ArrayList
arrayList的add源码流程解析
第一步进入add方法
public static void main(String[] args) {
ArrayList list = new ArrayList();
list.add("1");//这里入口
}
第二步查看一下构造函数
// 初始化ArrayList实例，则elementData={}
public ArrayList() {
// Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {};
this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
}
第三步到达add方法
步骤:
- ensureCapacityInternal 方法来判断是否需要扩容
- 把传入的值写入elementData[size]
- size++;
public boolean add(E e) {
/** 确定是否需要扩容，如果需要，则进行扩容操作*/
ensureCapacityInternal(size + 1); // size初始值是为0的
// eg1：size=0，elementData[0]="1"，然后size自增为1
elementData[size++] = e;
return true;
}
第四步到达ensureCapacityInternal方法
- calculateCapacity方法是计算ArrayList的容量
- ensureExplicitCapacity方法确保，明确的ArrayList的容量
private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {//minCapacity（最小容量）等于已存在元素加1
//calculateCapacity方法是计算ArrayList的容量
//ensureExplicitCapacity方法确保，明确的ArrayList的容量
ensureExplicitCapacity(calculateCapacity(elementData, minCapacity));
}
第五步到达calculateCapacity方法
/**
* 计算ArrayList的容量
*
* 如果elementData数组中没有已存储的元素，则返回默认值10
* 否则，返回minCapacity。
*
* @param elementData 底层存储ArrayList元素的数组
* @param minCapacity ArrayList中的元素个数（最小容量）
* @return
*/
private static int calculateCapacity(Object[] elementData, int minCapacity) {
//判断elementData（底层存储ArrayList元素的数组）是否等于空数组
//private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {};
if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
// ArrayList默认的容量为10个Object元素
// private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;
//和默认容量做最大值比较，如果小于默认容量就返回默认容量，否则返回minCapacity
return Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
}
return minCapacity;
}
第六部步先回到ensureCapacityInternal方法在进入ensureExplicitCapacity方法
modCount：默认初始值为0
- 这个成员变量记录着集合的修改次数，也就每次add或者remove它的值都会加1
- ArrayList是非线程安全的，在使用迭代器遍历的时候，用来检查列表中的元素是否发生结构性变化（列表元素数量发生改变）了，主要在多线程环境下需要使用，防止一个线程正在迭代遍历，另一个线程修改了这个列表的结构。就会抛出异常：ConcurrentModificationException。
/**
* 确保明确的ArrayList的容量
*
* @param minCapacity ArrayList所需的最小容量
*/
private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
//这里关注一下
modCount++;
/** 如果所需的最小容量大于elementData数组的容量，则进行扩容操作 */
if (minCapacity - elementData.length > 0) {
//扩容的方法，重点
grow(minCapacity);
}
}
第七步进入grow方法
/**
* 扩容操作
* @param minCapacity 所需要的最小扩容量
*/
// eg1：第一次新增元素，minCapacity=10，即：需要将elementData的0长度扩容为10长度。
private void grow(int minCapacity) {
/** 原有数组elementData的长度*/
int oldCapacity = elementData.length;
/**
* A >> 1 等于 A/2
* 举例: 3 >> 1 = 3/2 = 1
* 4 >> 1 = 4/2 = 2
* ------------------------
* A << 1 等于 A*2
* 举例: 3 << 1 = 3*2 = 6
* 4 << 1 = 4*2 = 8
*
* 000100 >> 1 = 000010
* 000100 << 1 = 001000
*/
/** 新增oldCapacity的一半整数长度作为newCapacity的额外增长长度 */
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); // eg1：newCapacity=0+(0>>1)=0
/** 新的长度newCapacity依然无法满足需要的最小扩容量minCapacity，则新的扩容长度为minCapacity */
if (newCapacity - minCapacity < 0) {
// eg1：newCapacity=10
newCapacity = minCapacity;
}
/** 新的扩容长度newCapacity超出了最大的数组长度MAX_ARRAY_SIZE */
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
}
/** 扩展数组长度为newCapacity，并且将旧数组中的元素赋值到新的数组中 */
