3. HashMap的存取实现：

  1) 存储：

1. publicV put(K key, V value) {  
2. // HashMap允许存放null键和null值。  
3. // 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。  
4. if (key == null)  
5. return putForNullKey(value);  
6. // 根据key的keyCode重新计算hash值。  
7. int hash = hash(key.hashCode());  
8. // 搜索指定hash值在对应table中的索引。  
9. int i = indexFor(hash, table.length);  
10. // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。  
11. for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {  
12. Object k;  
13. if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {  
14. V oldValue = e.value;  
15. value = value;  
16. recordAccess(this);  
17. return oldValue;  
18. }  
19. }  
20. // 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。  
21. modCount++;  
22. // 将key、value添加到i索引处。  
23. addEntry(hash, key, value, i);  
24. return null;  
25. }  

从上面的源代码中可以看出：当我们往HashMap中put元素的时候，先根据key的hashCode重新计算hash值，根据hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。

addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的hash值，将key-value对放在数组table的i索引处。addEntry 是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法，代码如下：

Java代码 

1. voidaddEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
2. // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry   
3. Entry<K,V> e = table[bucketIndex];  
4. // 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry  
5. table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);  
6. // 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限  
7. if (size++ >= threshold)  
8. // 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。  
9. resize(2 * table.length);  
10. }  

  当系统决定存储HashMap中的key-value对时，完全没有考虑Entry中的value，仅仅只是根据key来计算并决定每个Entry的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。

hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的hash冲突。

Java代码 

1. staticint hash(int h) {  
2. h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);  
3. return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);  
4. }  

我们可以看到在HashMap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的 元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表，这样就大大优化了查询的效率。

对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下：

Java代码 

1. staticint indexFor(int h, int length) {  
2. return h & (length-1);  
3. }  

这个方法非常巧妙，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。在 HashMap 构造器中有如下代码：

Java代码 

1. intcapacity = 1;  
2. while (capacity < initialCapacity)  
3. capacity <<= 1;  

这段代码保证初始化时HashMap的容量总是2的n次方，即底层数组的长度总是为2的n次方。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。

   这看上去很简单，其实比较有玄机的，我们举个例子来说明：

   假设数组长度分别为15和16，优化后的hash码分别为8和9，那么&运算后的结果如下：

从上面的例子中可以看出：当它们和15-1（1110）“与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到数组中的同一个位置上形成链表，那么查询的时候就需要遍历这个链 表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hash值会与15-1（1110）进行“与”，那么 最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！而当数组长度为16时，即为2的n次方时，2ⁿ-1得到的二进制数的每个位上的值都为1，这使得在低位上&时，得到的和原hash的低位相同，加之hash(int h)方法对key的hashCode的进一步优化，加入了高位计算，就使得只有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。

根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry 的 value，但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。