JAVA 集合类（java.util）源码阅读笔记------HashMap

一、继承关系

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 

cloneable接口：重写OBject的clone方法。
Serializable接口：该类可序列化

二、成员变量

transient Node<K,V>[] table;//hash表的桶，用一个数组模拟，数组中每个元素都是一个指针，要么是单链表的头指针，要么是红黑树的根节点的指针transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; //用来实现遍历map的set,依次遍历table中所有桶中的node或者treeNodetransient int size;//该map中所有key-value对的个数,node的个数transient int modCount;//修改次数，用来判断是否该map同时被多个线程操作，多线程环境下会抛出异常ConcurrentModificationException。int threshold;//= table.size()* loadFactor，当table中实际占用量（不是table中占用的bin的个数，而是所有bin中的Nodede 总数）超过threshold时，就会进行resize()操作//eg:table.size()=16,loadFactor=0.75,则当所有Bin中的node的个数超过12时会进行resize.//table的容量，如果没有设置，则默认等于DEFAULT_INITIAL_CAPACITY=16，且必须为2的整数次幂。final float loadFactor;//加载因子<=1，当table中实际占用的容量超过table.size()* loadFactor时，会进行table的扩容。默认加载因子为DEFAULT_LOAD_FACTOR=0.75static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //table默认初始容量 16，必须是2的整数次幂static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//table的最大容量static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//默认加载因子，当table数组的容量超过table.length* loadFactor时，会调用resize()进行扩容。static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//当table[i]中的node个数超过8个，会将单链表table[i]转化成红黑树static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//当table[i]中红黑树的节点数少于6时，会退化成单链表static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;//当table的length大于64时，才会进行将某条node个数超过8的单链表转化成红黑树操作

三、方法说明

1、构造方法

只会设置加载因子和threshold，不会初始化table数组，数组的初始化在第一个add时调用resize()方法进行）

    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {        if (initialCapacity < 0)            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +                                               initialCapacity);//设置的初始容量大于最大允许容量，则强制将initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +                                               loadFactor);        this.loadFactor = loadFactor;//调用tableSizeFor将threshold设置成大于initialCapacity的最小的2的整数次幂        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);    }    public HashMap(int initialCapacity) {        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);    }    public HashMap() {        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted    }    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;        putMapEntries(m, false);   }

2、重要方法

（1）hash：根据每个Node的key求hash

static final int hash(Object key) {        int h;        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}

h >>> 16:循环右移16位，不管符号，高位填0。h 为int型，四个字节，因此右移16位相当于把高两位字节移到最右边，舍弃原先低两位的字节。
 
通过hash值取对应的桶序号的方法：
h & (table.length -1)（h是调用hash()返回的值）相当于对table取余，保证所有的value的hash通过运算最终都落在0-table.size()-1之间。
它通过h & (table.length -1)来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当length总是2的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。

（2）tableSizeFor

功能：求大于cap的最小的2的整数次方的值，如cap=57,则返回64。保证table的size始终为2的整数次幂。

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;}

（3）resize
总结：
1）若table没有初始化，则采用默认的cap和加载因子（或者使用new map对象时传递进来的thr和f）进行初始化，为table申请空间
2）若table已经初始化，则将cap*2，thr*2。同时若cap已经超过了MAX_CAP,则直接将thr设置与cap相等。
3）将oldTable中的node都映射到newTable中。OldTable[i]中的node要么映射到newTable的i中，要么是i+oldcap中，由node.hash的第oldCap二进制中1所在位置j的那个位置bit值决定。

