HashMap源码分析及常见面试题
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了HashMap源码分析及常见面试题相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
零：简介
HashMap基于哈希表的Map接口实现，是以key-value存储形式存在，即主要用来存放键值对。HashMap的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。
JDK1.8之前HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突 (两个对象调用的hashCode方法计算的哈希码值一致导致计算的数组索引值相同) 而存在的("拉链法"解决冲突) 。JDK1.8以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值(或者红黑树的边界值，默认为8)并且当前数组的长度大于64时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储。
补充:将链表转换成红黑树前会判断，即使阈值大于8，但是数组长度小于64，此时并不会将链表变为红黑树。而是选择进行数组扩容。
这样做的目的是因为数组比较小，尽量避开红黑树结构，这种情况下变为红黑树结构，反而会降低效率，因为红黑树需要进行左旋，右旋，变色这些操作来保持平衡。同时数组长度小于64时，搜索时间相对要快些。所以综上所述为了提高性能和减少搜索时间，底层在阈值大于8并且数组长度大于64时，链表才转换为红黑树。具体可以参考treeifyBin方法。
当然虽然增了红黑树作为底层数据结构，结构变得复杂了，但是阈值大于8并且数组长度大于64时，链表转换为红黑树时，效率也变的更高效。
总结上述特点就是：
- 存取是无序的
- 键和值位置都可以是null,但一个map中只能有一个键是null
- 键位置是唯一的，底层的数据结构控制键的
- jdk1.8前数据结构是:链表＋数组jdk1.8之后是:链表＋数组＋红黑树
- 阈值(边界值)>8并且数组长度大于64，才将链表转换为红黑树，变为红黑树的目的是为了高效的查询。
一：存储过程
当创建HashMap集合对象的时候，在jdk8前，构造方法中创建一个一个长度是16的Entry[] table用来存储键值对数据的。在jdk8以后不是在HashMap的构造方法底层创建数组了，是在第一次调用put方法时创建的数组，Node[] table用来存储键值对数据的。
有以下代码：
HashMap<String, Integer> hm = new HashMap<>();
hm.put("柳岩", 18);
hm.put("杨幂", 28);
hm.put("刘德华", 40);
hm.put("柳岩", 20);
System.out.println(hm);
假设向哈希表中存储(“柳岩”, 18)数据，根据柳岩调用String类中重写之后的hashCode()方法计算出值，然后结合数组长度采用某种算法计算出向Node数组中存储数据的空间的索引值。如果计算出的索引空间没有数据，则直接将(“柳岩”, 18)存储到数组中。
底层计算hash值采用算法：
/**
* Computes key.hashCode() and spreads (XORs) higher bits of hash
* to lower. Because the table uses power-of-two masking, sets of
* hashes that vary only in bits above the current mask will
* always collide. (Among known examples are sets of Float keys
* holding consecutive whole numbers in small tables.) So we
* apply a transform that spreads the impact of higher bits
* downward. There is a tradeoff between speed, utility, and
* quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes
* are already reasonably distributed (so don't benefit from
* spreading), and because we use trees to handle large sets of
* collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the
* cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as
* to incorporate impact of the highest bits that would otherwise
* never be used in index calculations because of table bounds.
*/
static final int hash(Object key)
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
假设向哈希表中存储数据(“刘德华”, 40)，假设柳岩和刘德华计算出的hashCode方法结合数组长度计算出的索引值都是3，那么此时数组空间不是null，此时底层会比较柳岩和刘德华的hash值是否一致，如果不一致，则在此空间上划出一个节点来存储键值对数据刘德华-40这种方式称为拉链法
假设向哈希表中存储数据(“柳岩”, 20)，那么首先根据柳岩调用hashCode方法结合数组长度计算出索引肯定3，此时比较后存储的数据柳岩和已经存在的数据的hash值是否相等，如果hash值相等，此时发生哈希碰撞。那么底层会调用柳岩所属类String中的equals方法比较两个内容是否相等，相等则将后添加的数据的value覆盖之前的value，不相等那么继续向下和其他的数据的key进行比较，如果都不相等，则划出一个节点存储数据
如果节点长度即链表长度大于阈值8并且数组长度大于64则进行将链表变为红黑树
关于存储过程的面试题：
哈希表底层计算hash值的算法：
对于key的hashcode做hash操作,无符号右移16位然后做异或运算。
当两个对象的hashCode相等时会怎么样?
