HashMap | nowcs

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1. 简介

HashMap ，是一种散列表，用于存储 key-value 键值对的数据结构，一般翻译为“哈希表”，提供平均时间复杂度为 O(1) 的、基于 key 级别的 get/put 等操作。

在前些年，实习或初级工程师的面试，可能最爱问的就是 ArrayList 和 LinkedList 的区别与使用场景”。现在已经改变成，HashMap 的实现原理是什么。😈 相信令大多数胖友头疼不已，有木有噢。

在日常的业务开发中，HashMap 可以说是和 ArrayList 一样常用的集合类，特别是考虑到数据库的性能，又或者服务的拆分后，我们把关联数据的拼接，放到了内存中，这就需要使用到 HashMap 了。

2. 类图

HashMap 实现的接口、继承的抽象类，如下图所示：

实现 java.util.Map 接口，并继承 java.util.AbstractMap 抽像类。

实现 java.io.Serializable 接口。

实现 java.lang.Cloneable 接口。

3. 属性

在开始看 HashMap 的具体属性之前，我们先来简单说说 HashMap 的实现原理。

艿艿：实际上，我更加推荐大家去看《数据结构与算法》的《散列表》章节。一方面是确实讲的有趣生动又系统，另一方面自己有几个知识盲点在里面解决了。

相信很多胖友，在初次看到 HashMap 时，都惊奇于其 O(1) 的 get 操作的时间复杂度。当时在我们已知的数据结构中，只有基于下标访问数组时，才能提供 O(1) get 操作的时间复杂度。

实际上，HashMap 所提供的 O(1) 是平均时间复杂度，大多数情况下保证 O(1) 。其实极端情况下，有可能退化为 O(N) 的时间复杂度噢，这又是为什么呢？

HashMap 其实是在数组的基础上实现的，一个“加强版”的数组。如下图所示：

好像有点不对？！key 并不是一个整数，可以放入指向数组中的指定下标。咳咳咳，我们要 O(1) 的性能！！！所以，hash 就正式登场了，通过 hash(key) 的过程，我们可以将 key 成功的转成一个整数。但是，hash(key) 可能会超过数组的容量，所以我们需要 hash(key) % size 作为下标，放入数组的对应位置。至此，我们是不是已经可以通过 O(1) 的方式，快速的从 HashMap 中进行 get 读取操作了。

注意，一般每个数组的“位置”，比较专业的说法，叫做“槽位”（slot）或者“桶”。因为代码注释里，已经都使用了“位置”，所以我们就暂时不进行修正了。

😈 好像还是不对！？原因有两点：

1、hash(key) 计算出来的哈希值，并不能保证唯一；

2、hash(key) % size 的操作后，即使不同的哈希值，也可能变成相同的结果。

这样，就导致我们常说的“哈希冲突”。那么怎么解决呢？方法有两种：

1、开放寻址法本文暂时不展开关于开放寻址法的内容，胖友可以看看《散列表的开放寻址法》。等后面我们写到 ThreadLocalMap 的时候，我们在详细掰扯掰扯。

2、链表法

在 Java HashMap 中，采用了链表法。如果有看过 Redis Hash 数据结构的胖友，它也是采用了链表法。通过将数组的每个元素对应一个链表，我们将相同的 hash(key) % size 放到对应下标的链表中即可。

当然，put / get 操作需要做下是否等于指定 key 的判断，这个具体我们在源码中分享。

仿佛一切都很美好，但是我们试着来想，如果我们放入的 N 个 key-value 键值对到 HashMap 的情况：

1、每个 key 经过 hash(key) % size 对应唯一下标，则 get 时间复杂度是 O(1) 。

2、k 个 key 经过 hash(key) % size 对应唯一下标，那么在 get 这 k 个 key 的时间复杂度是 O(k) 。

3、在情况 2 的极端情况下，k 恰好等于 N ，那么是不是就出现我们在上面说的 O(N) 的时间复杂度的情况。

所以，为了解决最差 O(N) 的时间复杂度的情况，我们可以将数组的每个元素对应成其它数据结构，例如说：1）红黑树；2）跳表。它们两者的时间复杂度是 O(logN) ，这样 O(N) 就可以缓解成 O(logN) 的时间复杂度。

😈 红黑树是相对复杂的数据结构，= = 反正艿艿没花时间去深究它，所以本文关于 HashMap 红黑树部分的源码，也并不会去分析。同时，也不是很建议胖友去看，因为看 HashMap 重点是搞懂 HashMap 本身。