final Node<K,V>[] resize() {        Node<K,V>[] oldTab = table;//cap是数组的容量，thr是数组进行扩容的临界值        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;        int oldThr = threshold;        int newCap, newThr = 0;//不是数组初始化        if (oldCap > 0) {//当原table的size已经达到MAXIMUM_CAPACITY时，不对cap进行调整，只是将扩容临界值thr调整为与cap相同，让table空间得到100%的利用            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {                threshold = Integer.MAX_VALUE;                return oldTab;            }//否则就将cap和thr进行*2扩容//即使newCap<<1，它的值也始终小于Integer.MAX_VALUE,因为newCap是一个int型的整数            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)                newThr = oldThr << 1; // double threshold        }//通过初始化传递了thr但是还没有进行table的初始化操作，这时将cap设置为oldCap的值        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold            newCap = oldThr;//初始化没有传递任何参数，cap和thr都采用默认值        else {               // zero initial threshold signifies using defaults            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);        }//如果上面没有设置newThr的值，这里统一进行处理.//主要有两个地方，第一个else if ((newCap = oldCap << 1)，第二个else if (oldThr > 0)；        if (newThr == 0) {            float ft = (float)newCap * loadFactor;            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);        }//重新设置扩容后的临界值        threshold = newThr;//利用上面计算的newCap重新为数组申请扩容后的空间        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];        table = newTab;//将原数组中内容转移到新数组中        if (oldTab != null) {//原table中每个桶中的node逐个进行重新hash处理            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {                Node<K,V> e;                if ((e = oldTab[j]) != null) {//将原table中每个链表的头指针置null                    oldTab[j] = null;//如果oldTable[i]这条链表只有头指针，则将该node重新hash映射到新链表的某个位置上                    if (e.next == null)                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//如果该条链表是以红黑树的形式存储的，则调用红黑树的相关操作                    else if (e instanceof TreeNode)                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);//对oldTable[i]链表中每个元素逐一处理                    else { // preserve order//lo表示原链表中的node在新链表中的映射仍在同一位置table[i]                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;//hi 表示原链表中的node在新链表中的映射在table[i+oldCap]。只有这两种位置                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;                        Node<K,V> next;                        do {                            next = e.next;                            //i=e.hash&(oldCap-1),那么e.hash&oldCap的值为e.hash在oldCap二进制形式中那个唯一(cap的值都为2的整数次幂，所以二进制形式中只有一个1)的1所在位置的值，要么为0，要么为1.。//因此，oldTable中的table[i]中的node，在新链表中的位置要么为i，要么为i+oldCap//之所以直接采用(e.hash & oldCap)是为了计算简便，避免每次都用e.hash&(newCap-1)if ((e.hash & oldCap) == 0) {                                if (loTail == null)                                    loHead = e;                                else                                    loTail.next = e;                                loTail = e;                            }                            else {                                if (hiTail == null)                                    hiHead = e;                                else                                    hiTail.next = e;                                hiTail = e;                            }                        } while ((e = next) != null);//在新table中映射位置为j的,相对顺序与oldTable中的相同                        if (loTail != null) {                            loTail.next = null;                            newTab[j] = loHead;                        }//在新链表中映射位置为j+oldCap的                        if (hiTail != null) {                            hiTail.next = null;                            newTab[j + oldCap] = hiHead;                        }                    }                }            }        }        return newTab;    }

（4）treeifyBin将某个hash桶的单链表转化成红黑树；untreeify将红黑树转化成单链表，在删除红黑树节点时会用到
基本步骤：
a、检查table.length是否>=64，如果不成立，则进行resize扩容，结束。
b、通过hash&(n-1)定位到table相应的bin中，检查bin中是否有Node，将单链表中的Node类型依次转化成treenode类型，并链接在一个双链表中
c、调用treeNode.treeify方法将该桶中的treeNode双链表转化成红黑树。