会产生哈希碰撞，若key值内容相同则替换旧的value
不然连接到链表后面，链表长度超过阈值8就转换为红黑树存储。
什么是哈希碰撞以及何时发生哈希碰撞,如何解决哈希碰撞?
两个不同的值（张三和李四）经过hash计算后，得到的hash值相同，后来的李四要放到原来的张三的位置，
但是数组的位置已经被张三占了，导致冲突。
只要两个元素的key计算的哈希码值相同就会发生哈希碰撞。
jdk8前使用链表解决哈希碰撞。jdk8之后使用链表+红黑树解决哈希碰撞。
如果两个键的hashcode相同，如何存储键值对?
hashcode相同，通过equals比较内容是否相同。
相同:则新的value覆盖之前的value
不相同:则将新的键值对添加到哈希表中
在不断的添加数据的过程中，会涉及到扩容问题，当超出临界值(且要存放的位置非空)时，扩容。默认的扩容方式:扩容为原来容量的2倍，并将原有的数据复制过来。
通过上述描述，当位于一个链表中的元素较多，即hash值相等但是内容不相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中，哈希表存储采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度(阀值)超过8时且当前数组的长度>64时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。jdk8在哈希表中引入红黑树的原因只是为了查找效率更高。
但是这样的话问题来了，传统hashMap的缺点，1.8为什么引入红黑树?这样结构的话不是更麻烦了吗，为何阀值大于8换成红黑树?
JDK 1.8以前HashMap 的实现是数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当HashMap中有大星的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，这个时候HashMap就相当于一个单链表，假如单链表有n个元素，遍历的时间复杂度就是Q(n)，完全失去了它的优势。针对这种情况，JDK1.8中引入了红黑树（查找时间复杂度为O(logn))来优化这个问题。当链表长度很小的时候，即使遍历，速度也非常快，但是当链表长度不断变长，肯定会对查询性能有一定的影响。所以才需要转成树。
二：继承关系
上图是HashMap的类图：
- Cloneable空接口，表示可以克隆。创建并返回HashMap对象的一个副本。
- Serializable 序列化接口。属于标记性接口。HashMap对象可以被序列化和反序列化。
- AbstractMap 父类提供了Map实现接口。以最大限度地减少实现此接口所需的工作。
通过上述继承关系我们发现一个很奇怪的现象，就是HashMap已经继承了AbstractMap而AbstractMap类实现了Map接口，那为什么HashMap还要在实现Map接口呢?同样在ArrayList中LinkedList中都是这种结构。
据java集合框架的创始人Josh Bloch描述，这样的写法是一个失误。在java集合框架中，类似这样的写法很多，最开始写java集合框架的时候，他认为这样写，在某些地方可能是有价值的，直到他意识到错了。显然的，JDK的维护者，后来不认为这个小小的失误值得去修改，所以就这样存在下来了。
三：成员变量
3.1：序列化版本号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
3.2：集合初始化容量
默认的初始容量是16 – 1<<4相当于1*2的4次方—1*16
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
问题：为什么必须是 2 的 n 次幂？如果输入值不是 2 的幂比如 10 会怎么样?
当向 HashMap 中添加一个元素的时候，需要根据 key 的 hash 值，去确定其在数组中的具体位置。HashMap 为了存取高效，减少碰撞，就是要尽量把数据分配均匀，每个链表长度大致相同，这个实现的关键就在把数据存到哪个链表中的算法。
这个算法实际就是取模，hash % length，计算机中直接求余效率不如位移运算。所以源码中做了优化，使用 hash & (length - 1)，而实际上 hash % length 等于 hash & ( length - 1) 的前提是 length 是 2 的 n 次幂。
为什么这样能均匀分布减少碰撞呢?2的n次方实际就是1后面n个0，2的n次方-1实际就是n个1;
总结：
- 由上面可以看出，当我们根据key的hash确定其在数组的位置时，如果n为2的幂次方，可以保证数据的均匀插入，如果n不是2的幂次方，可能数组的一些位置永远不会插入数据，浪费数组的空间，加大hash冲突。
- 另一方面，一般我们可能会想通过%求余来确定位置，这样也可以，只不过性能不如&运算。而且当n是2的幂次方时: hash & (length - 1) == hash % length
- HashMap容量为2次幂的原因，就是为了数据的的均匀分布，减少hash冲突，毕竟hash冲突越大，代表数组中一个链的长度越大，这样的话会降低hashmap的性能
值得注意的是，如果创建HashMap对象时，输入的数组长度是10，不是2的幂，HashMap通过一通位移运算和或运算得到的肯定是2的幂次数，并且是离那个数最近的数字。
hashmap利用构造函数自定义初始容量：
/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
* capacity and load factor.