当然，对红黑树感兴趣的胖友，还是可以单独去看的。

另外，跳表是我们一定要掌握甚至必须能够手写代码的数据结构，在 Redis Zset 数据结果，就采用了改造过的跳表。

在 JDK7 的版本中，HashMap 采用“数组 + 链表”的形式实现。

在 JDK8 开始的版本，HashMap 采用“数组 + 链表 + 红黑树”的形式实现，在空间和时间复杂度中做取舍。这一点和 Redis 是相似的，即使是一个数据结构，可能内部采用多种数据结构，混合实现，为了平衡空间和时间复杂度。毕竟，时间不是唯一的因素，我们还需要考虑内存的情况。

如此，HashMap 的整体结构如下图：

这样就结束了么？既然这么问，肯定还有故事，那就是“扩容”。我们是希望 HashMap 尽可能能够达到 O(1) 的时间复杂度，链表法只是我们解决哈希冲突的无奈之举。而在 O(1) 的时间复杂度，基本是“一个萝卜一个坑”，所以在 HashMap 的 key-value 键值对数量达到阀值后，就会进行扩容。

那么阀值是什么，又是怎么计算呢？此时就引入负载因子的概念。我们假设 HashMap 的数组容量为 capacity ，key-value 键值对数量为 size ，负载因子为 loadFactor 。那么，当 capacity / size > loadFactor 时，也就是使用的数组大小到达 loadFactor 比例时，我们就需要进行扩容。如此，我们便可以尽量达到“一个萝卜一个坑”的目的，从而尽可能的 O(1) 的时间复杂度。

🐱 貌似写了大 2000 字了。如果有不理解的地方，可以星球里给艿艿提问。

当然，我们也可以结合下面的 HashMap 源码，更好的理解 HashMap 的实现原理。毕竟，源码之前，了无秘密。

不过，还是再次推荐《数据结构与算法》，写的真好，羡慕~

哔哔了这么多，重点就是几处：

哈希 key

哈希冲突的解决

扩容

下面，我们来看看 HashMap 的属性。代码如下：

胖友重点看下 table、size、threshold、loadFactor 四个属性。

具体的解释，我们在「4. 构造方法」中来看。这里我们先来看看 table Node 数组。代码如下：

实现了 Map.Entry 接口，该接口定义在 java.util.Map 接口中。相信这个接口，胖友已经很熟悉了，就不重复哔哔了。

hash + key + value 属性，定义了 Node 节点的 3 个重要属性。

next 属性，指向下一个节点。通过它可以实现 table 数组的每一个位置可以形成链表。

Node 子类如下图：

TreeNode ，定义在 HashMap 中，红黑树节点。通过它可以实现 table 数组的每一个位置可以形成红黑树。因为本文不深入红黑树部分，所以我们也就不看 TreeNode 中的具体代码了。如果胖友自己对 HashMap 中的红黑树部分的实现，可以自己看看这块的代码。

4. 构造方法

HashMap 一共有四个构造方法，我们分别来看看。

① #HashMap()

#HashMap() 构造方法，创建一个初始化容量为 16 的 HashMap 对象。代码如下：

初始化 loadFactor 为 DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75 。

在该构造方法上，我们并没有看到 table 数组的初始化。它是延迟初始化，在我们开始往 HashMap 中添加 key-value 键值对时，在 #resize() 方法中才真正初始化。

② #HashMap(int initialCapacity)

#HashMap(int initialCapacity) 方法，初始化容量为 initialCapacity 的 HashMap 对象。代码如下：

内部调用 #HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 构造方法。

③ #HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)

#HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 构造方法，初始化容量为 initialCapacity 、加载因子为 loadFactor 的 HashMap 对象。代码如下：

我们重点来看 <X> 处，调用 #tableSizeFor(int cap) 方法，返回大于 cap 的最小 2 的 N 次方。例如说，cap = 10 时返回 16 ，cap = 28 时返回 32 。代码如下：

胖友先抛开里面的位计算，单纯看看这 2 行代码的注释。

理解之后，想要深究的就看看《Java8 —— HashMap 之tableSizeFor()》文章，不想的就继续跟着艿艿往下继续看 HashMap 的源码。😈 看源码就是这样，需要先把重点给看完，不然就会陷入无限的调用栈的深入。当然，实在难受的，可以加一个“TODO 后续深入”之类的，回头在干。总之，先整体，后局部。