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}
/**
* 要分配的数组的最大大小。一些vm在数组中保留一些头字。
* 尝试分配较大的数组可能会导致OutOfMemory错误：请求的数组大小超过了虚拟机限制
* MAX_ARRAY_SIZE = 2147483639 = 01111111 11111111 11111111 11110111
* Integer.MAX_VALUE = 2147483647 = 01111111 11111111 11111111 11111111
* public static final int MAX_VALUE = 0x7fffffff;
*/
private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
private static int hugeCapacity(int minCapacity) {
if (minCapacity < 0) { // overflow
throw new OutOfMemoryError();
}
return (minCapacity > MAX_ARRAY_SIZE) ? Integer.MAX_VALUE : MAX_ARRAY_SIZE;
}
arrayList的remove源码解析
public E remove(int index) {
/** 校验传入的参数index是否超出了数组的最大下标，如果超出，则抛出：IndexOutOfBoundsException异常*/
rangeCheck(index);
/** 集合的修改次数加1 */
modCount++;
// eg1：String oldValue="a1"
/** 获得index下标对应的旧值oldValue */
E oldValue = elementData(index);
// eg1：numMoved=4-0-1=3
/** 获得需要移动元素的个数 */
int numMoved = size - index - 1;
if (numMoved > 0) {
/**
* {"a1","a2","a3","a4"}
*
* 假设删除"a2"，那么index=1, numMoved=2, 那么下面的语句执行的就是：
* 将第一个入参的elementData从第2位"a3"（index+1）开始复制2位（numMoved）即："a3"，"a4"；
* 复制到第三个入参elementData的第1位（index）,即elementData变成 {"a1","a3","a4","a4"}
*/
System.arraycopy(elementData, index + 1, elementData, index, numMoved);
}
/** 通知jvm将之前的最后一位元素进行垃圾回收 */
elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work
/** 返回已被删除的元素 */
return oldValue;
}
LinkedList
LinkedList add流程图
源码解读第一步进入add方法
/**
* 新增元素
*/
public boolean add(E e) {
linkLast(e);
return true;
}
第二步进入linkLast方法
/**
* 将新添加的元素e作为链表的最后一个元素， 并维护进去
*/
void linkLast(E e) {
final Node<E> l = last;
// newNode null<--"a1"-->null
/** 创建一个e的Node节点，前置指向原last节点，后置指向null */
final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
/** 将newNode节点赋值为last节点 */
last = newNode;
// eg1: l=null
if (l == null) {
/** 如果是第一个添加的元素，则first指针指向该结点*/
first = newNode; // eg1: first指向newNode
} else {
/** 如果不是第一个添加进来的元素，则更新l的后置结点指向新添加的元素结点newNode*/
l.next = newNode;
}
size++;
modCount++;
}
HashMap
第一步进入Put方法
public V put(K key, V value) {
//putVal是添加元素的方法
//hash是哈希扰动函数
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
第二步进入hash哈希扰动函数
static final int hash(Object key) {
int h;
/**
* 按位异或运算（^）：两个数转为二进制，然后从高位开始比较，如果相同则为0，不相同则为1。
*
* 扰动函数————(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 表示：
* 将key的哈希code一分为二。其中：
* 【高半区16位】数据不变。
* 【低半区16位】数据与高半区16位数据进行异或操作，以此来加大低位的随机性。
* 注意：如果key的哈希code小于等于16位，那么是没有任何影响的。只有大于16位，才会触发扰动函数的执行效果。
* */
// egx: 110100100110^000000000000=110100100110，由于k1的hashCode都是在低16位，所以原样返回3366
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
/**
* case1:
* h=高16位(全是0) and 低16位(有1)
* h >>> 16 = 低16位全部消失，那么变成了32位(全是0)
* h ^ (h >>> 16) = 原样输出
* case2：
* h=高16位(有1) and 低16位(有1)
* h >>> 16 = 低16位全部消失，那么变成了高16位(全是0)and低16位(有1)
* h ^ (h >>> 16) = 不是原样输出 将原高16位于原低16位进行扰动。
*/
}
第三步进入putVal函数当中
/**
* Implements Map.put and related methods.
*
* @param hash key的哈希值
* @param key key值
* @param value value值
* @param onlyIfAbsent 如果是true,则不改变已存在的value值
* @param evict 驱逐，赶出，逐出 if false, the table is in creation mode.
