给jdk写注释系列之jdk1.6容器(4)-HashMap源码解析，jdk1.6-hashmap
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给jdk写注释系列之jdk1.6容器(4)-HashMap源码解析，jdk1.6-hashmap
本系列：
给jdk写注释系列之jdk1.6容器(1)-ArrayList源码解析
给jdk写注释系列之jdk1.6容器(2)-LinkedList源码解析
给jdk写注释系列之jdk1.6容器(3)：Iterator设计模式
前面了解了jdk容器中的两种List，回忆一下怎么从list中取值（也就是做查询），是通过index索引位置对不对，由于存入list的元素时安装插入顺序存储的，所以index索引也就是插入的次序。
Map呢是这样一种容器，它可以存储两个元素键和值，根据键这个关键字可以明确且唯一的查出一个值，这个过程很像查字典，考虑一下使用什么样的数据结构才能实现这种效果呢？ 1.自己实现一个Map 先来看一下jdk中map的定义：public interface Map<K,V> {
int size();
boolean isEmpty();
boolean containsKey(Object key);
boolean containsValue(Object value);
V get(Object key);
V put(K key, V value);
V remove(Object key);
void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m);
void clear();
Set<K> keySet();
Collection<V> values();
Set<Map.Entry<K, V>> entrySet();
interface Entry<K,V> {
V getValue();
V setValue(V value);
boolean equals(Object o);
int hashCode();
}
boolean equals(Object o);
int hashCode();
}
可以看到Map并没有实现Collection接口，也没有实现List接口，因为它可以保存两个属性key-value，和List容器一样还是包含增删改查等基本操作，同时可以看到Map中还定义了一个用来表示键值K-V的接口Entry。
在了解了map的概念和定义后，首先我们自己先来简单写一个Map的实现，看看会遇到什么样的问题。
public class MyMap {
private Entry[] data = new Entry[100];
private int size;
public Object put(Object key, Object value) {
// 检查key是否存在，存在则覆盖
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (key.equals(data [i].key)) {
Object oldValue = data[i].value ;
data[i].value = value;
return oldValue;
}
}
Entry e = new Entry(key, value);
data[size ] = e;
size++;
return null;
}
public Object get(Object key) {
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (key.equals(data [i].key)) {
return data [i].value;
}
}
return null;
}
public int size() {
return size ;
}
private class Entry {
Object key;
Object value;
public Entry(Object key, Object value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
}
上面我们简单实现了一下map的put、get、size等方法，从代码可以看到底层是使用数组来存储数据的。
测试一下上面的方法：
public class Test {
public static void main(String[] args) {
MyMap map = new MyMap();
map.put( "tstd", "angelababy" );
map.put( "张三" , "李四");
map.put( "tstd", "高圆圆" );
System. out.println(map.size());
System. out.println(map.get("tstd" ));
System. out.println(map.get("张三" ));
}
}
看下结果：
高圆圆 李四
结果好像是没有问题的对不对。但是这么简单嘛？我们来看一下上面的代码存在一些什么样的问题。
观察代码可以看到，get方法中，通过key获取value的方式是通过遍历数组实现，这样显然是非常低效的，同样在put方法中由于要检查key是否已经存在也是通过遍历数组实现，想一下有没有更好的办法呢？能不能像数组那样直接通过下标就可以取得对应的元素呢？ 接下来，我们看下HashMap是怎么样实现的。 2.HashMap的定义 在看HashMap定义前，我们首先需要了解hash是什么意思，hash通常被翻译成“散列”，简单解析下（不对的话还请指出^_^），hash就是通过散列算法，将一个任意长度关键字转换为一个固定长度的散列值，但是有一点要指出的是，不同的关键字可能会散列出相同的散列值。什么意思呢？也就是关键字和散列值不是一一对应的，散列值会出现冲突。但是为什么会出现这种情况呢，原因是hash是一种压缩映射，举个例子就是将一个8个字节（二进制64位）的long值转换为一个4个字节（二进制32位）的int值，也就是说需要砍掉4个字节（32位），坑位有限，人太多，所以只能两个人一个坑喽。 ok、了解了hash的概念和特点后，来看下HashMap的定义：public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
可以看出HashMap集成了AbstractMap抽象类，实现了Map，Cloneable，Serializable接口，AbstractMap抽象类继承了Map提供了一些基本的实现。
3.底层存储
// 默认初始容量为16，必须为2的n次幂
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