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
转化为2的幂的函数：
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
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;
当在实例化 HashMap 实例时，如果给定了 initialCapacity，由于 HashMap 的 capacity 必须都是 2 的幂，因此这个方法用于找到大于等于 initialCapacity 的最小的 2 的幂。
-
int n = cap - 1;
防止 cap 已经是 2 的幂。如果 cap 已经是 2 的幂，又没有这个减 1 操作，则执行完后面的几条无符号操作之后，返回的 capacity 将是这个 cap 的 2 倍。 -
如果 n 这时为 0 了（经过了cap - 1后），则经过后面的几次无符号右移依然是 0，最后返回的 capacity 是1（最后有个 n + 1 的操作）。
-
注意：容量最大也就是 32bit 的正数，因此最后 n |= n >>> 16; 最多也就 32 个 1（但是这已经是负数了，在执行 tableSizeFor 之前，对 initialCapacity 做了判断，如果大于MAXIMUM_CAPACITY(2 ^ 30)，则取 MAXIMUM_CAPACITY。如果等于MAXIMUM_CAPACITY，会执行位移操作。所以这里面的位移操作之后，最大 30 个 1，不会大于等于 MAXIMUM_CAPACITY。30 个 1，加 1 后得 2 ^ 30）。
3.3: 负载因子
默认值是0.75
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
3.4：集合最大容量
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
3.5：树化临界值
默认是8，即单链长度超过8则转成红黑树结构
/**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
为什么 Map 桶中结点个数超过 8 才转为红黑树？8这个阈值定义在HashMap中，针对这个成员变量，在源码的注释中只说明了 8 是 bin（bin就是 bucket 桶）从链表转成树的阈值，但是并没有说明为什么是 8。
在 HashMap 中有一段注释说明：
/*
* Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
* use them only when bins contain enough nodes to warrant use
* (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
* removal or resizing) they are converted back to plain bins. In
* usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are
* rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of
* nodes in bins follows a Poisson distribution
* (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
* parameter of about 0.5 on average for the default resizing
* threshold of 0.75, although with a large variance because of
* resizing granularity. Ignoring variance, the expected
* occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) /
* factorial(k)). The first values are:
*
* 0: 0.60653066
* 1: 0.30326533
* 2: 0.07581633
* 3: 0.01263606
* 4: 0.00157952
* 5: 0.00015795
* 6: 0.00001316
* 7: 0.00000094
* 8: 0.00000006
* more: less than 1 in ten million
*/
翻译：因为树结点的大小大约是普通结点的两倍，所以我们只在箱子包含足够的结点时才使用树结点。当它们变得太小（由于删除或调整大小）时，就会被转换回普通的桶。在使用分布良好的用户 hashCode 时，很少使用树箱。理想情况下，在随机哈希码下，箱子中结点的频率服从泊松分布，默认调整阈值为0.75，平均参数约为0.5，尽管由于调整粒度的差异很大。忽略方差，列表大小k的预朗出现次数是(exp(-0.5) * pow(0.5, k) / factorial(k))。
TreeNodes 占用空间是普通 Nodes 的两倍，所以只有当 bin 包含足够多的结点时才会转成TreeNodes，而是否足够多就是由 TREEIFY_THRESHOLD 的值决定的。当 bin 中结点数变少时，又会转成普通的 bin。并且我们查看源码的时候发现，链表长度达到 8 就转成红黑树，当长度降到 6 就转成普通 bin。
这样就解释了为什么不是一开始就将其转换为 TreeNodes，而是需要一定结点数才转为 TreeNodes，说白了就是权衡空间和时间。
这段内容还说到：当 hashCode 离散性很好的时候，树型 bin 用到的概率非常小，因为数据均匀分布在每个 bin 中，几乎不会有 bin 中链表长度会达到阈值。但是在随机 hashCode 下，离散性可能会变差，然而 jdk 又不能阻止用户实现这种不好的 hash 算法，因此就可能导致不均匀的数据分布。不理想情况下随机 hashCode 算法下所有 bin 中结点的分布频率会遵循泊松分布，我们可以看到，一个 bin 中链表长度达到 8 个元素的槪率为 0.00000006，几乎是不可能事件。所以，之所以选择 8，不是随便決定的，而是裉据概率统计决定的。甶此可见，发展将近30年的 Java 每一项改动和优化都是非常严谨和科学的。
也就是说：选择 8 因为符合泊松分布，超过 8 的时候，概率已经非常小了，所以我们选择 8。
3.6： 树化回退临界值
当bin中红黑书节点小于该值时，由红黑书退化为链表，默认为6
/**
* The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
* resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
* most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
3.7：最小树化容量
当 Map 里面的数量超过这个值时，表中的桶才能进行树形化，否则桶内元素太多时会扩容，而不是树形化为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于4*TREEIFY_THRESHOLD
/**
* The smallest table capacity for which bins may be treeified.