*
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> p;
int n, i;
// eg1: table=null
// eg2: table是长度为16的Node数组，且table[1]=Node(1, 1, "a1", null)
// eg3: table是长度为16的Node数组，且table[1]=Node(1, 1, "a1", null) ... table[6]=Node(6, 6, "a6", null)
// eg4: table是长度为16的Node数组，且table[1]=Node(1, 1, "a1", null) ... table[6]=Node(6, 6, "a6", null)
// eg6: table是长度为16的Node数组，且table[1]=Node(1, 1, "a1", null) ... table[6]=Node(6, 6, "a6", null)
/** 如果是空的table，那么默认初始化一个长度为16的Node数组*/
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) {
// eg1: resize返回(Node<K, V>[]) new Node[16]，所以：tab=(Node<K, V>[]) new Node[16]， n=16
n = (tab = resize()).length;
}
// eg1: i = (n-1)&hash = (16-1)&0 = 1111&0000 = 0000 = 0; 即:p=tab[0]=null
// eg2: i = (n-1)&hash = (16-1)&1 = 1111&0001 = 0001 = 1; 即:p=tab[1]=null
// eg3: i = (n-1)&hash = (16-1)&16 = 1111&10000 = 0000 = 0; 即:p=tab[0]=Node(0, 0, "a0", null)
// eg4: i = (n-1)&hash = (16-1)&32 = 1111&100000 = 0000 = 0; 即:p=tab[0]=Node(0, 0, "a0", null)
// eg6: i = (n-1)&hash = (16-1)&128 = 1111&10000000 = 0000 = 0; 即:p=tab[0]=Node(0, 0, "a0", null)
/** 如果计算后的下标i，在tab数组中没有数据，那么则新增Node节点*/
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) {
// eg1: tab[0] = newNode(0, 0, "a0", null)
// eg2: tab[1] = newNode(1, 1, "a1", null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
} else { /** 如果计算后的下标i，在tab数组中已存在数据，则执行以下逻辑 */
Node<K, V> e;
K k;
// eg3: p.hash==0, hash==16，所以返回false
// eg4: p.hash==0, hash==32，所以返回false
// eg6: p.hash==0, hash==128，所以返回false
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { /** 如果与已存在的Node是相同的key值*/
e = p;
}
// eg3: p instanceof Node，所以为false
// eg4: p instanceof Node，所以为false
// eg6: p instanceof Node，所以为false
else if (p instanceof TreeNode) { /** 如果与已存在的Node是相同的key值，并且是树节点*/
e = ((TreeNode<K, V>) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
} else { /** 如果与已存在的Node是相同的key值，并且是普通节点，则循环遍历链式Node，并对比hash和key，如果都不相同，则将新的Node拼装到链表的末尾。如果相同，则进行更新。*/
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// eg3: p.next == null
// eg4-loop1: p.next == Node(16, 16, "a16", null) 不为空
// eg4-loop2: p.next == null
/** 获得p节点的后置节点，赋值给e。直到遍历到横向链表的最后一个节点，即：该节点的next后置指针为null */
if ((e = p.next) == null) {
// eg3: p.next = newNode(16, 16, "a16", null);
// eg4-loop2: p.next == newNode(32, 32, "a32", null);
// eg6: p.next == newNode(128, 128, "a128", null);
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// eg3: binCount == 0
// eg4-loop2: binCount == 1
/** binCount从0开始，如果Node链表大于8个Node，那么试图变为红黑树 */
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) {
// eg6: tab={newNode(0, 0, "a0", ［指向后面1个链表中的7个node］), newNode(1, 1, "a1", null)}, hash=128
treeifyBin(tab, hash);
}
// eg3: break
// eg4-loop2: break
break;
}
// eg4-loop1: e.hash==16 hash==32 所以返回false
/** 针对链表中的每个节点，都来判断一下，是否待插入的key与已存在的链表节点相同，如果相同，则跳出循环，并在后续的操作中，将该节点内容更新为最新的插入值 */
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
break;
}
// eg4-loop1: p=e=Node(16, 16, "a16", null)
p = e;
}
}
// eg3: e = null
// eg4: e = null
/** 如果存在相同的key值*/
if (e != null) {
// egx: String oldValue = "v1"
V oldValue = e.value;
// egx: onlyIfAbsent=false
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) {
// egx: e = Node(3366, "k1", "v2", null)
/** 则将新的value值进行更新*/
e.value = value;
}
afterNodeAccess(e);
// egx: 返回oldValue="v1"
