一、put()
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;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
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;
}
源码的过程可以简单总结为以下三步
1、通过hash()函数计算key的哈希值，并得到其下标
2、将hash、key、value等信息封装成一个Node
3、根据当前数组位置上的结点情况，采用不同的方法放置此结点。比如是链表还是红黑树，是否需要从链表转为红黑树等
二、get()
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;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
1、通过hash()函数计算key的哈希值，并得到其下标
2、根据当前下标位置上的结点情况，采用不同的方法返回value。如果当前位置没有结点，返回null；如果有一个，直接返回；如果有多个，需要判断是链表还是红黑树，然后通过equals()方法判断传入的key与当前结点的key是否相同，不相同则比较下一个结点，相同则返回
三、如何确定下标
1、hash()函数
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
首先会先检验这个key是否为null，如果为null，那么hash固定为0，所以每个HashMap中只能存在一个key为null的结点。接着通过对key调用hashCode()函数，计算出它的哈希值，并将这个哈希值的高16位与低16位做异或运算，得到最终的哈希值hash
这个异或运算的作用是使key的下标分布更均匀
2、通过哈希值确定下标
tab[i = (n - 1) & hash]
接着会根据这个式子来确定数组下标，tab就是Node数组，n是数组容量
举个例子，当
n = 1 << 4 = 16时，其二进制为
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0000（因为是整型，所以一共32位）
n - 1 = 15，其二进制为
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
假设hash = 43532435，其二进制为
0000 0010 1001 1000 0100 0000 1001 0011
则(n - 1) & hash的结果二进制为
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011
所以下标为3
这就说明了为什么HashMap的容量一定要是2的n次幂，因为由这个确定下标的过程可以看出，只有当容量是2的n次幂时，(n - 1)的二进制的低位才会均为1，这样做与运算时保证了低位都有效，不会出现某个位置不会被使用的情况，最大化了空间利用率
为什么选择与运算而不是模运算呢？如果用(hash % capicity)当然也能得到相同的结果，但是因为位运算的效率更高，所以当然要选择与运算
