参考资料1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21673805
参考资料2：https://javadoop.com/post/hashmap
（1）添加/修改数据
put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
putVal方法
// 参数onlyIfAbsent：如果设为true，只有key不存在时，才进行插入
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 判断数组是否为空或数组的长度是否为0。如果是，会执行第一次resize操作
// 第一次resize操作和后续扩容不同，它会定义一个长度为16或自定义长度的数组
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 找到元素对应的数组下标，如果这个位置还没有结点，则直接创建一个结点，放到这个位置上
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 如果这个位置已经有结点
else {
Node<K,V> e; K k;
// 首先判断这个位置上的第一个结点和要插入的元素，它们的key是否相同
// 如果相同，获取这个结点的引用
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果不相同，判断第一个结点是否是红黑树结点。如果是红黑树结点，调用红黑树的插入方法
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 如果不是红黑树结点，说明这个位置上存储了一个链表
else {
// 开始遍历这个链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 如果遍历到了最后一个结点，创建一个结点，放到链表尾部
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// TREEIFY_THRESHOLD为8
// binCount为7时，即新插入的结点是第9个结点（不要忘记还有第一个结点），链表会转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果在遍历过程中，遍历到相同的key，获取这个结点的引用，跳出引用
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 如果e不为空，说明曾经获取到某个结点的引用，数组中已经存在要插入的元素的key
// e就是这个结点，直接覆盖旧值并返回旧值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果新插入的元素使size超过了阈值，需要进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
resize方法
final Node<K,V>[] resize() {
// 获取原来数组的引用
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 获取原来数组的长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 获取原来的阈值
int oldThr = threshold;
// 定义新的数组长度和阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 如果原来数组的长度已达到最大容量（2^30），不再扩容，将阈值设置为最大的int型整数（2^31-1）
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 如果原来数组的长度没有达到最大容量，数组扩容1倍
// 如果数组扩容后的长度小于最大容量且原来的数组长度大于等于16，阈值扩大1倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1;
}
// 如果原来数组的长度等于0，且原来的阈值大于0，将新的数组长度设置为原来的阈值
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
// 如果原来数组的长度和原来的阈值都等于0，新的数组长度为16，新的阈值为12
else {
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);// 0.75*16
}
// 如果此时新的阈值为0，按照一定的方式进行计算
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 创建一个新的结点数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 如果原来的数组不为空，遍历原来的数组，进行数据迁移
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
// 如果数组的当前位置不为空
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 判断当前位置上是否只有一个元素，如果只有一个元素，直接迁移这个元素
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果不是只有一个元素，判断第一个结点是否是红黑树结点。如果第一个结点是红黑树结点，调用红黑树的方法
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 如果不是红黑树结点，说明这个位置上存储了一个链表
// 思路：将这个链表拆分为两个链表，迁移到新的数组中，并保留原来的相对顺序
// loHead和loTail组成一条链表，hiHead和hiTail组成另一条链表
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
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);
// 遍历数组结束，将两个链表分别插入到新数组中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
（2）查询数据
get方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
// getNode方法用于获取对应的结点
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
getNode方法
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 先判断这个位置上的第一个结点和要插入的元素，它们的key是否相同
// 如果相同，返回这个结点
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 如果不相同且第一个结点不是最后一个结点
if ((e = first.next) != null) {
// 判断第一个结点是否是红黑树结点。如果是红黑树结点，调用红黑树的方法
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 如果不是红黑树结点，说明这个位置上存储了一个链表。遍历这个链表，找到相同的key
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
（3）删除数据
remove方法
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
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