    final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {        int n, index; Node<K,V> e;//若table的len没有达到最小树化值，则进行扩容处理        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)            resize();//若该桶中有node，则将该桶中的单链表转化成红黑树        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {            TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;            do {//将每个node节点的值重新生成一个TreeNode节点                TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);hd指向红黑树的根节点                if (tl == null)                    hd = p;                else {//prev指向前一个节点，next指向后一个节点                    p.prev = tl;                    tl.next = p;                }                tl = p;            } while ((e = e.next) != null);//上面的while循环将单链表转化成了双链表，节点类型由node编程了treeNode,hd指向头结点            if ((tab[index] = hd) != null)//将该双链表构建成红黑树                hd.treeify(tab);        }    }红黑树退化成单链表a、通过treeNode.next遍历红黑树，并将节点依次replacementNode成Node类型。b、将转化后的节点依次链接成一条单链表，返回头结点的指针 final Node<K,V> untreeify(HashMap<K,V> map) {            Node<K,V> hd = null, tl = null;            for (Node<K,V> q = this; q != null; q = q.next) {//将红黑树中的节点treeNode依次转化成node                Node<K,V> p = map.replacementNode(q, null);                if (tl == null)                    hd = p;                else                    tl.next = p;                tl = p;            }//返回单链表的头结点            return hd;        }

（5）remove

    public V remove(Object key) {        Node<K,V> e;        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?            null : e.value;    }removeNode：删除指定的key所对应的Node,matchValue为true表示只有key和value都对应才删除；movable表示在删除时不移动其他nodefinal Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,                               boolean matchValue, boolean movable) {        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;//只有在table不为空，table的length大于0，hash&(n-1)号桶中有值时才进行查找删除        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&            (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;//如果头结点是查找的节点则令node指向它            if (p.hash == hash &&                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                node = p;            else if ((e = p.next) != null) {//如果这个桶中存储的是红黑树，则通过getTreeNode找到对应的node                if (p instanceof TreeNode)                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);                else {//如果是单链表，则依次查找node，知道找到，令node指向它                    do {                        if (e.hash == hash &&                            ((k = e.key) == key ||                             (key != null && key.equals(k)))) {                            node = e;                            break;                        }                        p = e;                    } while ((e = e.next) != null);                }            }//当Node==null表示没有找到该节点//只有当不要求匹配value或者要求匹配并且node的value也相等时，才进行删除            if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||                                 (value != null && value.equals(v)))) {//在红黑树中删除节点，把movable传递进去                if (node instanceof TreeNode)                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);//头结点删除                else if (node == p)                    tab[index] = node.next;//p指向node的前一个节点                else                    p.next = node.next;                ++modCount;                --size;//回调接口，让LinkedHashMap执行对应的动作。在hashMap中没有动作：void afterNodeRemoval(Node<K,V> p) { }                afterNodeRemoval(node);                return node;            }        }        return null;    }

（6）containsValue:遍历整个map查找

treeNode也实现了Node的next功能，因此调用next可以遍历单链表和红黑树

    public boolean containsValue(Object value) {        Node<K,V>[] tab; V v;        if ((tab = table) != null && size > 0) {            for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {                for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {                    if ((v = e.value) == value ||                        (value != null && value.equals(v)))                        return true;                }            }        }        return false;    }    public boolean containsValue(Object value) {        Node<K,V>[] tab; V v;        if ((tab = table) != null && size > 0) {            for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {                for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {                    if ((v = e.value) == value ||                        (value != null && value.equals(v)))                        return true;                }            }        }        return false;    }

（7）get:获取key对应的node

    public V get(Object key) {        Node<K,V> e;        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;    }    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;//table不为空，table.length>0,hash对应的桶中有值        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {//第一个节点就是要查找的节点            if (first.hash == hash && // always check first node                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                return first;            if ((e = first.next) != null) {//红黑树中查找                if (first instanceof TreeNode)                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);                do {//单链表遍历查找                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                        return e;                } while ((e = e.next) != null);            }        }        return null;    }

