基于JDK1.8---HashMap源码分析
2024-05-12 10:28:53
基于JDK1.8—HashMap源码简要分析
HashMap继承关系
- HashMap：根据键的 hashCode 值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。HashMap 最多只允许一条记录的键为 null ，允许多条记录的值为null。HashMap 非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写 HashMap ，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections 的 synchronizedMap 方法使 HashMap 具有线程安全的能力，或者使用 ConcurrentHashMap 。
- LinkedHashMap：LinkedHashMap 是 HashMap 的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用 Iterator 遍历 LinkedHashMap 时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。
HashMap底层储存结构
- 底层结构其实就是 数组+链表+红黑树 。而 HashMap 的数据存储结构是一个 Node<K,V> 数组，在（Java 7 中是 Entry<K,V> 数组，但结构相同）。
- 链表：是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。
- 红黑树：是一种特定类型的二叉树，是一种平衡二叉查找树的变体，它的左右子树高差有可能大于 1，所以红黑树不是严格意义上的平衡二叉树（AVL），但对之进行平衡的代价较低， 其平均统计性能要强于 AVL。
HashMap类定义
HashMap的定义：
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {}
从中我们可以了解到：
- HashMap<K,V>：HashMap 是以 key-value 形式存储数据的。
- extends AbstractMap<K,V>：继承了 AbstractMap ，大大减少了实现 Map 接口时需要的工作量。
- implements Map<K,V>：实现了 Map ，提供了所有可选的 Map 操作。
- implements Cloneable：表明其可以调用 clone() 方法来返回实例的 field-for-field 拷贝。
- implements Serializable：表明该类是可以序列化的。
put() 数据原理图解分析
特别说明：
- hashmap的底层数据结构名为 table 的数组，是一个 Node 数组；
- table 数组中的每个元素是一个 Node 元素（但是这个 Node 元素可能指向下一个 Node 元素从而形成链表），table 数组的每个位置称为桶，比如 talbe[0] 称为一个桶，也可以称为一个 bin 。
- 源码中有很多临时 node，如 v 等。
源码分析
核心属性分析—静态常量
/*** The default initial capacity - MUST be a power of two.* 默认的初始容量，必须是二的次方*/static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16/*** The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified* by either of the constructors with arguments.* MUST be a power of two <= 1<<30.* * 最大容量，当通过构造函数隐式指定了一个大于MAXIMUM_CAPACITY的时候使用*/static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;/*** The load factor used when none specified in constructor.* 加载因子，当构造函数没有指定加载因子的时候的默认值的时候使用，经过科学家多次计算得到。*/static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;/*** The bin count threshold for using a tree rather than list for a* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a* bin with at least this many nodes. The value must be greater* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in* tree removal about conversion back to plain bins upon* shrinkage.* * TREEIFY_THRESHOLD为当一个bin从list转化为tree的阈值，当一个bin中元素的总元素最低超过这个值的时候，bin才被转化为tree；* 为了满足转化为简单bin时的要求，TREEIFY_THRESHOLD必须比2大而且比8要小*/static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;/*** The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a* resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at* most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.* * bin反tree化时的最大值，应该比TREEIFY_THRESHOLD要小，* 为了在移除元素的时候能检测到移除动作，UNTREEIFY_THRESHOLD必须至少为6*/static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;/*** The smallest table capacity for which bins may be treeified.* (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)* Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts* between resizing and treeification thresholds.* * 树化的另外一个阈值，table的长度(注意不是bin的长度)的最小得为64。为了避免扩容和树型结构化阈值之间的冲突，MIN_TREEIFY_CAPACITY 应该最小是 4 * TREEIFY_THRESHOLD*/static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
核心属性分析—成员变量