// 最大容量为2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认加载因子为0.75f
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// Entry数组，长度必须为2的n次幂
transient Entry[] table;
// 已存储元素的数量
transient int size ;
// 下次扩容的临界值，size>=threshold就会扩容，threshold等于capacity*load factor
int threshold;
// 加载因子
final float loadFactor ;
可以看出HashMap底层是用Entry数组存储数据，同时定义了初始容量，最大容量，加载因子等参数，至于为什么容量必须是2的幂，加载因子又是什么，下面再说，先来看一下Entry的定义。
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key ;
V value;
Entry<K,V> next; // 指向下一个节点
final int hash;
Entry( int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key ;
}
public final V getValue() {
return value ;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
public final int hashCode() {
return (key ==null ? 0 : key.hashCode()) ^
( value==null ? 0 : value.hashCode());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
// 当向HashMap中添加元素的时候调用这个方法，这里没有实现是供子类回调用
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
// 当从HashMap中删除元素的时候调动这个方法 ，这里没有实现是供子类回调用
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}
Entry是HashMap的内部类，它继承了Map中的Entry接口，它定义了键(key)，值(value)，和下一个节点的引用(next)，以及hash值。很明确的可以看出Entry是什么结构，它是单线链表的一个节点。也就是说HashMap的底层结构是一个数组，而数组的元素是一个单向链表。
为什么会有这样的设计？我们上面自己实现的map存在一个问题就是查询时需要遍历所有的key，为了解决这个问题HashMap采用hash算法将key散列为一个int值，这个int值对应到数组的下标，再做查询操作的时候，拿到key的散列值，根据数组下标就能直接找到存储在数组的元素。但是由于hash可能会出现相同的散列值，为了解决冲突，HashMap采用将相同的散列值存储到一个链表中，也就是说在一个链表中的元素他们的散列值绝对是相同的。找到数组下标取出链表，再遍历链表是不是比遍历整个数组效率好的多呢？ 我们来看一下HashMap的具体实现。 4.构造方法
/**
* 构造一个指定初始容量和加载因子的HashMap
*/
public HashMap( int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量和加载因子合法校验
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);
// Find a power of 2 >= initialCapacity
// 确保容量为2的n次幂，是capacity为大于initialCapacity的最小的2的n次幂
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
// 赋值加载因子
this.loadFactor = loadFactor;
// 赋值扩容临界值
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
// 初始化hash表
table = new Entry[capacity];
init();
}
/**
* 构造一个指定初始容量的HashMap
*/
public HashMap( int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 构造一个使用默认初始容量(16)和默认加载因子(0.75)的HashMap
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}
/**
* 构造一个指定map的HashMap，所创建HashMap使用默认加载因子(0.75)和足以容纳指定map的初始容量。
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 确保最小初始容量为16，并保证可以容纳指定map
this(Math.max(( int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY ), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
putAllForCreate(m);
}
最后一个构造方法引入一下三个方法进行map元素添加，具体内容不多看了，逻辑和put一样但是少了数组扩容逻辑，直接跳过去看增加方法。
private void putAllForCreate(Map<? extends K, ? extends V> m) {
for(Iterator<?extendsMap.Entry<?extendsK, ?extendsV>> i = m.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) {
Map.Entry<? extends K, ? extends V> e = i.next();
putForCreate(e.getKey(), e.getValue());
}
}
/**
* This method is used instead of put by constructors and
* pseudoconstructors (clone, readObject). It does not resize the table,
* check for comodification, etc. It calls createEntry rather than
* addEntry.