那么，为什么这里的 threshold 要返回大于等于 initialCapacity 的最小 2 的 N 次方呢？艿艿的理解，不一定正确，但是要哔哔下。在 put 方法中，计算 table 数组对应的位置，逻辑是 (n - 1) & hash ，这个和我们预想的 hash % (n - 1) 的有差别。这两者在 n 是 2 的 N 次方情况下是等价的。那么考虑到性能，我们会选择 & 位操作。这样，就要求数组容量 n 要尽可能是 2 的 N 次方。而在 #resize() 扩容方法中，我们会看到 HashMap 的容量，一直能够保证是 2 的 N 次方。如此，#tableSizeFor(int cap) 方法，也需要保证返回的是 2 的 N 次方。

四 #HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)

#HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) 构造方法，创建 HashMap 对象，并将 c 集合添加到其中。代码如下：

<X> 处，调用 #putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) 方法，批量添加到 table 中。代码如下：

整个过程分成 <1> 和 <2> 的两个步骤。

<1> 处，保证 table 容量足够，分成了 table 是否为空有不同的处理。可能胖友比较疑惑的是，table 为空的情况的处理？因为此时 table 未初始化，我们只需要保证 threshold 大于数组大小即可，在 put key-value 键值的时候，在去真正的初始化 table 就好咧。

<2> 处，遍历 m 集合，逐个调用 #putVal(hash, key, val, onlyIfAbsent, evict) 方法，添加到 HashMap 中。关于这块的逻辑，我们本文的后面再来详细解析。

5. 哈希函数

对于哈希函数来说，有两个方面特别重要：

性能足够高。因为基本 HashMap 所有的操作，都需要用到哈希函数。

对于计算出来的哈希值足够离散，保证哈希冲突的概率更小。

在 HashMap 中，#hash(Object key) 静态方法，计算 key 的哈希值。代码如下：

高效性：从整个计算过程上来说，^ (h >>> 16) 只有这一块的逻辑，两个位操作，性能肯定是有保障的。那么，如果想要保证哈希函数的高效性，就需要传入的 key 自身的 Object#hashCode() 方法的高效即可。

离散型：和大多数胖友有一样的疑惑，为什么有 ^ (h >>> 16) 一段代码呢，总结来说，就是保证“hash 更加离散”。关于这块的解释，直接来看《JDK 源码中 HashMap 的 hash 方法原理是什么？》的胖君的解答，好强！

6. 添加单个元素

#put(K key, V value) 方法，添加单个元素。代码如下：

有点长，不过逻辑上来说，简单的一笔噢。

<1> 处，如果 table 未初始化，或者容量为 0 ，则调用 #resize() 方法，进行扩容。

<2> 处，如果对应位置的 Node 节点为空，则直接创建 Node 节点即可。

i = (n - 1) & hash 代码段，计算 table 所在对应位置的下标。😈 此处，结合我们在 #tableSizeFor(int cap) 方法，在理解一波。

调用 #newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) 方法，创建 Node 节点即可。代码如下：

这样，一个新的链表就出现了。当然，此处的 next 肯定是 null 。

<3> 处，如果对应位置的 Node 节点非空，则可能存在哈希冲突。需要分成 Node 节点是链表（<3.3>），还是红黑树（<3.2>）的情况。

<3.1> 处，如果找到的 p 节点，就是要找的，则则直接使用即可。这是一个优化操作，无论 Node 节点是链表还是红黑树。

<3.2> 处，如果找到的 p 节点，是红黑树 Node 节点，则调用 TreeNode#putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int h, K k, V v) 方法，直接添加到树中。这块，咱就先不深入了。

<3.3> 处，如果找到的 p 是 Node 节点，则说明是链表，需要遍历查找。比较简单，胖友自己看下代码注释即可。其中，binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1 代码段，在链表的长度超过 TREEIFY_THRESHOLD = 8 的时候，会调用 #treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) 方法，将链表进行树化。当然，树化还有一个条件，具体在「TODO. 树化」中详细来看。

<4> 处，根据是否在 HashMap 中已经存在 key 对应的节点，有不同的处理。

<4.1> 处，如果存在的情况，会有如下处理：

1）如果满足需要修改节点，则进行修改。

2）如果节点被访问时，调用 #afterNodeAccess((Node<K,V> p) 方法，节点被访问的回调。目前这是个一个空方法，用于 HashMap 的子类 LinkedHashMap 需要做的拓展逻辑。