return oldValue;
}
}
// eg1: modCount==0 ++modCount==1
// eg2: modCount==1 ++modCount==2
// eg3: modCount==7 ++modCount==8
// eg4: modCount==8 ++modCount==9
++modCount;
// eg1: size=0, threshold=12
// eg2: size=1, threshold=12
// eg3: size=7, threshold=12
// eg4: size=8, threshold=12
if (++size > threshold) {
resize();
}
afterNodeInsertion(evict); /** doing nothing */
return null;
}
第四步进入resize扩容方法很重要
final Node<K, V>[] resize() {
// eg1: table=null
// eg6: table != null
Node<K, V>[] oldTab = table;
// eg1: oldCap=0
// eg6: oldCap=16
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// eg1: oldThr=threshold=0
// eg6: oldThr=threshold=12
int oldThr = threshold;
int newCap = 0;
int newThr = 0;
/** 第一步：根据情况，调整新表的容量newCap和阈值newThr*/
if (oldCap > 0) {
/** 如果老table的长度大于等于2^30(1 << 30) 1后面有30个0*/
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE; /** 2^31-1 1后面有30个1 */
return oldTab;
}
/** 如果将老Table的长度增长2倍作为新的容量长度(newCap)，是否小于2^30(1 << 30) 并且 老Table长度是否大于等于16(1 << 4)*/
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {
// eg6: newCap=32, newThr=24
newThr = oldThr << 1;
}
} else if (oldThr > 0) {
newCap = oldThr;
} else {
// eg1: oldCap=0 newCap=16 newThr=0.75f*16=12
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; /** 默认【表容量】为16(1 << 4) */
newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); /** 默认【阈值因子】为0.75f */
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float) newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY ? (int) ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// eg1: threshold=newThr=12
// eg6: threshold=newThr=24
threshold = newThr;
/** 第二步：根据newCap和newThr，构建新数组 */
/** 初始化新表*/
@SuppressWarnings({"rawtypes", "unchecked"})
Node<K, V>[] newTab = (Node<K, V>[]) new Node[newCap];
// eg1: table=newTab=(Node<K, V>[]) new Node[16];
// eg6: table=newTab=(Node<K, V>[]) new Node[32];
table = newTab;
// eg1: oldTab=null
if (oldTab != null) { /** 如果老的table里有数据，则进行数据迁移*/
// eg6: oldCap=16
/** 循环纵向数组中的每个槽位Cap */
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K, V> e;
// eg6-loop1: j=0, e=oldTab[0]=Node(0, 0, "a0", nodeRef)
// eg6-loop2: j=1, e=oldTab[1]=Node(1, 1, "a1", null)
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// eg6-loop1: oldTab[0] = null
// eg6-loop2: oldTab[1] = null
oldTab[j] = null;
// eg6-loop1: e.next=Node(16, 16, "a16", nodeRef)
// eg6-loop2: e.next==null
if (e.next == null) { /** 没有后置节点，说明e是最后一个节点*/
// eg6-loop2: e.hash==1, newCap=32, 1&(32-1)==1 即：newTab[1]=Node(1, 1, "a1", null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
} else if (e instanceof TreeNode) { /** e是树节点*/
((TreeNode<K, V>) e).split(this, newTab, j, oldCap);
} else {
Node<K, V> loHead = null;
Node<K, V> loTail = null;
Node<K, V> hiHead = null;
Node<K, V> hiTail = null;
Node<K, V> next;
do {
// eg6-loop1-loop1: next=e.next=Node(16, 16, "a16", nodeRef)
// eg6-loop1-loop2: next=e.next=Node(32, 32, "a32", nodeRef)
// eg6-loop1-loop3: next=e.next=Node(48, 48, "a48", nodeRef)
// eg6-loop1-loop4: next=e.next=Node(64, 64, "a64", nodeRef)
// eg6-loop1-loop5: next=e.next=Node(80, 80, "a80", nodeRef)
// eg6-loop1-loop6: next=e.next=Node(96, 96, "a96", nodeRef)
// eg6-loop1-loop7: next=e.next=Node(112, 112, "a112", nodeRef)
// eg6-loop1-loop8: next=e.next=Node(128, 128, "a128", nodeRef)