/*** The table, initialized on first use, and resized as* necessary. When allocated, length is always a power of two.* (We also tolerate length zero in some operations to allow* bootstrapping mechanics that are currently not needed.)* * table，第一次被使用的时候才进行加载*/transient Node<K,V>[] table;/*** Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used* for keySet() and values().* 键值对缓存，它们的映射关系集合保存在entrySet中。即使Key在外部修改导致hashCode变化，缓存中还可以找到映射关系*/transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;/*** The number of key-value mappings contained in this map.* table中 key-value 元素的个数*/transient int size;/*** The number of times this HashMap has been structurally modified* Structural modifications are those that change the number of mappings in* the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g.,* rehash). This field is used to make iterators on Collection-views of* the HashMap fail-fast. (See ConcurrentModificationException).* * HashMap在结构上被修改的次数，结构上被修改是指那些改变HashMap中映射的数量或者以其他方式修改其内部结构的次数（例如，rehash）。* 此字段用于使HashMap集合视图上的迭代器快速失败。*/transient int modCount;/*** The next size value at which to resize (capacity * load factor).** 下一次resize扩容阈值，当前table中的元素超过此值时，触发扩容* threshold = capacity * load factor* @serial*/// (The javadoc description is true upon serialization.// Additionally, if the table array has not been allocated, this// field holds the initial array capacity, or zero signifying// DEFAULT_INITIAL_CAPACITY.（???????）)int threshold;/*** The load factor for the hash table.* 负载因子* @serial*/final float loadFactor;
构造方法() 分析
主要看最长参数的构造方法就行了，其它三个都是调用了此构造方法。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {//做了一些校验，capacity必须大于0，最大值也就是MAXIMUM_CAPACITYif (initialCapacity < 0)throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity);if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;//loadFactor必须大于0if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);//把传入的值赋值给HashMap的属性this.loadFactor = loadFactor;//给扩容阈值赋值，给转化为2的次方数this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);}/*** Returns a power of two size for the given target capacity.* * 1.返回一个大于等于当前值cap的一个的数字，并且这个数字一定是2的次方数* 假如cap为10，那么n= 9 = 0b1001* 0b1001 | 0b0100 = 0b1101* 0b1101 | 0b0011 = 0b1111* 0b1111 | 0b0011 = 0b1111* ......* .....* n = 0b1111 = 15* * 2.这里的cap必须要减1，如果不减，并且如果传入的cap为16，那么算出来的值为32* * 3.这个方法就是为了把最高位1的后面都变为1* 0001 1101 1100 -> 0001 1111 1111 -> +1 -> 0010 1111 1111*/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;}
put() 方法分析
/*** @param key key with which the specified value is to be associated* @param value value to be associated with the specified key* @return the previous value associated with key, or* null if there was no mapping for key.* (A null return can also indicate that the map* previously associated null with key.)* 返回先前key对应的value值（如果value为null，也返回null），如果先前不存在这个key，那么返回的就是null；*/public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true);}/* 在往haspmap中插入一个元素的时候，由元素的hashcode经过一个扰动函数之后再与table的长度进行与运算才找到插入位置，下面的这个hash()方法就是所谓的扰动函数* 作用：让key的hashCode值的高16位参与运算,hash()方法返回的值的低十六位是有hashCode的高低16位共同的特征的* 高16位参与运算原因：当数组的长度很短时，只有低位数的hashcode值能参与运算。而让高16位参与运算可以更好的均匀散列，减少碰撞，进一步降低hash冲突的几率，并且使得高16位和低16位的信息都被保留了。* 举例* hashCode = 0b 0010 0101 1010 1100 0011 1111 0010 1110* * 0b 0010 0101 1010 1100 0011 1111 0010 1110 ^ * 0b 0000 0000 0000 0000 0010 0101 1010 1100 * 0b 0010 0101 1010 1100 0001 1010 1000 0010*/static final int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}