3）返回老的值。

<4.2> 处，如果不存在的情况，会有如下处理：

1）增加修改次数。

2）增加 key-value 键值对 size 数。并且 size 如果超过阀值，则调用 #resize() 方法，进行扩容。

3）调用 #afterNodeInsertion(boolean evict) 方法，添加节点后的回调。目前这是个一个空方法，用于 HashMap 的子类 LinkedHashMap 需要做的拓展逻辑。

4）返回 null ，因为老值不存在。

艿艿：厚着脸皮来个互动。欢迎胖友在看完这块逻辑后，画个 HashMap 的 put 操作的流程图投稿给艿艿哟。

#putIfAbsent(K key, V value) 方法，当 key 不存在的时候，添加 key-value 键值对到其中。代码如下：

7. 扩容

#resize() 方法，两倍扩容 HashMap 。实际上，我们在「4. 构造方法」中，看到 table 数组并未初始化，它是在 #resize() 方法中进行初始化，所以这是该方法的另外一个作用：初始化数组。代码如下：

不要怕，仅仅是代码长了点，逻辑很明确，就两步：1）计算新的容量和扩容阀值，并创建新的 table 数组；2）将老的 table 复制到新的 table 数组中。

下面开始，我们进入【第一步】。

<1.1> 处，oldCap 大于 0 ，说明 table 非空，说明是两倍扩容的骚操作。

<1.1.1> 处，超过最大容量，则直接设置 threshold 阀值为 Integer.MAX_VALUE ，不再允许扩容。

【重要】<1.1.2> 处，两倍扩容，这个暗搓搓的 newCap = oldCap << 1) 代码段，😈 差点就看漏了。因为容量是两倍扩容，那么再 newCap * loadFactor 逻辑，相比直接 oldThr << 1 慢，所以直接使用 oldThr << 1 位运算的方案。

<1.2.1> 和 <1.2.2> 处，oldCap 等于 0 ，说明 table 为空，说明是初始化的骚操作。

<1.2.1> 处，oldThr 大于 0 ，说明使用的是【非默认构造方法】，则使用 oldThr 作为新的容量。这里，我们结合 #tableSizeFor(int cap) 方法，发现 HashMap 容量一定会是 2 的 N 次方。

<1.2.2> 处，oldThr 等于 0 ，说明使用的是【默认构造方法】，则使用 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 作为新的容量，然后计算新的 newThr 阀值。

<1.3> 处，如果上述的逻辑，未计算新的阀值，则使用 newCap * loadFactor 作为新的阀值。满足该情况的，有 <1.2.1> 和 <1.1.1> 的部分情况（胖友自己看下那个判断条件）。

下面开始，我们进入【第二步】。

一共分成 <2.1>、<2.2>、<2.3> 的三种情况。😈 相信看懂了 #put(K key, V value) 也是分成三种情况，就很容易明白是为什么了。

<2.1> 处，如果 e 节点只有一个元素，直接赋值给新的 table 即可。这是一个优化操作，无论 Node 节点是链表还是红黑树。

<2.2> 处，如果 e 节点是红黑树节点，则通过红黑树分裂处理。

<2.3> 处，如果 e 节点是链表，以为 HashMap 是成倍扩容，这样原来位置的链表的节点们，会被分散到新的 table 的两个位置中去。可能这里对于不熟悉位操作的胖友有点难理解，我们来一步一步看看：为了方便举例，{} 中的数字，胖友记得是二进制表示哈。

1）我们在选择 hash & (cap - 1) 方式，来获得到在 table 的位置。那么经过计算，hash 在 cap 最高位（最左边）的 1 自然就被抹去了。例如说，11 & (4 - 1) = {1011 & 011} = {11} = 3 ，而 15 & (4 - 1) = {1111 & 011} = {11}= 3 。相当于 15 的 1[1]11 的 [1] 被抹去了。

2）HashMap 成倍扩容之后，我们在来看看示例。11 & (7 - 1) = {1011 & 0111} = {11} = 3 ，而 15 & (8 - 1) = {1111 & 0111} = {111}= 7 。相当于 15 的 1[1]11 的 [1] 被保留了。

3）那么怎么判断这 [1] 是否能够在扩容的时候被保留呢，那就使用 hash & oldCap 是否等于 1 即可得到。既然 [1] 被保留下来，那么其位置就会 j + oldCap ，因为 [1] 的价值就是 + oldCap 。

