resize函数
因为HashMap的构造函数 并不会给内部的表开辟空间
而是在调用put函数时 如果表为空 调用resize方法
换句话说 resize函数不得不 考虑 任何不同形式的构造函数 及带一参 带两参 不带参的构造函数 调用resize方法
并且 当表中的数量 超过临界值时 也会调用resize方法
所以整个 大概思路
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旧表保存下来
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定义并赋值 旧表的长度 临界值 如果旧表为空则长度为0
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定义新表长度 新表临界值
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如果旧表中有元素
- 4.1 判断是否达最大长度 到达则无需再散列
- 4.2 否则 可以再散列
- 4.2.1 给新表长度和临界值赋值 分别都是是旧表的2倍
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如果旧表中 没有元素 并且 旧表有临界值 那么 就是这种构造函数调用的 new HashMap(50); 所以要将 newCap=oldThr;
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否则 在表为空 又没有临界值 指定新表的长度和临界值
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如果newThr还没被指定吗 如果没有 则指定 也就是说在旧表有指定临界值时的时候调用
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前期值的赋值准备做好了就可以再散列了
如何再散列
大概思路
- 如果表中的节点是树节点 则直接调用 splite (下篇讲)
- 如果不是树节点 也就是 普通的节点
这里有个很有意思的地方 e.hash & oldCap
这是为什么呢
根据源码表示的是链表中的每一个元素都要再散列 为什么都要再散列
首先必须明确的是 键存放在哪个桶中取决于他的hash值
并且存放在同一个桶中的hash值不一定相等 比如 长度为16 hash为5的元素hash为21的元素
都会在同一个桶中 通过 e.hash & oldCap就可以为元素分类了
如果e.hash是oldCap的奇数倍 则结果为oldCap 89是16的奇数倍 89/16=5 所以89 & 16 为16 如果e.hssh是oldCap的偶数倍 则结果为0 70/16=4 所以70 & 16 为0 也就是说任何hash值要么为0要么为oldCap即不为0 为0的由low负责不为0的由hight负责
如果为hight则将其分配在tab[j+oldCap]中
以下是具体的源码注释
final Node<K,V>[] resize() {
//threshold表示要调整大小的下一个值
//将之前的table 保存起来
Node<K,V>[] oldTab = table;
//旧表长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//旧的临界值 此时threshold已经在构造函数中完成了初始化
int oldThr = threshold;
//新表长度 新表的要调整的下一个值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//如果旧表长度大于最大容量 简而言之 太长了
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
//不能增加长度
//返回原始表
return oldTab;
}
//如果旧表的长度大于16 才需要计算临界值(threshold)
//put的
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold 这里是旧的阈值的两倍
}
//在oldTab为null的情况下 如果 oldThr>0 说明有指定初始容量
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold 将新表容量设为初始值的临界值
newCap = oldThr;
//在表为空 又没有临界值 指定新表的长度和临界值
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//newThr还没被指定吗 如果没有 则指定 也就是说在旧表有指定临界值时的时候调用
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
//确定新的临界值
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//对桶进行再散列
//那么桶中的元素该如何处理
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果这个桶中只有一个元素
if (e.next == null)
//e.hash & 最大索引 & 只有存在两个一则为一 0 和本身
//再散列
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
//平衡二叉树
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//链表
//为什么链表要再散列
//因为链表的映射值是相同的
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
//loHead 为 lowHead
//loTail 为 lowTail
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
//hiHead 为 hightHead
Node<K,V> next;
//遍历每个节点
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
//头结点
if (loTail == null)
loHead = e;
else
//尾巴的下一个节点
loTail.next = e;
//跟新尾节点
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
//尾巴
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//链表的最后一个设为null
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
//映射链表
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
如有错误还请大佬们指正
