Thinking in Java之HashMap源码分析 - JAVA

值的情况，我们就不在详述了，读者朋友可自行参阅jdk源码。

接下来进入getEntry(key)方法体里面去。

[java]
final Entry getEntry(Object key) {
int hash = (key == null) 0 : hash(key);
for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}

final Entry getEntry(Object key) {
int hash = (key == null) 0 : hash(key);
for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
} 嘿，这不和存储的方式有些相似吗，由hash的到索引，如果索引位置为空，就不存在此key

values返回的就是空。如若索引位置不为空，该位置下可能是一条链，找到这条链里面可key的

hash相同的key，返回其对应的values。呵呵，取元素的方法是否简单多了呢？

5、删除元素

对于删除元素的原理和上述都是差不多的，这里笔者也就不解析了嘛。

6、HashMap优化
容量调整

对于容量的调整，这个是HashMap较为重点的部分，仔细想想看，对于hashMap我们应该

做的是尽量的避免hash冲突，此时对于数组的扩容就应该考虑了。不过一个蛋疼的问题也就

出现了，由于新数组的容量变了，原数组的数据就必须重新计算其再数组中的位置，并放入

这就是resize。同时这也是最消耗性能的地方。

那么在什么情况下对HashMap进行扩容呢？一般当HashMap的元素个事超过数组大小*

*loadFactory的时候，就会进行扩容，而loadFactor就是上文所说的负加载因子。默认值为0.75

例如数组空间为16，当元素超过16*0.75=12的时候就把数组大小扩为2*16=32，然后resize

这是一个非常消耗性能的是，因此如果我们预料到HashMap中元素的个数，这就能够有效的

提高hashMap的性能。

负载因子
为确定何时调整大小，而不是对每个存储桶中的链接列表的深度进行计数，基于hash的

Map使用一个额外的参数并粗略计算存储桶的密度。Map在调整大小之前，使用名为LoadFactory

的参数指示Map将承担的“负载”量，即它的负载程度。loadFactory、map大小、容量之间关系：

如果（负载因子）x（容量）>（Map 大小），则调整 Map 大小

Thinking in Java之HashMap源码分析(三)