
          //如果e不為null說明要插入的key-value已存在  
  
  
  
          if (e != null) {  
  
  
  
              V oldValue = e.value;  
  
  
  
              //根據(jù)傳入的onlyIfAbsent判斷是否要更新舊值  
  
  
  
              if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)  
  
  
  
                  e.value = value;  
  
  
  
              afterNodeAccess(e);  
  
  
  
              return oldValue;  
  
  
  
          }  
  
  
  
      }  
  
  
  
      ++modCount;  
  
  
  
      //鍵值對數(shù)量超過閾值時，則進(jìn)行擴(kuò)容  
  
  
  
      if (++size > threshold)  
  
  
  
          resize();  
  
  
  
      afterNodeInsertion(evict);//也是空函數(shù)？回調(diào)？不知道干嘛的  
  
  
  
      return null;  
  
  
  
  }

從源碼也可以看出table數(shù)組是在第一次調(diào)用put方法后才進(jìn)行初始化的。

這里還有一個知識點(diǎn)就是在JDK1.8版本HashMap是在鏈表尾部插入元素的，而在1.7版本里是插入鏈表頭部的，1.7版本這么設(shè)計(jì)的原因可能是作者認(rèn)為新插入的元素使用到的頻率會比較高，插入頭部的話可以減少遍歷次數(shù)。

那為什么1.8改成尾插法了呢？主要是因?yàn)轭^插法在多線程環(huán)境下可能會導(dǎo)致兩個節(jié)點(diǎn)互相引用，形成死循環(huán)，由于此文主要講解1.8版本，感興趣的小伙伴可以去看看1.7版本的源碼。

刪除

HashMap的刪除操作并不復(fù)雜，僅需三個步驟即可完成。

定位桶位置
遍歷鏈表找到相等的節(jié)點(diǎn)
第三步刪除節(jié)點(diǎn)

 
 
 
 
  
  
  
  public V remove(Object key) {  
  
  
  
      Node e;  
  
  
  
      return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value;  
  
  
  
  }  
  
  
  
  final Node removeNode(int hash, Object key, Object value,boolean matchValue, boolean movable) {  
  
  
  
      Node[] tab;   
  
  
  
      Node p;   
  
  
  
      int n, index;  
  
  
  
      //1、定位元素桶位置  
  
  
  
      if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {  
  
  
  
          Node node = null, e;   
  
  
  
          K k;   
  
  
  
          V v;  
  
  
  
          // 如果鍵的值與鏈表第一個節(jié)點(diǎn)相等，則將 node 指向該節(jié)點(diǎn)  
  
  
  
          if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
  
  
  
              node = p;  
  
  
  
          else if ((e = p.next) != null) {    
  
  
  
              // 如果是 TreeNode 類型，調(diào)用紅黑樹的查找邏輯定位待刪除節(jié)點(diǎn)  
  
  
  
              if (p instanceof TreeNode)  
  
  
  
                  node = ((TreeNode)p).getTreeNode(hash, key);  
  
  
  
              else {  
  
  
  
                  // 2、遍歷鏈表，找到待刪除節(jié)點(diǎn)  
  
  
  
                  do {  
  
  
  
                      if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {  
  
  
  
                          node = e;  
  
  
  
                          break;  
  
  
  
                      } 
  
  
  
                       p = e;  
  
  
  
                  } while ((ee = e.next) != null);  
  
  
  
              }  
  
  
  
          }          
  
  
  
          // 3、刪除節(jié)點(diǎn)，并修復(fù)鏈表或紅黑樹  
  
  
  
          if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) {  
  
  
  
              if (node instanceof TreeNode)  
  
  
  
                  ((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable);  
  
  
  
              else if (node == p)  
  
  
  
                  tab[index] = node.next;  
  
  
  
              else  
  
  
  
                  p.next = node.next;  
  
  
  
              ++modCount;  
  
  
  
              --size;  
  
  
  
              afterNodeRemoval(node);  
  
  
  
              return node;  
  
  
  
          }  
  
  
  
      }  
  
  
  
      return null;  
  
  
  
  }

注意：刪除節(jié)點(diǎn)后可能破壞了紅黑樹的平衡性質(zhì)，removeTreeNode方法會對紅黑樹進(jìn)行變色、旋轉(zhuǎn)等操作來保持紅黑樹的平衡結(jié)構(gòu)，這部分比較復(fù)雜，感興趣的小伙伴可看下面這篇文章：紅黑樹詳解

遍歷

在工作中HashMap的遍歷操作也是非常常用的，也許有很多小伙伴喜歡用for-each來遍歷，但是你知道其中有哪些坑嗎？

看下面的例子，當(dāng)我們在遍歷HashMap的時候，若使用remove方法刪除元素時會拋出ConcurrentModificationException異常

 
 
 
 
  
  
  
  Map map = new HashMap<>();  
  
  
  
         map.put("1", 1);  
  
  
  
         map.put("2", 2);  
  
  
  
         map.put("3", 3);  
  
  
  
         for (String s : map.keySet()) {  
  
  
  
             if (s.equals("2"))   
  
  
  
                 map.remove("2");                                                 

                                                當(dāng)前題目：一文看懂HashMap                                                

                                                當(dāng)前鏈接：http://www.fisionsoft.com.cn/article/ccsddho.html

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