前面分析了List的两个实例类，现在我们开始分析Map。至于为什么跳过Set先分析Map。嘿嘿，Set中的HashSet是基于HashMap实现的、TreeSet是基于TreeMap实现的这种事情，我会先剧透？
HashMap定义及说明
按照惯例，先看定义：
public class HashMap extends AbstractMap
implements Map, Cloneable, Serializable {}
先分析一下定义：
1、继承了AbstractMap，实现了Map接口。即可以有Map基本的操作。还通过AbstractMap默认实现了部分方法。
2、实现了Cloneable，即支持clone。
3、实现了Serializable，即支持序列化和反序列化。
接下来，再看看构造方法：
//数组的最大长度
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//使用指定的初始容量和加载因子构造一个空的HashMap
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//指定的初始容量不能小于0
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//使用的初始容量不能大于1*2^30
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//加载因子不能小于等于0或者是非数字的值(无穷大或无穷小等)
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
//给初始容量和加载因子赋初值
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//使用指定的初始容量和默认加载因子（0.75）构造一个空的HashMap
public HashMap(int initialCapacity){
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//使用默认初始容量（16）和默认加载因子（0.75）构造一个空的HashMap
public HashMap(){
//初始化默认加载因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
//使用与指定Map相同的映射构造一个新的HashMap。 使用默认加载因子（0.75）和足以在指定的Map 中保存映射的初始容量创建HashMap。
public HashMap(Map m) {
}
从第一个构造函数中我们可以看到对初始容量和加载因子的限定。初始容量不能大于2^30且必须是2的幂。加载因子必须大于0且小余无穷大。了解了这些后，我们去看看HashMap是怎么工作的。
HashMap的源码简析
初始化了一个Map之后，我们一般会往Map中添加元素，那么，就去put()方法中看一下。不过，在看源码之前，我们先了解一些概念，以便理解源码
准备工作(哈希表)
hashCode
假如我们需要一个存储键值对的容器，我们会这怎样去构建它？比如创建一个数组，用数组来存储？但是如果我们想从中取出某个对象呢？那我们就的去遍历这个数组，看看是否有对应的键。这么做的效率是很低的，那么，有没有一种方式可以把所有类型的值都转化为整数，这样，我们就可以根据索引来存取值了。
我们知道，object是所有类的基类，而Object中提供了hashCode方法来获取一个对象的hashCode值。通过这个方法，可以返回一个32位的整数。这样，我们就有了一个整数值来做索引了。但是，用这么大的值来做索引明显不可行。那么怎么办呢？我们有没有什么办法可以缩小这个值吗？
除留余数法
除留余数法为最常用的构造散列函数方法，假如有一个初始长度为m的数组，我们要根据某个对象的hashcode计算出一个0～m-1的整数，用来将它放入数组中，则计算公式为：
f(key) = key mod p (p ≤ m)
其中，mod为取模(求余数)的意思(即取hashcode%m)。这样，我们就将一个大的整数转化为一个数组可以接受的数字。但是，这么算的话，会出现很多hashcode值不同，但是结果相同的情况，即哈希碰撞。处理碰撞有两种常用的方式：开放地址法和链地址法。
开放地址法(线性探测法)
开放地址法，就是如果发生了冲突，就去寻找下一个空的散列地址。只要表足够大，总是能找到的。
公式为：
fi(key)=(f(key)+di) MOD m (di=1,2,…,k(k<=m-1))
这种做法具体是指当冲突发生的时候，使用某种探测技术在散列表上形成一个探测序列。然后沿着这个序列查找指定的键值对代表的地址。如果找到了指定的键值对代表的地址，且当前地址单元为空，则将此键值对存进去。如果当前地址内有值，则去找一个地址单元为空的地址，将键值对存进去。如果之后的所有地址单元都不为空，则再从头开始找，直到找到一个空的地址单元，并存入键值对。
由此可见，我们的数组长度的要大于元素个数。这样才能减少碰撞。
链地址法(拉链法)
上面的方法是，如果有冲突，即发生了碰撞，就去找其他的地址单元为空的地址。可是，为什么发生了碰撞就要离开，大家都是那个值，一起待着不行么？
可以呀，用链地址法。就是用一个数组，数组中的每个元素都指向一个链表。每当有散列值为该元素的索引的键值对进来，就将其存入链表中。这种方法的思想就是数组要选的足够大，以保证所有的链表要尽可能的短，以保证高效的查找。HashMap就是用的这个方法
开始分析源码
好了，了解了那些知识点后，我们从put()方法及其相关方法下手，源码如下：
//将指定的值与此映射中的指定键相关联。 如果映射先前包含键的映射，则替换旧值。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//计算key的哈希值
static final int hash(Object key) {
int h;
//混淆hashCode，减少插入hashMap时的hash冲突(用高16位于低16位做异或运算)
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//该表在首次使用时初始化，并根据需要调整大小。 分配时，长度始终是2的幂。某些操作中，允许为0
transient Node[] table;
//将链表转为红黑树的阈值，当链表节点个大于等于TREEIFY_THRESHOLD - 1时，会将该链表换成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//数组的阈值
int threshold;
//将数据填入HashMap中
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//tab：内部数组；p：hash对应的索引位中的第一个节点；n：内部数组的长度；i：hash对应的索引位
Node[] tab; Node p; int n, I;
//判断是否初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//tab为初始值，则初始化数组大小
n = (tab = resize()).length;
//计算数组索引，并判断该索引下第一个节点的元素是否为null
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//如果该索引下第一个节点为null，则添加一个新的节点
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//该索引下第一个节点不为null
Node e; K k;