// eg6-loop1-loop9: next=e.next=null
next = e.next; /** 获得oldTab数组下标的Node列表的下一个节点*/
// eg6-loop1-loop1: e.hash=0, oldCap=16, 00000000&10000==00000==0
// eg6-loop1-loop2: e.hash=16, oldCap=16, 00010000&10000==10000==16
// eg6-loop1-loop3: e.hash=32, oldCap=16, 00100000&10000==00000==0
// eg6-loop1-loop4: e.hash=48, oldCap=16, 00110000&10000==10000==16
// eg6-loop1-loop5: e.hash=64, oldCap=16, 01000000&10000==00000==0
// eg6-loop1-loop6: e.hash=80, oldCap=16, 01010000&10000==00000==16
// eg6-loop1-loop7: e.hash=96, oldCap=16, 01100000&10000==00000==0
// eg6-loop1-loop8: e.hash=112, oldCap=16, 01110000&10000==10000==16
// eg6-loop1-loop9: e.hash=128, oldCap=16, 10000000&10000==10000==0
if ((e.hash & oldCap) == 0) { /** 计算e在老表oldTab的下标，如果是第一个Node，即：下标index==0*/
if (loTail == null) {
// eg6-loop1-loop1: loHead=e=Node(0, 0, "a0", nodeRef)
loHead = e; /** 将loHead指向oldTab数组第一个下标的第一个元素e*/
} else {
// eg6-loop1-loop3: loTail.next=e=Node(32, 32, "a32", nodeRef)
// eg6-loop1-loop5: loTail.next=e=Node(64, 64, "a64", nodeRef)
// eg6-loop1-loop7: loTail.next=e=Node(96, 96, "a96", nodeRef)
// eg6-loop1-loop9: loTail.next=e=Node(128, 128, "a128", nodeRef)
loTail.next = e; /** 建立新的链表 */
}
// eg6-loop1-loop1: loTail=e=Node(0, 0, "a0", nodeRef)
// eg6-loop1-loop3: loTail=e=Node(32, 32, "a32", nodeRef)
// eg6-loop1-loop5: loTail=e=Node(64, 64, "a64", nodeRef)
// eg6-loop1-loop7: loTail=e=Node(96, 96, "a96", nodeRef)
// eg6-loop1-loop9: loTail=e=Node(128, 128, "a128", nodeRef)
loTail = e; /** 将loTail指向oldTab数组第一个下标的最后一个元素e*/
} else { /** 如果不是oldTab中的第一个下标Node*/
if (hiTail == null) {
// eg6-loop1-loop2: hiHead=e=Node(16, 16, "a16", nodeRef)
hiHead = e;
} else {
// eg6-loop1-loop4: hiTail.next=e=Node(48, 48, "a48", nodeRef)
// eg6-loop1-loop6: hiTail.next=e=Node(80, 80, "a80", nodeRef)
// eg6-loop1-loop8: hiTail.next=e=Node(112, 112, "a112", nodeRef)
hiTail.next = e; /** 建立新的链表 */
}
// eg6-loop1-loop2: hiTail=e=Node(16, 16, "a16", nodeRef)
// eg6-loop1-loop4: hiTail=e=Node(48, 48, "a48", nodeRef)
// eg6-loop1-loop6: hiTail=e=Node(80, 80, "a80", nodeRef)
// eg6-loop1-loop8: hiTail=e=Node(112, 112, "a112", nodeRef)
hiTail = e;
}
}
// eg6-loop1-loop1: e=next=Node(16, 16, "a16", nodeRef)
// eg6-loop1-loop2: e=next=Node(32, 32, "a32", nodeRef)
// eg6-loop1-loop3: e=next=Node(48, 48, "a48", nodeRef)
// eg6-loop1-loop4: e=next=Node(64, 64, "a64", nodeRef)
// eg6-loop1-loop5: e=next=Node(80, 80, "a80", nodeRef)
// eg6-loop1-loop6: e=next=Node(96, 96, "a96", nodeRef)
// eg6-loop1-loop7: e=next=Node(112, 112, "a112", nodeRef)
// eg6-loop1-loop8: e=next=Node(128, 128, "a128", nodeRef)
// eg6-loop1-loop9: e=next=null
while ((e = next) != null); /** do-while */
// eg6-loop1: loTail=Node(128, 128, "a128", null)
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
// eg6-loop1: j=0, newTab[0]=loHead=Node(0, 0, "a0", nodeRef)
newTab[j] = loHead;
}
// eg6-loop1: loTail=Node(112, 112, "a112", nodeRef)
if (hiTail != null) {
// eg6-loop1: loTail=Node(112, 112, "a112", null)
hiTail.next = null;
// eg6-loop1: j=0, oldCap=16, newTab[16]=hiHead=Node(16, 16, "a16", nodeRef)
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
// eg1: newTab = (Node<K, V>[]) new Node[16]
// eg6: newTab = (Node<K, V>[]) new Node[32]
return newTab;
}
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