* (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
* Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
* between resizing and treeification thresholds.
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
3.8：table
在 jdk1.8 中我们了解到 HashMap 是由数组加链表加红黑树来组成的结构，其中 table 就是 HashMap 中的数组
/**
* The table, initialized on first use, and resized as
* necessary. When allocated, length is always a power of two.
* (We also tolerate length zero in some operations to allow
* bootstrapping mechanics that are currently not needed.)
*/
transient Node<K,V>[] table;
jdk8 之前数组类型是 Entry<K,V> 类型。从 jdk1.8 之后是 Node<K,V> 类型。只是换了个名字，都实现了一样的接口：Map.Entry<K,V>。负责存储键值对数据的。
3.9：entrySet
用于存放缓存：
/**
* Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used
* for keySet() and values().
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
3.10：size
记录元素个数
/**
* The number of key-value mappings contained in this map.
*/
transient int size;
3.11：modCount
记录hashmap的修改次数
/**
* The number of times this HashMap has been structurally modified
* Structural modifications are those that change the number of mappings in
* the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g.,
* rehash). This field is used to make iterators on Collection-views of
* the HashMap fail-fast. (See ConcurrentModificationException).
*/
transient int modCount;
3.12：threshold
临界值，当实际大小（容量*负载因子）超过临界值时，会进行扩容
/**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
*
* @serial
*/
// (The javadoc description is true upon serialization.
// Additionally, if the table array has not been allocated, this
// field holds the initial array capacity, or zero signifying
// DEFAULT_INITIAL_CAPACITY.)
int threshold;
3.13：loadFactor
hash表的负载因子：
/**
* The load factor for the hash table.
*
* @serial
*/
final float loadFactor;
-
loadFactor 是用来衡量 HashMap 满的程度，表示HashMap的疏密程度，影响 hash 操作到同一个数组位置的概率，计算 HashMap 的实时负载因子的方法为：size/capacity，而不是占用桶的数量去除以 capacity。capacity 是桶的数量，也就是 table 的长度 length。
-
loadFactor 太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor 的默认值为 0.75f 是官方给出的一个比较好的临界值。
-
当 HashMap 里面容纳的元素已经达到 HashMap 数组长度的 75% 时，表示 HashMap 太挤了，需要扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，非常消耗性能。所以开发中尽量减少扩容的次数，可以通过创建 HashMap 集合对象时指定初始容量来尽量避免。
四：构造方法
4.1：无参构造
此时初始容量为默认的16，负载因子也为默认的0.75f
/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
* (16) and the default load factor (0.75).
*/
public HashMap()
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
4.2：有参构造（初始容量）
此时可以指定初始容量，如果初始容量不为2的幂，那么会自动处理成大于传入值且最接近传入值的2的幂，此时负载因子仍然为默认的0.75f
/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
* capacity and the default load factor (0.75).
*
* @param initialCapacity the initial capacity.
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative.
*/
public HashMap(int initialCapacity)
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
4.3：有参构造（初始容量，负载因子）
构造一个具有指定的初始容量和负载因子的 HashMap。
/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
* capacity and load factor.
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
对于this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);的理解：
tableSizeFor(initialCapacity)判断指定的初始化容量是否是2的n次幂，如果不是那么会变为比指定初始化容量大的最小的2的n次幂。
但是注意，在tableSizeFor方法体内部将计算后的数据返回给调用这里了，并且直接赋值给threshold边界值了。有些人会觉得这里是一个bug，应该这样书写：
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;
这样才符合threshold的意思（当HashMap的size到达threshold这个阈值时会扩容）。
但是请注意，在jdk8以后的构造方法中，并没有对table这个成员变量进行初始化，table的初始化被推迟到了put方法中，在put方法中会对threshold重新计算。
4.4：有参构造（map）
构造一个映射关系与指定map相同的新的HashMap
/**
* Constructs a new <tt>HashMap</tt> with the same mappings as the
* specified <tt>Map</tt>. The <tt>HashMap</tt> is created with
* default load factor (0.75) and an initial capacity sufficient to
* hold the mappings in the specified <tt>Map</tt>.