（8）put:map中插入
1）如果是首个插入map的节点，map进行初始化，在resize中进行
2）如果是put一个新节点，则插入结束后检查对应的bin是否需要转化成红黑树
3）插入或更新结束后，检查该table是否需要resize扩容（有可能插入到一个空桶中，导致table中桶的占用量超过了thr）

    public V put(K key, V value) {        return putVal(hash(key), key, value, false, true);    }final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,                   boolean evict) {        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;//如果table为null或者table的长度为0，则调用resize()对table进行初始化        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)            n = (tab = resize()).length;//如果hash&(n-1)号桶中没有node，则将该节点作为首节点放入该桶中        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);        else {            Node<K,V> e; K k;//p为桶的首节点，p为要找的节点，e指向它            if (p.hash == hash &&                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                e = p;//在红黑树中查找，e指向查找到的treeNode            else if (p instanceof TreeNode)                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);            else {//遍历桶中的节点                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {//当遍历该桶没有找到相同的key时，就新new一个Node，加入到桶中                    if ((e = p.next) == null) {                        p.next = newNode(hash, key, value, null);//同时检查该桶中Node的个数是否>=8，是则要将单链表转化成红黑树                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st                            treeifyBin(tab, hash);                        break;                    }//否则在单链表中找到Node的key与给定key相等的节点，e指向它，p指向e的前一个节点                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                        break;                    p = e;                }            }            if (e != null) { // existing mapping for key                V oldValue = e.value;//更新Node的value                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)                    e.value = value;//回调接口，让LinkedHashMap执行对应的动作。在hashMap中没有动作：void                afterNodeAccess(e);                return oldValue;            }        }        ++modCount;//检查table的size有没有超过临界值，超过要进行resize扩容        if (++size > threshold)            resize();//回调接口，让LinkedHashMap执行对应的动作。在hashMap中没有动作：void        afterNodeInsertion(evict);        return null;    }

（9）关于entrySet、keySet和values的实现
首先需要知道它们中都要一个迭代器，该iterator继承自同一个Abstract的HashIterator,在该抽象类中，nextNode方法实现了依次遍历table中所有bin中的Node或treeNode节点。后面的KeyIterator、ValueIterator和EntryIterator继承自HashIterator，实现Iterator接口，他们在next中调用nextNode方法实现依次迭代。

1)HashIterator

   abstract class HashIterator {        Node<K,V> next;        // next entry to return        Node<K,V> current;     // current entry        int expectedModCount;  // for fast-fail        int index;             // current slot        HashIterator() {            expectedModCount = modCount;            Node<K,V>[] t = table;            current = next = null;            index = 0;            if (t != null && size > 0) { // advance to first entry                do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);            }        }        public final boolean hasNext() {            return next != null;        }        final Node<K,V> nextNode() {            Node<K,V>[] t;            Node<K,V> e = next;            if (modCount != expectedModCount)                throw new ConcurrentModificationException();            if (e == null)                throw new NoSuchElementException();//next=e.next//如果next为空，则调整next指向下一个非空桶中的头结点，依次遍历所有的桶            if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {                do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);            }            return e;        }        public final void remove() {            Node<K,V> p = current;            if (p == null)                throw new IllegalStateException();            if (modCount != expectedModCount)                throw new ConcurrentModificationException();            current = null;            K key = p.key;            removeNode(hash(key), key, null, false, false);            expectedModCount = modCount;        }    }

2)KeyIterator

//KeyIterator，每次获得下一个node的key    final class KeyIterator extends HashIterator        implements Iterator<K> {        public final K next() { return nextNode().key; }    }

3)ValueIterator

//ValueIterator:每次获得下一个node的value    final class ValueIterator extends HashIterator        implements Iterator<V> {        public final V next() { return nextNode().value; }    }

4)EntryIterator

//EntryIterator每次获得下一个node对象    final class EntryIterator extends HashIterator        implements Iterator<Map.Entry<K,V>> {        public final Map.Entry<K,V> next() { return nextNode(); }    }

entrySet、keySet

1)entrySet

方法：new了一个EntrySet对象

    public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {        Set<Map.Entry<K,V>> es;        return (es = entrySet) == null ? (entrySet = new EntrySet()) : es;    }