// onlyIfAbsent：插入的值是否存在，存在就不插了。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {// tab表示当前hashmap的table// p表示table的元素// n表示散列表的长度// i表示路由寻址结果Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;// 延迟初始化逻辑，第一次调用putval()方法的时候才进行初始化hashmap中最耗内存的talbeif ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;//其实就是给n赋值// 1.最简单的一种情况，寻找到的桶位，刚好是null，这个时候直接将当前k-v=>node 扔进去即可if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {// e：如果key不为null，并且找到了当前要插入的key一致的node元素，就保存在e中// k表示一个临时的keyNode<K,V> e; K k;// 2.表示该桶位中的第一个元素与你当前插入的node元素的key一致，表示后序要进行替换操作if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;// 3.表示当前桶位已经树化了else if (p instanceof TreeNode)e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);// 4.当前捅位是一个链表else {for (int binCount = 0; ; ++binCount) {// 4.1 条件成立的话，说明迭代到最后一个元素，也没有找到与要插入的key一致的node，说明需要加入到当前链表的尾部if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);//条件成立的话，说明当前链表的长度，达到了树化标准，需要进行树化if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}// 4.1 说明找到了与要插入的key一致的node元素，需要进行替换操作if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}// 如果找到了与要插入的key一致的node元素，那么进行替换if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;**加粗样式** if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}// nodeCount表示散列表table结构的修改次数，替换Node元素的value不算++modCount;//插入新元素，size自增，如果自增后的值大于扩容阈值，则触发扩容操作if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;}
HashMap put 过程总结：
- 计算 key 的 hash 值。计算方式是 (key == null) ？ 0 ： (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)；
- 检查当前数组是否为空，为空需要进行初始化，初始化容量是16 ，负载因子默认0.75；
- 计算 key 在数组中的坐标。计算方式：(容量 - 1) & hash，因为容量总是2的次方，所以 -1 的值的二进制总是全1，方便与 hash 值进行与运算；
- 如果计算出的坐标元素为空，创建节点加入，put 结束。而如果当前数组容量大于负载因子设置的容量，进行扩容；
- 如果计算出的坐标元素有值；
- 如果 next 节点为空，把要加入的值和 key 加入 next 节点；
- 如果 next 节点不为空，循环查看 next 节点。如果发现有 next 节点的 key 和要加入的 key 一样，对应的值替换为新值；
- 如果循环 next 节点查找超过8层还不为空，把这个位置元素转换为红黑树；
- 如果坐标上的元素值和要加入的值 key 完全一样，覆盖原有值；
- 如果坐标上的元素是红黑树，把要加入的值和 key 加入到红黑树；
- 如果坐标上的元素和要加入的元素不同（尾插法增加）。
resize() 方法分析
- 当在 table 长度位16中的元素移到 table 长度位32的 table 中的时候；我们可以知道，原来在15这个槽位的元素的 hash() 值的后四位一定是1111（因为跟1111即 table 长度-1进行与(&)运算得到了1111）。所以当 table长度变为32的时候，原来在15这个槽位的元素要么还在15这个槽位，要么在31这个槽位（因为原来15这个槽位的元素后五位一定是11111或者01111，跟11111即table新长度-1 进行与运算一定得到 01111或者11111）而11111 这种情况扩容后的槽位=扩容前槽位+扩容前数组长度。
/*** Initializes or doubles table size. If null, allocates in* accord with initial capacity target held in field threshold.* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the* elements from each bin must either stay at same index, or move* with a power of two offset in the new table.** @return the table*///为什么需要扩容？ 元素太多就会导致查询效率由O(1)->O(n) 扩容后使得元素更加分散，查询效率更高//为了解决哈希冲突导致的链化影响查询效率的问题，扩容会缓解该问题final Node<K,V>[] resize() {// oldTab：引用扩容前的哈希表Node<K,V>[] oldTab = table;// oldCap：表示扩容前table数组的长度int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;// oldThr:表示扩容之前的扩容阈值，触发本次扩容的阈值int oldThr = threshold;// newCap：扩容之后table数组的大小// newThr：扩容之后，下次再次触发扩容的条件int newCap, newThr = 0;//===================给newCap和newThr赋值start=============================// oldCap大于零，说明之前已经初始化过了（hashmap中的散列表不是null），要进行正常的扩容操作if (oldCap > 0) {// 扩容之前的table数组大小已经达到最大阈值后，则不扩容，且设置扩容条件为 int 最大值。