1.更新容量和阈值,
if cap>0, 不超过上限的情况下cap、thre都乘2
if cap=0, oldThr>0, 说明初始化的时候赋初始容量参数了,newCap=oldThr
if cap=0, oldthr=0, 直接重新初始化,cap=16,thre=12
2.更新哈希桶, 遍历原桶
if 只有一个节点,直接挪过去
if 链表有超过8个节点,是红黑树, 复杂, 再说todo
if 少于8个的链表,则可能挪到低位,也可能挪到高位,看它本身hash在新容量时应在哪里,代码中巧妙通过与oldCap & 的方式判断需改到高还是低,具体在代码注释中有
final Node<K,V>[] resize() {
//oldTab 为当前表的哈希桶
Node<K,V>[] oldTab = table;
//当前哈希桶的容量 length
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//当前的阈值
int oldThr = threshold;
//初始化新的容量和阈值为0
int newCap, newThr = 0;
//如果当前容量大于0
if (oldCap > 0) {
//如果当前容量已经到达上限
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//则设置阈值是2的31次方-1
threshold = Integer.MAX_VALUE;
//同时返回当前的哈希桶,不再扩容
return oldTab;
}//否则新的容量为旧的容量的两倍。
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //如果旧的容量大于等于默认初始容量16
//那么新的阈值也等于旧的阈值的两倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}//如果当前表是空的,但是有阈值。代表是初始化时指定了容量、阈值的情况
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;//那么新表的容量就等于旧的阈值
else { //如果当前表是空的,而且也没有阈值。代表是初始化时没有任何容量/阈值参数的情况 // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//此时新表的容量为默认的容量 16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//新的阈值为默认容量16 * 默认加载因子0.75f = 12
}
if (newThr == 0) {//如果新的阈值是0,对应的是 当前表是空的,但是有阈值的情况
float ft = (float)newCap * loadFactor;//根据新表容量 和 加载因子 求出新的阈值
//进行越界修复
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//更新阈值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//根据新的容量 构建新的哈希桶
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//更新哈希桶引用
table = newTab;
//如果以前的哈希桶中有元素
//下面开始将当前哈希桶中的所有节点转移到新的哈希桶中
if (oldTab != null) {
//遍历老的哈希桶
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
//取出当前的节点 e
Node<K,V> e;
//如果当前桶中有元素,则将链表赋值给e
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//将原哈希桶置空以便GC
oldTab[j] = null;
//如果当前链表中就一个元素,(没有发生哈希碰撞)
if (e.next == null)
//直接将这个元素放置在新的哈希桶里。
//注意这里取下标 是用 哈希值 与 桶的长度-1 。 由于桶的长度是2的n次方,这么做其实是等于 一个模运算。但是效率更高
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果发生过哈希碰撞 ,而且是节点数超过8个,转化成了红黑树(暂且不谈 避免过于复杂, 后续专门研究一下红黑树)
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果发生过哈希碰撞,节点数小于8个。则要根据链表上每个节点的哈希值,依次放入新哈希桶对应下标位置。
else { // preserve order
//因为扩容是容量翻倍,所以原链表上的每个节点,现在可能存放在原来的下标,即low位, 或者扩容后的下标,即high位。 high位= low位+原哈希桶容量
//低位链表的头结点、尾节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
//高位链表的头节点、尾节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;//临时节点 存放e的下一个节点
do {
next = e.next;
// 此处操作跟hash计算索引有关
// 在 HashMap 中,索引的计算方法为 (n - 1) & hash
// 所以,在进行扩容操作 (n*2) 后,该计算结果可能导致变更
// 例如
// 有一个值为 111001 的 hash
// 扩容前 n=16(10000) n-1=15(1111) (n - 1) & hash = 1111 & 111001= 001001
// 扩容后 n=32(100000) n-1=31(11111) (n - 1) & hash = 11111 & 111001= 011001
// 假如 hash 值为 101001
// 那么会发现扩容前 1111 & 101001 = 001001
// 扩容后 11111 & 101001 = 001001
// 所以可知,在进行扩容操作时,主要按照 hash 与 原数组长度中1的对应位置有关
// 如果 hash 中对应的位置为0,扩容后索引结果不变
// 不为0,表示索引结果为原结果+原数组长度
// 而 hash 中该对应位置的值只存在俩种可能 0,1
// 所以在该节点中的数据大约有一半索引不变,一半为原索引+原数组长度
// 通过 e.hash & oldCap 的方式可以得知 hash 在 oldCap 1对应的位置是否为0或1
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
//给头尾节点指针赋值
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}//高位也是相同的逻辑
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}//循环直到链表结束
} while ((e = next) != null);
//将低位链表存放在原index处,
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//将高位链表存放在新index处
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}