//判断该索引下第一个元素的key值是否与要添加的元素相同
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//相同则将p赋值给e
e = p;
//如果该索引下第一个元素的key值与要添加的元素不相同，判断p是不是一个红黑树结构
else if (p instanceof TreeNode)
//如果p是红黑树结构，则将要插入的元素添加到数组里面，并赋值给e
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//如果p不是红黑树结构，则遍历此索引下的节点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//如果某个节点的下个节点为null
if ((e = p.next) == null) {
//将新的元素赋予下个节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果以遍历的节点的个数大于等于8-1=7
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
//尝试将次链表转为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
//结束循环
break;
}
//如果某个位置的元素跟新元素的key相同
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//结束循环
break;
//将当前循环位置的节点值赋予p，并开始下次循环
p = e;
}
}
//如果循环结束，且e被赋值
if (e != null) {
//获取e的value
V oldValue = e.value;
//如果e节点的value为null或者可以用新值覆盖旧值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新的value覆盖e节点的value
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
//返回value值
return oldValue;
}
}
//修改次数加一
++modCount;
//判断当前的数组长度是否大于阈值
if (++size > threshold)
//加倍数组大小
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
//数组的最大长度
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//最大阈值
public static final int MAX_VALUE = 0x7fffffff;
//默认初始容量，必须是2的幂
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4（16）
//初始化或加倍数组大小
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//如果数组长度到达最大值，则直接返回
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//如果旧的数组长度*2小于最大数组长度，且旧的数组长度大于等于默认数组长度
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//将容量扩充一倍
newThr = oldThr << 1;
}
//如果数组长度等于0，但是threshold大于0(带参构造设置)，则将threshold置为数组长度
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
else {
//否则，使用默认的数组长度及加载因子，并计算数组容量
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//如果数组容量为0，可能上面oldThr << 1移除了最高位
if (newThr == 0) {
//重新计算数组容量
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//将计算好的数组容量赋值给threshold
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//用计算好数组长度新建一个Node
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
//将新建好的Node赋于table
table = newTab;
//如果table之前已被使用
if (oldTab != null) {
//遍历数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
//取出索引下的第一个节点，并判断是否为null
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果此链表只有一个节点，则将此元素存入(要重新计算索引)
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果是红黑树的结构
else if (e instanceof TreeNode)
//调整大小
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
//loHead，loTail为原链表的节点
Node loHead = null, loTail = null;
// hiHeadm, hiTail为新链表节点
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
//如果此链表有多个节点，则遍历节点
do {
//获取下个节点的元素
next = e.next;
//新增bit为0的节点，存入原链表
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 新增bit为1的节点，存入新链表
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原链表存回原索引位
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//新链表存入：原链表+索引长度
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
//单向链表结构，属性包括当前位置的元素的key和value，及其后面元素位置的指针。还有此位置元素的hash值。
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;
}
// key的hashCode异或value的hashCode
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
//其他的方法
.........
}
//红黑树结构
static final class TreeNode extends LinkedHashMap.LinkedHashMapEntry {
TreeNode parent; // red-black tree links
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node next) {
super(hash, key, val, next);
}
//其他方法
.....................