EntrySet类，继承自AbstractSet：Iterator方法new了一个EntryIterator用来遍历所有的node

final class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> {        public final int size()                 { return size; }        public final void clear()               { HashMap.this.clear(); }        public final Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {            return new EntryIterator();        }        public final boolean contains(Object o) {            if (!(o instanceof Map.Entry))                return false;            Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>) o;            Object key = e.getKey();            Node<K,V> candidate = getNode(hash(key), key);            return candidate != null && candidate.equals(e);        }        public final boolean remove(Object o) {            if (o instanceof Map.Entry) {                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>) o;                Object key = e.getKey();                Object value = e.getValue();//删除调用removeNode                return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;            }            return false;        }        public final Spliterator<Map.Entry<K,V>> spliterator() {            return new EntrySpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0);        }        public final void forEach(Consumer<? super Map.Entry<K,V>> action) {            Node<K,V>[] tab;            if (action == null)                throw new NullPointerException();            if (size > 0 && (tab = table) != null) {                int mc = modCount;                for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {                    for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next)                        action.accept(e);                }                if (modCount != mc)                    throw new ConcurrentModificationException();            }        }    }

2)keySet

方法：new了一个KeySet对象

public Set<K> keySet() {        Set<K> ks = keySet;        if (ks == null) {            ks = new KeySet();            keySet = ks;        }        return ks;    }

KeySet类，继承自AbstractSet类：Iterator方法new了一个KeyIterator迭代器

final class KeySet extends AbstractSet<K> {        public final int size()                 { return size; }        public final void clear()               { HashMap.this.clear(); }        public final Iterator<K> iterator()     { return new KeyIterator(); }        public final boolean contains(Object o) { return containsKey(o); }        public final boolean remove(Object key) {//调用removeNode删除            return removeNode(hash(key), key, null, false, true) != null;        }        public final Spliterator<K> spliterator() {            return new KeySpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0);        }        public final void forEach(Consumer<? super K> action) {            Node<K,V>[] tab;            if (action == null)                throw new NullPointerException();            if (size > 0 && (tab = table) != null) {                int mc = modCount;                for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {                    for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next)                        action.accept(e.key);                }                if (modCount != mc)                    throw new ConcurrentModificationException();            }        }    }

3)values:

方法：new了一个Values对象

public Collection<V> values() {        Collection<V> vs = values;        if (vs == null) {            vs = new Values();            values = vs;        }        return vs;    }

Values类，继承自Collection，因为collections中允许重复，set中不允许。
iterator方法创建了ValueIterator。 

final class Values extends AbstractCollection<V> {        public final int size()                 { return size; }        public final void clear()               { HashMap.this.clear(); }        public final Iterator<V> iterator()     { return new ValueIterator(); }        public final boolean contains(Object o) { return containsValue(o); }        public final Spliterator<V> spliterator() {            return new ValueSpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0);        }        public final void forEach(Consumer<? super V> action) {            Node<K,V>[] tab;            if (action == null)                throw new NullPointerException();            if (size > 0 && (tab = table) != null) {                int mc = modCount;                for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {                    for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next)                        action.accept(e.value);                }                if (modCount != mc)                    throw new ConcurrentModificationException();            }        }    }

四、内部类

(1)实现Map中的Entry接口的实现类，静态内部类

实际上是一个链表的节点的数据结构

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {        final int hash;//该节点的hash值        final K key;        V value;        Node<K,V> next;//指向下一个节点的指针        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {            this.hash = hash;            this.key = key;            this.value = value;            this.next = next;        }        public final K getKey()        { return key; }        public final V getValue()      { return value; }        public final String toString() { return key + "=" + value; }        public final int hashCode() {            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);        }        public final V setValue(V newValue) {            V oldValue = value;            value = newValue;            return oldValue;        }        public final boolean equals(Object o) {            if (o == this)                return true;            if (o instanceof Map.Entry) {                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&                    Objects.equals(value, e.getValue()))                    return true;            }            return false;        }    }