*/
private void putForCreate(K key, V value) {
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length );
for (Entry<K,V> e = table [i]; e != null; e = e. next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e. key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
e. value = value;
return;
}
}
createEntry(hash, key, value, i);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
size++;
}
看完构造方法有一个疑问一直存在，代码一直确认初始容量和数组长度必须为2的n次幂，而加载因子是为了计算扩容临界值，那么到底HashMap是怎么进行扩容的呢？
5.增加
public V put(K key, V value) {
// 如果key为null，调用putForNullKey方法进行存储
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 使用key的hashCode计算key对应的hash值
int hash = hash(key.hashCode());
// 通过key的hash值查找在数组中的index位置
int i = indexFor(hash, table.length );
// 取出数组index位置的链表，遍历链表找查看是有已经存在相同的key
for (Entry<K,V> e = table [i]; e != null; e = e. next) {
Object k;
// 通过对比hash值、key判断是否已经存在相同的key
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
// 如果存在，取出当前key对应的value，供返回
V oldValue = e. value;
// 用新value替换之旧的value
e. value = value;
e.recordAccess( this);
// 返回旧value，退出方法
return oldValue;
}
}
// 如果不存在相同的key
// 修改版本+1
modCount++;
// 在数组i位置处添加一个新的链表节点
addEntry(hash, key, value, i);
// 没有相同key的情况，返回null
return null;
}
private V putForNullKey(V value) {
// 取出数组第1个位置（下标等于0）的节点，如果存在则覆盖不存在则新增，和上面的put一样不多讲，
for (Entry<K,V> e = table [0]; e != null; e = e. next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e. value;
e. value = value;
e.recordAccess( this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 如果key等于null，则hash值等于0
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
增加和我们上面分析的一样，通过将key做hash取得一个散列值，将散列值对应到数组下标，然后将k-v组成链表节点存进数组中。
上面有三个方法需要重点关注，计算hash值的hash方法，计算数组索引位置的indexFor方法，添加新链表节点的addEntry方法，下面我们逐一的看一下。
/**
* Applies a supplemental hash function to a given hashCode, which
* defends against poor quality hash functions. This is critical
* because HashMap uses power -of- two length hash tables, that
* otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ
* in lower bits. Note: Null keys always map to hash 0, thus index 0.
*/
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
上面这两个方法好难懂啊，又是位移又是异或又是与操作，如果让我们自己来写会怎么写呢，hash方法中直接使用hashCode就好了，indexFor直接取模(h % length)就好了，这两种有什么区别吗，哪个更好呢？来简单分析下（分析的不好请拍砖）。
首先要明白&操作：把两个操作数分别转换为二进制，如果两个操作数的位都是1则为1，否则为0，举个例子：两个数8和9的二进制分别为1000和1001，1000 & 1001 = 1000。
先看下indexFor方法中的h & (length-1) ，这是什么鬼东西。。。
不懂原理只能反着推了。。。我们先来看下一个神奇的推论。。。
2^n转换为二进制是什么样子呢：
2^1 = 10
2^2 = 100
2^3 = 1000
2^n = 1(n个0)
再来看下2^n-1的二进制是什么样子的：
2^1 – 1 = 01
2^2 – 1 = 011
2^3 – 1 = 0111
2^n – 1 = 0(n个1)
我们发现一个吃惊的结果，就是当length=2的n次幂的时候，h & (length-1)的结果，就是0~(length-1)之间的数，而这个结果和h % length是一样的，但当length!=2^n的时候，这个就特点不成立了。解释下就是：2^n – 1转换成二进制就是0+n个1，比如16的二进制10000，15的二进制01111，按照&操作，都是1则为1，否则为0，所以在低位运算的时候（小于等于2^n – 1），值总是与hash相同，而进行高位运算时（大于2^n – 1），其值等于其低位值。
只要知道这个结果，就ok，如果还想更加深入，有个大神写了一篇文章可以参考下http://yananay.iteye.com/blog/910460。
但是为什么不直接取模呢，当然是因为&操作要比除法操作效率高了。
知道了 h & (length-1)的结果等同于h % length后，再来看看上面的hash()方法是怎么回事呢？如果hashCode的低位相同（尤其是等于length位数的部分），那么经过散列后冲突的概率比较大，于是jdk给hash的各位加入了一些随机性。
上面那两个还没懂的话，只要明白含义，然后忘掉他来看增加节点的方法。
/**
* 增加一个k-v，hash组成的节点在数组内，同时可能会进行数组扩容。
*/
void addEntry( int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 下面两行行代码的逻辑是，创建一个新节点放到单向链表的头部，旧节点向后移
// 取出索引bucketIndex位置处的链表节点，如果节点不存在那就是null，也就是说当数组该位置处还不曾存放过节点的时候，这个地方就是null，
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 创建一个节点，并放置在数组的bucketIndex索引位置处，并让新的节点的next指向原来的节点
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 如果当前HashMap中的元素已经到达了临界值，则将容量扩大2倍，并将size计数+1
if (size ++ >= threshold)
resize(2 * table.length );
}
这里面有一个需要注意的地方，将新节点指向原来的节点，这里虽然是next，但是却是往回指向的，而不是像上面图中画的由数组第1个节点往后指向，就是说第1个节点指向null，第2个节点指向第1个，第3个节点指向第2个。也就是新节点一直插入在最前端，新节点始终是单向列表的头节点。
再看下扩容的方法：
/**
* Rehashes the contents of this map into a new array with a
* larger capacity. This method is called automatically when the
* number of keys in this map reaches its threshold.