if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}// (1)// oldCap左移一位实现数值翻倍(*2)，并且赋值给newCap,newCap小于数组最大值限制 且扩容之前的阈值 >= 16// 这种情况下，则进行下一次扩容的阈值等于当前阈值翻倍else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr = oldThr << 1; // double threshold}// (2)// oldCap == 0（说明hashmap中的散列表是null）且oldThr > 0 ；下面几种情况都会出现oldCap == 0,oldThr > 0// 1.public HashMap(int initialCapacity);// 2.public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m);并且这个map有数据// 3.public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor);else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in thresholdnewCap = oldThr;// oldCap == 0 ,oldThr == 0// new HashMap(); 默认初始化else { // zero initial threshold signifies using defaultsnewCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; 16newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); 12}// 对应上面（1）不成立或者（2）成立的情况 newThr为零时，通过newCap和loadFactor计算出一个newThrif (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor;newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?(int)ft : Integer.MAX_VALUE);}//===================给newCap和newThr赋值end=============================threshold = newThr;// 创建一个更长 更大的数组@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];table = newTab;// 说明，hashMap本次扩容前，table不为nullif (oldTab != null) {for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {// 当前头node节点Node<K,V> e;// 说明当前桶位中有数据，但是数据具体是 单个数据，还是链表 还是红黑树 并不知道if ((e = oldTab[j]) != null) {方便JVM GC时回收内存oldTab[j] = null;// 第一种情况：当桶位只有一个元素，从未发生哈希碰撞，这种情况直接计算出当前元素应该存放在 新数组中的位置， 然后扔进去即可if (e.next == null)newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;// 第二种情况：当前节点已经树化，红黑树else if (e instanceof TreeNode)((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { // preserve order// 第三种情况：桶位已经形成链表// 低位链表：存放扩容之的数组下标位置，与当期位置的下标位置一致Node<K,V> loHead = null, loTail = null;// 高位链表：存放扩容之后的数组下标位置为 当前数组下标位置 + 扩容之后数组的长度Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;Node<K,V> next;do {next = e.next;// hash->....1 1111// hash->....0 1111 if ((e.hash & oldCap) == 0) {if (loTail == null) // 存放在低位链中loHead = e;elseloTail.next = e;loTail = e;}else {if (hiTail == null)// 存放在高位链中hiHead = e;elsehiTail.next = e;hiTail = e;}} while ((e = next) != null);// 如果低位链表有数据 if (loTail != null) {loTail.next = null;newTab[j] = loHead;}// 如果高位链表有数据if (hiTail != null) {hiTail.next = null;newTab[j + oldCap] = hiHead;}}}}}return newTab;}
get() 方法分析
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) {// tab：引用当前hashmap的table// first：桶位中的头元素// n：table的长度// e：是临时Node元素// k：是key的临时变量Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;// 1.如果哈希表为空，或key对应的桶为空，返回nullif ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {// 2.这个桶的头元素就是想要找的if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;// 说明当前桶位不止一个元素，可能是链表，也可能是红黑树if ((e = first.next) != null) {// 3.树化了if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);// 4.链表do {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;}
HashMap get 方法流程总结。
- 计算 key 的 hash 值；
- 如果存储数组不为空，且计算得到的位置上的元素不为空。继续，否则，返回 Null；
- 如果获取到的元素的 key 值相等，说明查找到了，返回元素；
- 如果获取到的元素的 key 值不相等，查找 next 节点的元素；
1. 如果元素是红黑树，在红黑树中查找；
2. 不是红黑树，遍历 next 节点查找，找到则返回。
remove() 方法分析