🙂 如果不了解的胖友，可以在纸上画一画整个过程。

在 HashMap 中，暂时未提供缩容的操作。不过我们可以结合 <2.3> 处的逻辑，缩容可以理解将高位的位置的 Node 节点，放回其对应的低位的位置的 Node 节点中。😈 想要继续死磕的胖友，可以去研究下 Redis 的 Hash 数据结构在缩容的处理。

8. 树化

#treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) 方法，将 hash 对应 table 位置的链表，转换成红黑树。代码如下：

在「6. 添加单个元素」中，我们已经看到，每个位置的链表想要树化成红黑树，想要链表长度大于等于 TREEIFY_THRESHOLD = 8 。那么可能胖友会疑惑，为什么是 8 呢？我们可以在 HashMap 代码上搜 Implementation notes. ，其中部分内容就解释了它。

首先，参考泊松概率函数(Poisson distribution) ，当链表长度到达 8 的概率是 0.00000006 ，不到千万分之一。所以绝大多数情况下，在 hash 算法正常的时，不太会出现链表转红黑树的情况。

其次，TreeNode 相比普通的 Node 来说，会有两倍的空间占用。并且在长度比较小的情况下，红黑树的查找性能和链表是差别不大的。例如说，红黑树的 O(logN) = log8 = 3 和链表的 O(N) = 8 只相差 5 。

毕竟 HashMap 是 JDK 提供的基础数据结构，必须在空间和时间做抉择。所以，选择链表是空间复杂度优先，选择红黑树是时间复杂度优化。在绝大多数情况下，不会出现需要红黑树的情况。

<1> 处，如果 table 容量小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64 时，则调用 #resize() 方法，进行扩容。一般情况下，该链表可以分裂到两个位置上。😈 当然，极端情况下，解决不了，这时候一般是 hash 算法有问题。

<2> 处，如果 table 容量大于等于 MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64 时，则将 hash 对应位置进行树化。一共有两步，因为和红黑树相关，这里就不拓展开了。

有树化，必然有取消树化。当 HashMap 因为移除 key 时，导致对应 table 位置的红黑树的内部节点数小于等于 UNTREEIFY_THRESHOLD = 6 时，则将红黑树退化成链表。具体在 HashMap.TreeNode#untreeify(HashMap<K,V> map) 中实现，整列就不拓展开了。代码如下：

暂时没有行明白为什么使用 6 作为取消树化的阀值。暂时的想法，避免后续移除 key 时，红黑树如果内部节点数小于 7 就退化成链表，这样可能导致过于频繁的树化和取消树化。

9. 添加多个元素

#putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) 方法，添加多个元素到 HashMap 中。代码如下：

和 #HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) 构造方法一样，都调用 #putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) 方法。

10. 移除单个元素

#remove(Object key) 方法，移除 key 对应的 value ，并返回该 value 。代码如下：

在 HashMap 中，移除和添加 key-value 键值对，整个流程是比较接近的。一共分成两步：

<1> 处，查找到 key 对应的 Node 节点。

<2> 处，将查找到的 Node 节点进行移除。

整体逻辑比较简单，这里就不哔哔，胖友可以顺着：

第一步，<1.1>、<1.2>、<1.3> 三种情况。

第二步，<2.1>、<2.2.1> + <2.2.2> 两种情况。

#remove(Object key, Object value) 方法，移除指定 key-value 的键值对。代码如下：

也是基于 #removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) 方法来实现的，差别在于传入了 value 和 matchValue = true 参数。

HashMap 暂时不提供批量移除多个元素的方法。

11. 查找单个元素

#get(Object key) 方法，查找单个元素。代码如下：

比较简单，#removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) 的 SE 版。艿艿：这里 SE 指的是阉割版。咳咳咳。

#containsKey(Object key) 方法，就是基于该方法实现。代码如下：

#containsValue(Object value) 方法，查找指定 value 是否存在。代码如下：

艿艿：看到这里，基本 HashMap 的源码解析已经结束，对后面方法不感兴趣的胖友，可以直接跳到 666. 彩蛋中。

#getOrDefault(Object key, V defaultValue) 方法，获得 key 对应的 value 。如果不存在，则返回 defaultValue 默认值。代码如下：