*
* If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
* resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
* This has the effect of preventing future calls.
*
* @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
* must be greater than current capacity unless current
* capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
* is irrelevant).
*/
void resize( int newCapacity) {
// 当前数组
Entry[] oldTable = table;
// 当前数组容量
int oldCapacity = oldTable.length ;
// 如果当前数组已经是默认最大容量MAXIMUM_CAPACITY ，则将临界值改为Integer.MAX_VALUE 返回
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 使用新的容量创建一个新的链表数组
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
// 将当前数组中的元素都移动到新数组中
transfer(newTable);
// 将当前数组指向新创建的数组
table = newTable;
// 重新计算临界值
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
/**
* Transfers all entries from current table to newTable.
*/
void transfer(Entry[] newTable) {
// 当前数组
Entry[] src = table;
// 新数组长度
int newCapacity = newTable.length ;
// 遍历当前数组的元素，重新计算每个元素所在数组位置
for (int j = 0; j < src. length; j++) {
// 取出数组中的链表第一个节点
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
// 将旧链表位置置空
src[j] = null;
// 循环链表，挨个将每个节点插入到新的数组位置中
do {
// 取出链表中的当前节点的下一个节点
Entry<K,V> next = e. next;
// 重新计算该链表在数组中的索引位置
int i = indexFor(e. hash, newCapacity);
// 将下一个节点指向newTable[i]
e. next = newTable[i];
// 将当前节点放置在newTable[i]位置
newTable[i] = e;
// 下一次循环
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
transfer方法中，由于数组的容量已经变大，也就导致hash算法indexFor已经发生变化，原先在一个链表中的元素，在新的hash下可能会产生不同的散列值，so所有元素都要重新计算后安顿一番。注意在do while循环的过程中，每次循环都是将下个节点指向newTable[i] ，是因为如果有相同的散列值i，上个节点已经放置在newTable[i]位置，这里还是下一个节点的next指向上一个节点（不知道这里是否能理解，画个图理解下吧）。
Map中的元素越多，hash冲突的几率也就越大，数组长度是固定的，所以导致链表越来越长，那么查询的效率当然也就越低下了。还记不记得同时数组容器的ArrayList怎么做的，扩容！而HashMap的扩容resize，需要将所有的元素重新计算后，一个个重新排列到新的数组中去，这是非常低效的，和ArrayList一样，在可以预知容量大小的情况下，提前预设容量会减少HashMap的扩容，提高性能。
再来看看加载因子的作用，如果加载因子越大，数组填充的越满，这样可以有效的利用空间，但是有一个弊端就是可能会导致冲突的加大，链表过长，反过来却又会造成内存空间的浪费。所以只能需要在空间和时间中找一个平衡点，那就是设置有效的加载因子。我们知道，很多时候为了提高查询效率的做法都是牺牲空间换取时间，到底该怎么取舍，那就要具体分析了。
6.删除
/**
* 根据key删除元素
*/
public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? null : e. value);
}
/**
* 根据key删除链表节点
*/
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
// 计算key的hash值
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
// 根据hash值计算key在数组的索引位置
int i = indexFor(hash, table.length );
// 找到该索引出的第一个节点
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
// 遍历链表（从链表第一个节点开始next），找出相同的key，
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e. next;
Object k;
// 如果hash值和key都相等，则认为相等
if (e.hash == hash &&
((k = e. key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
// 修改版本+1
modCount++;
// 计数器减1
size--;
// 如果第一个就是要删除的节点（第一个节点没有上一个节点，所以要分开判断）
if (prev == e)
// 则将下一个节点放到table[i]位置（要删除的节点被覆盖）
table[i] = next;
else
// 否则将上一个节点的next指向当要删除节点下一个（要删除节点被忽略，没有指向了）
prev. next = next;
e.recordRemoval( this);
// 返回删除的节点内容
return e;
}
// 保存当前节点为下次循环的上一个节点
prev = e;
// 下次循环
e = next;
}
return e;
}
7.修改
想一下Map中为什么没有修改方法，1，2，3想好了，对于Map，put相同的key，value会被覆盖掉，这是不是就相当于修改呀。
8.查找
public V get(Object key) {
// 如果key等于null，则调通getForNullKey方法
