HashMap扩容时处理红黑树时的理解和思考

1.在HashMap的resize方法中，遍历旧数组的节点元素，判断如果是红黑树节点，则调用TreeNode的split方法，来判断是否需要将原来的红黑树节点拆分为两个节点（分别为新数组中位置j和j+oldCap）

final Node[] resize() {
        Node[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // 扩容位原数组的两倍大小
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        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"})
            Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node 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)e).split(this, newTab, j, oldCap);//拆分方法入口
                    else { // preserve order 保留原来节点元素的先后顺序
                        Node loHead = null, loTail = null;
                        Node hiHead = null, hiTail = null;
                        Node next;
                        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;
    }

 

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2.进入TreeNode的split方法：

final void split(HashMap map, Node[] tab, int index, int bit) {
            TreeNode b = this;
            // 将红黑树节点拆分成高低位链表
            TreeNode loHead = null, loTail = null;
            TreeNode hiHead = null, hiTail = null;
            int lc = 0, hc = 0;
            for (TreeNode e = b, next; e != null; e = next) {
                next = (TreeNode)e.next;
                e.next = null;
                if ((e.hash & bit) == 0) {//1
                    if ((e.prev = loTail) == null)
                        loHead = e;
                    else
                        loTail.next = e;
                    loTail = e;
                    ++lc;
                }
                else {
                    if ((e.prev = hiTail) == null)
                        hiHead = e;
                    else
                        hiTail.next = e;
                    hiTail = e;
                    ++hc;
                }
            }

            if (loHead != null) {
                if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
                    tab[index] = loHead.untreeify(map);//2
                else {
                    tab[index] = loHead;
                    if (hiHead != null) // (else is already treeified)//3
                        loHead.treeify(tab);
                }
            }
            if (hiHead != null) {
                if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
                    tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
                else {
                    tab[index + bit] = hiHead;
                    if (loHead != null)
                        hiHead.treeify(tab);
                }
            }
        }

 

q1:上图注释1(e.hash & bit) == 0的这样处理的含义？

TreeNode继承Node，树节点同时依然是链表节点，未扩容之前的旧数组中元素存放到同一个位置的链表中，并不意味这这些节点的hash值都相同；计算元素在数组中下标的公式为hash&(cap-1)；而hashMap的容量由内部保障肯定为2的整数倍,这里以默认容量16举例：

              元素1             元素 2

cap-1：01111              01111
       hash ：01100              11100
       result：01100              01100

元素1和元素2的低5位和oldCap-1的位与值结果相同，所以它们在旧数组下的下标相同，是同一个链表下的节点；但是hash值不同，而新数组的大小newCap扩容为原来的两倍，也就是32，转化成二进制100000；带入到下标计算公式，元素2在新数组的下标正好比元素1在新数组的位置多16，多出了oldCap的大小；

              元素1             元素 2

oldCap: 10000             10000
       hash:     01100             11100
       result： 00000             10000

所以e.hash & bit == 0，可用来判断元素是在新数组的原位置p，还是p+oldCap;

q2:注释2处的去树化处理tab[index] = loHead.untreeify(map)怎么理解？

当确定了低位链表处的节点数量小于红黑树转链表的阈值6时，需要进行对应的转换，至于前面提到的树节点本身也是链表节点，是否需要转，这里个人理解是，不转换为简单的链表节点，删除或者更新元素处理复杂。效率低，代码中也确实只做了简单的转换处理：

final Node untreeify(HashMap map) {
            Node hd = null, tl = null;
            for (Node q = this; q != null; q = q.next) {
                Node p = map.replacementNode(q, null);//转换为普通节点
                if (tl == null)
                    hd = p;
                else
                    tl.next = p;
                tl = p;
            }
            return hd;
        }

q3：注释三处的非空判断该怎么理解？

起初读到这段代码的时候，感觉很难理解，网上找的一些答案又解释的似是而非，无法让人信服，比如大部分直译为高位链表为空，未完成，低位链表不能转红黑树；但是这无法解释后面的else is already treeified原生注解；这里个人理解，高位链表如果为空，说明旧数组下的红黑树中的元素在新数组中仍然全部在同一个位置，且先后顺序没有改变，也就是注释中的已经树化了，没有必要再次树化；而当高位节点不为空，说明原链表元素被拆分了，切地位红黑树节点个数大于6，不满足转链表条件，需要重新树化。