12. 转换成数组

#keysToArray(T[] a) 方法，转换出 key 数组返回。代码如下：

细心的胖友，可能已经意识到了，如果 a 数组的大小不够放下 HashMap 的所有 key 怎么办？答案是可以通过 #prepareArray(T[] a) 方法来保证。代码如下：

当 a 数组过小时，会创建一个新的数组返回。

当然，一般情况下，我们肯定是不会使用到该方法。😈 至今貌似也没有使用过。

#valuesToArray(T[] a) 方法，转换出 value 数组返回。代码如下：

13. 转换成 Set/Collection

#keySet() 方法，获得 key Set 。代码如下：

创建的 KeySet 类，实现了 java.util.AbstractSet 抽像类，是 HashMap 的内部类。比较简单，就不哔哔了。

#values() 方法，获得 value 集合。代码如下：

创建的 Values 类，实现了 java.util.AbstractCollection 抽像类，是 HashMap 的内部类。比较简单，就不哔哔了。

#entrySet() 方法，获得 key-value Set 。代码如下：

创建的 EntrySet 类，实现了 java.util.AbstractSet 抽像类，是 HashMap 的内部类。比较简单，就不哔哔了。

艿艿：感觉会被胖友锤死。嘿嘿。

14. 清空

#clear() 方法，清空 HashMap 。代码如下：

15. 序列化

#writeObject(ObjectOutputStream s) 方法，序列化 HashMap 对象。代码如下：

比较简单，胖友自己瞅瞅即可。

16. 反序列化

#readObject(ObjectInputStream s) 方法，反序列化成 HashMap 对象。代码如下：

相比序列化的过程，复杂了一丢丢。跟着顺序往下看即可，嘿嘿。

17. 克隆

#clone() 方法，克隆 HashMap 对象。代码如下：

对于 key-value 键值对是浅拷贝，这点要注意哈。

666. 彩蛋

咳咳咳，在理解 HashMap 的实现原理之后，再去看 HashMap 的实现代码，其实会比想象中简单非常多。艿艿自己的卡壳点，主要还是 hash 函数的一些细节，😈 不知道胖友在哪些地方卡壳了？

看完之后，有没觉得，面试的时候很稳，这里我们就不要吊打面试官了，毕竟万一让我们手写红黑树，我们不就可能 GG 了。

关于在 JDK8 新增的几个方法，艿艿暂时没有去写，主要如下：

#replace(K key, V oldValue, V newValue)

#replace(K key, V value)

#computeIfAbsent(K key, Function<? super K, ? extends V> mappingFunction)

#computeIfPresent(K key, BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction)

#compute(K key, BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction)

#merge(K key, V value, BiFunction<? super V, ? super V, ? extends V> remappingFunction)

#forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action)

#replaceAll(BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> function)

哈哈，也是比较简单的方法，胖友自己可以解决一波的哈。就当，课后作业？！嘿嘿。

下面，我们来对 HashMap 做一个简单的小结：

HashMap 是一种散列表的数据结构，底层采用数组 + 链表 + 红黑树来实现存储。Redis Hash 数据结构，采用数组 + 链表实现。Redis Zset 数据结构，采用跳表实现。因为红黑树实现起来相对复杂，我们自己在实现 HashMap 可以考虑采用数组 + 链表 + 跳表来实现存储。

HashMap 默认容量为 16(1 << 4)，每次超过阀值时，按照两倍大小进行自动扩容，所以容量总是 2^N 次方。并且，底层的 table 数组是延迟初始化，在首次添加 key-value 键值对才进行初始化。

HashMap 默认加载因子是 0.75 ，如果我们已知 HashMap 的大小，需要正确设置容量和加载因子。

HashMap 每个槽位在满足如下两个条件时，可以进行树化成红黑树，避免槽位是链表数据结构时，链表过长，导致查找性能过慢。

条件一，HashMap 的 table 数组大于等于 64 。

条件二，槽位链表长度大于等于 8 时。选择 8 作为阀值的原因是，参考泊松概率函数(Poisson distribution) ，概率不足千万分之一。

在槽位的红黑树的节点数量小于等于 6 时，会退化回链表。

HashMap 的查找和添加 key-value 键值对的平均时间复杂度为 O(1) 。

对于槽位是链表的节点，平均时间复杂度为 O(k) 。其中 k 为链表长度。

对于槽位是红黑树的节点，平均时间复杂度为 O(logk) 。其中 k 为红黑树节点数量。