public V remove(Object key) {Node<K,V> e;return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?null : e.value;} final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,boolean matchValue, boolean movable) {// tab：引用当前hashmap的table// p：当前的node元素// n：当前的散列表数组长度// index：表示寻址结果Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;// 1.如果数组table为空或key映射到的桶为空，返回null。if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {// node：查找到的结果// e：当前Node的下一个元素Node<K,V> node = null, e; K k; V v;// 2.桶位的头元素就是我们要找的,即为要删除的元素if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))node = p;// 说明当前桶位不止一个元素，可能是链表，可能是红黑树else if ((e = p.next) != null) {// 3.树化了if (p instanceof TreeNode)// 判断当前桶位是否升级为红黑树node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);// 红黑树查找操作// 4.链表中else {do {// 循环链表 查找node节点if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key ||(key != null && key.equals(k)))) {node = e;break;}p = e;} while ((e = e.next) != null);// 顺着链表一直向下找}}// 删除数据// 如果node不为null，说明按照key查找到想要删除的数据了if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||(value != null && value.equals(v)))) {// 第一种情况：node是树节点，说明需要进行树节点移除操作if (node instanceof TreeNode)((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);// 桶位元素即为查找结果，则将该元素的下一个元素放到桶位中else if (node == p)tab[index] = node.next;// 将当前元素p的下一个元素 设置成 要删除的下一个元素elsep.next = node.next;++modCount;--size;afterNodeRemoval(node);return node;}}return null;}
replace() 方法分析
@Overridepublic boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {Node<K,V> e; V v;// 根据key找到元素，直接替换value。 if ((e = getNode(hash(key), key)) != null &&((v = e.value) == oldValue || (v != null && v.equals(oldValue)))) {e.value = newValue;afterNodeAccess(e);return true;}return false;}@Overridepublic V replace(K key, V value) {Node<K,V> e;if ((e = getNode(hash(key), key)) != null) {V oldValue = e.value;e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}return null;}
isEmpty() 方法分析
/*** 如果map中没有键值对映射，返回true* * @return <如果map中没有键值对映射，返回true*/
public boolean isEmpty() {return size == 0;
}
putMapEntries() 方法分析
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {int s = m.size();if (s > 0) {// table为null，代表这里使用HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)构造函数 或者其它方式实例化hashmap但是还没往里面添加过元素if (table == null) { // pre-size//前面讲到，initial capacity*load factor就是当前hashMap允许的最大元素数目。那么不难理解，s/loadFactor+1即为应该初始化的容量。float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);if (t > threshold)threshold = tableSizeFor(t);}//table已经初始化，并且map的大小大于临界值else if (s > threshold)//扩容处理resize();//将map中所有键值对添加到hashMap中for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {K key = e.getKey();V value = e.getValue();putVal(hash(key), key, value, false, evict);}}}
putAll() 方法分析
/*** 将参数map中的所有键值对映射插入到hashMap中，如果有碰撞，则覆盖value。* @param m 参数map* @throws NullPointerException 如果map为null*/
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {putMapEntries(m, true);
}
clear() 方法分析
/*** 删除map中所有的键值对*/
public void clear() {Node<K,V>[] tab;modCount++;if ((tab = table) != null && size > 0) {size = 0;for (int i = 0; i < tab.length; ++i)tab[i] = null;}
}
containsValue( Object value) 方法分析
/*** 如果hashMap中的键值对有一对或多对的value为参数value，返回true** @param value 参数value* @return 如果hashMap中的键值对有一对或多对的value为参数value，返回true*/
public boolean containsValue(Object value) {Node<K,V>[] tab; V v;//if ((tab = table) != null && size > 0) {//遍历数组tablefor (int i = 0; i < tab.length; ++i) {//遍历桶中的nodefor (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;
}
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