*
* @param m the map whose mappings are to be placed in this map
* @throws NullPointerException if the specified map is null
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
/**
* Implements Map.putAll and Map constructor.
*
* @param m the map
* @param evict false when initially constructing this map, else
* true (relayed to method afterNodeInsertion).
*/
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict)
int s = m.size();
if (s > 0)
if (table == null) // pre-size
// 未初始化，s为m的实际元素个数
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
else if (s > threshold)
resize();
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet())
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; 这一行代码中为什么要加 1.0F ？
s/loadFactor 的结果是小数，加 1.0F 与 (int)ft 相当于是对小数做一个向上取整以尽可能的保证更大容量，更大的容量能够减少 resize 的调用次数。所以 + 1.0F 是为了获取更大的容量。
例如：原来集合的元素个数是 6 个，那么 6/0.75 是8，是 2 的n次幂，那么新的数组大小就是 8 了。然后原来数组的数据就会存储到长度是 8 的新的数组中了，这样会导致在存储元素的时候，容量不够，还得继续扩容，那么性能降低了，而如果 +1 呢，数组长度直接变为16了，这样可以减少数组的扩容。
五：成员函数
5.1：put()
/**
* Associates the specified value with the specified key in this map.
* If the map previously contained a mapping for the key, the old
* value is replaced.
*
* @param key key with which the specified value is to be associated
* @param value value to be associated with the specified key
* @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
* <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.
* (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map
* previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)
*/
public V put(K key, V value)
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
/**
* Implements Map.put and related methods.
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict)
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
/*
1）transient Node<K,V>[] table; 表示存储Map集合中元素的数组。
2）(tab = table) == null 表示将空的table赋值给tab，然后判断tab是否等于null，第一次肯定是null。
3）(n = tab.length) == 0 表示将数组的长度0赋值给n，然后判断n是否等于0，n等于0，由于if判断使用双或，满足一个即可，则执行代码 n = (tab = resize()).length; 进行数组初始化，并将初始化好的数组长度赋值给n。
4）执行完n = (tab = resize()).length，数组tab每个空间都是null。
*/
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
/*
1）i = (n - 1) & hash 表示计算数组的索引赋值给i，即确定元素存放在哪个桶中。
2）p = tab[i = (n - 1) & hash]表示获取计算出的位置的数据赋值给结点p。
3) (p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null 判断结点位置是否等于null，如果为null，则执行代码：tab[i] = newNode(hash, key, value, null);根据键值对创建新的结点放入该位置的桶中。
小结：如果当前桶没有哈希碰撞冲突，则直接把键值对插入空间位置。
*/
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 创建一个新的结点存入到桶中
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else
// 执行else说明tab[i]不等于null，表示这个位置已经有值了
Node<K,V> e; K k;
/*
比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值和key是否相等
1）p.hash == hash ：p.hash表示原来存在数据的hash值 hash表示后添加数据的hash值 比较两个hash值是否相等。
说明：p表示tab[i]，即 newNode(hash, key, value, null)方法返回的Node对象。
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next)
return new Node<>(hash, key, value, next);
而在Node类中具有成员变量hash用来记录着之前数据的hash值的。
2）(k = p.key) == key ：p.key获取原来数据的key赋值给k key 表示后添加数据的key比较两个key的地址值是否相等。
3）key != null && key.equals(k)：能够执行到这里说明两个key的地址值不相等，那么先判断后添加的key是否等于null，如果不等于null再调用equals方法判断两个key的内容是否相等。
*/
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
/*
说明：两个元素哈希值相等，并且key的值也相等，将旧的元素整体对象赋值给e，用e来记录
*/
e = p;
// hash值不相等或者key不相等；判断p是否为红黑树结点
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 说明是链表结点
else
/*
1)如果是链表的话需要遍历到最后结点然后插入
2)采用循环遍历的方式，判断链表中是否有重复的key
*/
for (int binCount = 0; ; ++binCount)
/*
以上是关于HashMap源码分析及常见面试题的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章