五、总结

（1）table的cap一定为2的整数次幂。每次设置cap之前都调用tableForSize(指定的cap)来获取一个大于指定cap的最小的2的整数次幂，从而保证table.length一定为2的整数次幂，可以小于默认的初始容量16。
（2）根据node的key求hash。node.hash=key.hashcode^(key.hashcode>>>16),这样能保证结果的低16位都是key.hashcode的全部bit作用的结果。最后映射的Bin序号=hash&(n-1),结果一定映射在0-n-1上，原因：n是table.length，(1)中保证了n一定是2的整数次幂，那么n-1的二进制表示中，低位全为1，则与hash相与的结果是直接保留了hash中不大于n-1的所有bit，结果就与hash直接对n取模的效果一样，不过&速度更快。
(3)初始化。可以通过构造函数传递thr（这里指定的thr，虽然这个变量的含义是扩容的临界值，但是此处传递进去相当于设置的cap，具体原因在resize中）和f构造因子的值，但是在构造函数中并不对table初始化，也不会申请空间。table的初始化在put第一个节点时进行，实现在resize中。
(4)resize。实现两个3个功能。
初始化：若没有初始化，则对table进行初始化，若new hashmap对象时没有指定thr则采用默认值（cap=16，f=0.75）进行，若指定了thr,则cap=thr,thr=cap*f；
扩容：若已经初始化了，则对cap、thr进行*2扩容，扩容前检查cap是否已经达到最大值，达到则直接将thr=cap返回，否则都要进行*2扩容。然后给table重新new 一个newCap的空间。
转移node：oldtable中的node依次链接到newTable中。对于桶i,由于扩容是直接进行*2，则i中的node要么直接映射到newTable中的桶i，要么是桶(i+oldCap)，原因：还是考虑newCap-1和oldCap-1的二进制形式，newCap-1比oldCap-1最高位多了一个1，低位完全相同，因此进行hash&(n-1)时相当于直接在i上+oldCap或者不变，这取决于hash的第newcap最高位所在是1还是0。resize中直接将hash&oldCap为1还是0，将oldTable[i]中的Node组成两个链表，分别链接进newTable中的i号桶和i+oldCap号桶中。
(5)关于map.put、map.get和map.remove
put：可能进行resize初始化，resize扩容，treeifyBin。
首先查看table是否初始化，没有则需要进行resize()初始化。
初始化后根据hash&(n-1)找到对应的Bin,
若bin中没有节点，则直接new一个node加入该bin。
bin中有节点，则查看第一个节点是否是要找的node，
如果是直接标记该节点指针，
否则，区分该桶中是单链表node还是treenode，
treenode则调用红黑树的查找方法来找到node，标记指针，
Node则查找这条单链表上是否有与key相等的Node，
没有则直接加入链表尾部，插入后检查该bin中是否需要treeifyBin(当单链表个数>=8则转化成红黑树)；
有则找到该node，标记指针;
标记指针不为空，则表示是更新节点，直接替换掉node的value。
还要检查该table此时是否需要扩容，因为插入一个新节点可能导致table中桶占用的个数增大（该node映射到一个新Bin中），导致需要扩容。
get：
前提：table!=null&&table.length>0&&table[hash&(n-1)]!=null
根据hash映射到对应的桶,如果bin的头结点是要找的指针，则直接返回头结点。
否则区分是treeNode还是node，
treenode则调用红黑树的查找；
node则直接遍历单链表查找；
返回查找到的node
remove:
前提：table!=null&&table.length>0&&table[hash&(n-1)]!=null
根据hash映射到对应的桶,如果bin的头结点是要找的指针，则直接返回头结点。
否则区分是treeNode还是node，
treenode则调用红黑树的查找，标记查找到的node；
node则直接遍历单链表查找,标记查找到的node；
若查找到的Node!=null，则区分treeNode和node分别进行删除。（treenode的删除中可能会调用untreeify退化成单链表）
(6)entrySet、keySet和values方法
分别返回一个EntrySet、KeySet和Values类型的对象，对象的类型分别继承自Set、Set和collection，都包含一个Iterator方法，该方法内部分别返回一个EntryIterator、KeyIterator和ValueIterator类型的迭代器，对象的类型都继承自HashIterator抽象类，EntryIterator、KeyIterator和ValueIterator内部的next方法都是调用父类HashIterator的nextNode方法来实现对table中所有bin中Node的依次遍历。