if (key == null)
return getForNullKey();
// 计算key对应的hash值
int hash = hash(key.hashCode());
// 通过hash值找到key对应数组的索引位置，遍历该数组位置的链表
for (Entry<K,V> e = table [indexFor (hash, table .length)];
e != null;
e = e. next) {
Object k;
// 如果hash值和key都相等，则认为相等
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
// 返回value
return e.value ;
}
return null;
}
private V getForNullKey() {
// 遍历数组第一个位置处的链表
for (Entry<K,V> e = table [0]; e != null; e = e. next) {
if (e.key == null)
return e.value ;
}
return null;
}
从删除和查找可以看出，在根据key查找元素的时候，还是需要通过遍历，但是由于已经通过hash对key散列，要遍历的只是发生冲突后生成的链表，这样遍历的结果就已经少很多了，比我们自己写的完全遍历效率提升了n被。
9.是否包含
/**
* Returns <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the
* specified key.
*
* @param key The key whose presence in this map is to be tested
* @return <tt> true</tt> if this map contains a mapping for the specified
* key.
*/
public boolean containsKey(Object key) {
return getEntry(key) != null;
}
/**
* Returns the entry associated with the specified key in the
* HashMap. Returns null if the HashMap contains no mapping
* for the key.
*/
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
for (Entry<K,V> 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;
}
containsKey的代码逻辑和get的代码逻辑90%是相同的啊，为什么没有封装下呢？
/**
* Returns <tt>true</tt> if this map maps one or more keys to the
* specified value.
*
* @param value value whose presence in this map is to be tested
* @return <tt> true</tt> if this map maps one or more keys to the
* specified value
*/
public boolean containsValue(Object value) {
if (value == null)
return containsNullValue();
Entry[] tab = table;
// 遍历整个table查询是否有相同的value值
for (int i = 0; i < tab. length ; i++)
// 遍历数组的每个链表
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (value.equals(e.value ))
return true;
return false;
}
/**
* Special -case code for containsValue with null argument
*/
private boolean containsNullValue() {
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab. length ; i++)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (e.value == null)
return true;
return false;
}
可以看到针对指定key的查找，由于HashMap在结构上的优化，查找相对是十分高效的，而对于指定value的查找，要遍历整个hash表，这样是非常低效费时的。。。
10.容量检查
/**
* Returns the number of key -value mappings in this map.
*
* @return the number of key- value mappings in this map
*/
public int size() {
return size ;
}
/**
* Returns <tt>true</tt> if this map contains no key -value mappings.
*
* @return <tt> true</tt> if this map contains no key -value mappings
*/
public boolean isEmpty() {
return size == 0;
}
11.遍历
关于Map的遍历，需要到后面再分析，因为它牵扯到另外一个容器Set，Set见。
给jdk写注释系列之jdk1.6容器(6)-HashSet源码解析&Map迭代器 第7节《迭代器》
至此，HashMap也就分析的差不多了，我们应该已经明白HashMap能过做到快速查询时建立在其底层的存储结构只上的，学习HashMap也就是对前面的两种数据结构的综合运用，另外这里面有关hash的算法，扩容的方案也应该有所掌握，还是那句话学习应该是先观其大略，先从整体上了解他的实现，比如先了解它的存储结构，而不是一头扎进代码中，另外代码读不懂画画图唱唱歌吧，啦啦啦。
HashMap 完！
参考：
给jdk写注释系列之jdk1.6容器(1)-ArrayList源码解析
给jdk写注释系列之jdk1.6容器(2)-LinkedList源码解析
给jdk写注释系列之jdk1.6容器(6)-HashSet源码解析&Map迭代器
参考资料：
http://yananay.iteye.com/blog/910460
http://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/3948406.html
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