//最小树形化的容量，即：当内部数组长度小于64时，不会将链表转化成红黑树，而是优先扩充数组
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//对于给定的散列unles表，在索引处替换bin中的所有链接节点太小，在这种情况下调整大小。
final void treeifyBin(Node[] tab, int hash) {
int n, index; Node e;
//如果数组为null或者数组长度小于64
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
//扩充数组
resize();
//否则，将链表转为红黑树
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode hd = null, tl = null;
do {
TreeNode p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
然后，再看一下它的remove方法：
public V remove(Object key) {
Node e;
//判断是否有key及其相关的映射，如果有，则移除并返回
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
// 实现Map.remove和相关方法
final Node removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
//tab：内部数组 p：某个节点值 n：数组长度 index：索引位置
Node[] tab; Node p; int n, index;
//将table的值赋予tab并判断是否为空，将与key对应的索引位置的第一个节点的值赋予p并判断是否为空，只要有一个为空，则放回null
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node node = null, e; K k; V v;
//判断p的hash值及key与传入的参数的hash值和key是否相同
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//相同则将p的值赋予node
node = p;
//不相同，判断是否有下一个元素
else if ((e = p.next) != null) {
//有下一个元素，判断p是否为红黑树结构
if (p instanceof TreeNode)
//是红黑树结构，则获取指定节点
node = ((TreeNode)p).getTreeNode(hash, key);
else {
//链表结构，则遍历链表，找传入的key所对应的节点，找到后将其赋值给node
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
//如果在此处返回，则noed为p的下一个节点(下面做判断要用)
break;
}
//将e赋值给p
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//判断node、value及是否删除元素
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//判断要删除的节点是否为红黑树结构
if (node instanceof TreeNode)
//删除红黑树的node节点
((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//如果node等于p，则node为首节点，那么，将node的下个元素置为首节点，删除node
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
//否则，p和node经历过循环，则将p的下个元素置为node的下个元素，删除node
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
//删除后处理其对应链表前后关系，为LinkedHashMap留的
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
上面代码中的解释已经很清楚了，就不做其他分析了。
好了，现在把上面分析的总结一下：
1、HashMap是一个基于拉链法实现的散列表，内部由数组(用索引确定键值对的位置)、链表(存储hash值、key、value和下个节点的地址)和红黑树实现。
2、HashMap中的数组默认的初始容量为16，容量的增长必须以2的次方的方式扩容。且要小于1 << 30。
3、加载因子的默认中是0.75。即当当前数组内的元素的个数为数组容量的0.75，则数组就会被扩充。
4、HashMap中的Node是一个单链表模式的类。HashMap内部数组中的元素是单链表类型的。当链表长度大于等于7的时候，单链表会判断是扩容还是转为红黑树。判断的依据是数组的长度是否大于64。而当链表的长度小于6的时候，又会将红黑树转为链表(在split(HashMap
源码中的其他细节
1、tableSizeFor()方法做了些什么？
我们再看一下这个方法：
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;
}
直接看好像看不出什么，那我们就给cap赋一个值，看看在这个方法中经历了什么。比如，我们给cap赋值为10,那么10-1=9，9的二进制为"0000 0000 0000 1001"。
首先，将它右移一位，在做或运算
0000 0000 0000 1001
| 0000 0000 0000 0100
-----------------------
0000 0000 0000 1101
可以看到，我们最高的有效位的右边被复制出了一个1。接下来，我们再继续，将它右移两位，再做或运算：
0000 0000 0000 1101
| 0000 0000 0000 0011
---------------------
0000 0000 0000 1111
可以看到，现在我们最高位的右边都变为1。后面还有的右移4、8和16位，由于我们的数字比较小，所以就没用了，也就不分析了。
现在，我们将这个数字加1，那么它就会进位，且后面的低位全部为0。这个数就成为2的次方了。所以，经过这样的运算，我们自己传进来的数都会变为2的次方。
2、hashcode是怎么转换为数组的索引的？
在我们调用put方法后，我们传进来的key会进入hash方法，我们看一下在hash方法中作了什么操作：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
主要看"(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)"这一部分。这部分表示key的hashCode即h，会右移16位，然后与h做异或运算，得到一个值。这么做是为了将hashCode进一步混淆，以减少hash碰撞。而这个值就是就是索引值了么？怎么可能。在putVal()方法中，还有一步操作：
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
我们主要看判断语句中的"tab[i = (n - 1) & hash]"。在这里，我们生成的hash值，会和数组长度-1得到的值做一次与运算。这就是hashcode转索引的过程。我们具体看一下过程：
比如我们随便定义一个hashcode，看看"(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)"发生了什么:
h = hashcode： 1111 1111 1111 1111 1111 0011 1100 1101
k = hashcode>>> 16:
0000 0000 0000 0000 1111 1111 1111 1111
h ^ k:
1111 1111 1111 1111 1111 0011 1100 1101
^ 0000 0000 0000 0000 1111 1111 1111 1111
-------------------------------------------
1111 1111 1111 1111 0000 1100 0011 0010
然后，假如我们有一个初始容量为16的数组，则根据"(n - 1) & hash"的到的索引为：
(n - 1) & hash:
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
1111 1111 1111 1111 0000 1100 0011 0010
---------------------------------------
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0010
这个结果就是元素的索引。
3、数组容量为什么一定要是2的次方式增长？
通过上面分析我们发现，我们设置数组长度的初始值不管是多少，最后都会被转换为2的次方。为什么这么做呢？我们看一下设置数组角标的代码"(n - 1) & hash"，n代表数组长度，我们只有将数组长度设置为2的次方，n-1的低位才能都是1。这样，在与计算的时候，才能保证值所生成的hashCode的低位每一位都能被使用，提高空间的利用率。到这里不理解没关系(其实是我嘴笨，上面说的我自己也觉得绕)，举个反例就明白了(我们只考虑最低的四位)：
假如，数组长度不是2的次方，比如10。那么10-1=9。9的二进制位1001。那么，与任何值做与运算，中间的两位都是0。也就是说，他们所代表的值永远不会被使用。是不是很浪费？这就是原因了。
好，到这，这篇文章就结束了。休息了，要出去浪一会。