HashMap源码之resize()函数逐行解读

final Node[] resize()
resize() 方法的作用是对哈希表进行初始化或者扩容。

final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        // 对原table的「容量oldCap」、「阈值oldThr」状态进行判断，并确定新 table 的「容量 newCap」、「阈值 newThr」
        // 原 table 「容量」大于 0
        if (oldCap > 0) {
            // 若 oldTab 的「容量oldCap」大于最大值
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE; // 将「阈值oldThr」设置为整数最大值
                return oldTab; // 直接返回
            }
            // 若 oldTab 扩容后的「容量newCap」仍在合理范围内且不小于默认的初始容量
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold // 将「阈值oldThr」扩大一倍得到 「newThr」
        }
        // oldTab「容量oldCap」等于 0，但是「阈值oldThr」大于 0 
        // （table 容量小于0会抛出异常的，所以一定是等于0）
        else if (oldThr > 0) 
            newCap = oldThr; // 将 oldTab 「阈值oldThr」赋值给 newTab 的「容量newCap」
        else {               
            // 对未初始化的 table 进行初始化
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        // 对于 「newThr」 未赋值的情况进行处理
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE); // 若ft在合理范围内，将其赋给 newThr，否则newThr赋值为整数最大值
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            // 新建 newTab
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            // 若 oldTab 不为null，对 oldTab 里的元素进行遍历
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                // 取出当前桶里的元素
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null; // 将 oldTab 的这个位置置为空（暂时不理解是否有必要这样做）
                    if (e.next == null)
                        // 如果桶里只有一个元素，直接重新计算该元素在 newTab 的位置
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        // 如果桶里的元素是红黑树形式的，将其拆分rehash
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        // 若桶里不止一个元素，且是以链表形式存在的
                        
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null; // 前缀为lo的变量指向的是rehash后新旧Tab位置一样的链表，loHead和loTail分别指向链表头部和尾部
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; // 前缀为hi的变量指向的是rehash后新旧Tab位置不一样的链表，hiHead和hiTail分别指向链表头部和尾部
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                // 将位置不变的元素连成一条链表
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
                                // 位置改变的元素连成一条链表
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        // 将链表放进 newTab 中
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        // 将链表放进 newTab 中
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }
 

先梳理一下 resize 的整个流程

• 先判断 oldTab 的状态，然后确定 newTab 的容量和阈值

  • 对于容量已经超过最大指的table，将 threshold 赋予整数最大值后，返回
  • 未被初始化的table（即容量和阈值都为0）会按照默认值进行初始化
  • 对于 table 为空，threshold 不为空的，把threshold赋给新 table 的容量

• 之后，将 oldTab 桶里的元素放入到 newTab 中。

那 resize 函数是如何计算每个元素在 newTab 的位置的呢？

首先我们要了解一下关于 capacity 的两个特性

• 一个哈希表的 capacity 都是 2 的 n 次幂；
• 哈希表扩容 newCapacity = 2 * oldCapacity。

再者，每个元素 e 在 table 中的位置是通过e.hash & (Capacity - 1)来计算的，这样可以使每个元素都落在table里，不会溢出。简单举个例子：

e.hash		25 : 1 1 0 0 1			17 : 1 0 0 0 1
cap - 1		 7 : 0 0 1 1 1			 7 : 0 0 1 1 1
result		 & : 0 0 0 0 1			 & : 0 0 0 0 1
index									 1                   1

因此，由于 capacity 都是 2 的 n 次幂 的这个特性，无论元素的hash值有多大，与（capacity-1）做 & 运算后，得到的结果都是 0～n-1，即只取后 log~2(capacity) 位。

那如果将newCap扩大一倍呢，结果就会是这样。

e.hash		25 : 1 1 0 0 1			17 : 1 0 0 0 1
newCap-1	15 : 0 1 1 1 1			15 : 0 1 1 1 1
result		 & : 0 1 0 0 1			 & : 0 0 0 0 1
index			         9					     1

由于哈希表扩容 newCapacity = 2 * oldCapacity，在以二进制的形式表示时，将 oldCapacity 向左移一位，低位补0， 就可以得到 newCapacity 了，所以（oldCapacity-1）向左移一位，低位补1，就可以得到（newCapacity-1）。

在下图所示的例子中，e.hash 分别与 oldCapacity 和 newCapacity 做与运算时，capacity-1的二进制表示中后三位都一样，只有第四位不一样。

这样的话，我们在计算元素 e 在 newTab 的新位置时，只需要查看第四位是 0 还是 1 就可以了。

• 第四位是 0，与 （newCapcity-1）做与运算的结果就和 （oldCapacity-1）一样，就不需要改变位置
• 第四位是 1，e.hash 在 newTab 中的位置就需要在 oldTab 原位置的基础上+oldCapacity

这里就可以解释为什么代码中有前缀为 lo 和 hi 的指针了，一个指向位置不变的链表，一个指向位置变化的链表（因为位置变化的元素在 newTab 中的位置都是一样的，都是 indexOfOldTab + oldCapacity）

在上面的例子中，对e.hash 的第四位进行判断，只需要 e.hash&oldCapacity 就可以了，因为 capacity 都是2的n此幂。

25 : 1 1 0 0 1			17 : 1 0 0 0 1
 8 : 0 1 0 0 0			 8 : 0 1 0 0 0
 & : 0 1 0 0 0			 & : 0 0 0 0 0

至此，resize() 函数的整个流程和思想基本就能看懂了。如果哪里写的不清楚，或者对这个函数有别的疑问，欢迎留言一起交流～

-》挖个坑，下次写 resize() 函数中对红黑树进行处理的函数，可是我连红黑树都没弄明白 = 。=

-》想建个技术联盟或者源码联盟，有兴趣的可以通过公主号联系我呀：一起学数据结构与算法。期待各位大佬的加入！！！