hashmap 的 resize 方法的执行过程？

hashmap的resize方法是用来扩大或缩小哈希表的大小。具体实现过程是通过计算新的哈希表大小，并将原有的键值对重新散列到新的哈希表中。在扩大哈希表时，需要重新计算每个键的哈希值，并更新在新的哈希表里的位置。同时，扩大之后需要重新分配更多的内存，复制数据以及重新计算哈希值，因此resize操作的时间复杂度较高。

相关问题

hashmap的resize方法

HashMap的resize()方法是用于扩容HashMap的方法。当HashMap中存储的数据量大于threshold时或进行初始化HashMap时，会触发resize()方法进行扩容操作。\[1\]

在HashMap的putVal()方法中，会先判断table是否为空，如果为空，则会执行resize()方法进行初始化table。\[1\]

在HashMap中，当存储的数据量大于threshold时，也会执行resize()方法进行扩容操作。\[1\]

在JDK1.8之前，扩容操作在多线程情况下容易造成环形链表，可能导致get操作产生死循环。而在JDK1.8中，resize()方法不再调用transfer()方法，而是直接将原来transfer()方法中的代码写在自己的方法体内。此外，扩容后新数组中的链表顺序与旧数组中的链表顺序保持一致，不再改变顺序。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [最详细HashMap集合源码讲解（resize()方法）](https://blog.csdn.net/weixin_37541878/article/details/119391236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [HashMap的resize方法](https://blog.csdn.net/qq_38304320/article/details/103496039)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

HashMap 的 put 方法逻辑

HashMap 的 put 方法逻辑一般可以分为以下几个步骤：

1. 计算 key 的 hash 值：调用 key 的 hashCode 方法计算出 hash 值。

2. 计算数组下标：将 hash 值与 (数组长度 - 1) 进行按位与操作，得到数组下标。

3. 获取链表或红黑树头结点：根据数组下标获取对应的链表或红黑树的头结点。

4. 遍历链表或红黑树：遍历头结点对应的链表或红黑树，查找 key 是否已经存在。

5. 执行插入操作：如果 key 不存在，则将 key-value 对插入到链表或红黑树中。

6. 判断是否需要进行扩容：如果插入后元素个数大于等于阈值 (数组长度 * 负载因子)，则进行扩容操作。

具体的 put 方法实现可以参考下面的代码：

public V put(K key, V value) {
    // 计算 key 的 hash 值
    int hash = hash(key.hashCode());
    // 计算数组下标
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 获取链表或红黑树头结点
    Entry<K,V> p = table[i];
    // 遍历链表或红黑树
    if (p == null) {
        // 头结点为空，直接插入到链表中
        table[i] = new Entry<>(hash, key, value, null);
    } else {
        // 头结点不为空，遍历链表或红黑树
        Entry<K,V> e = p;
        do {
            if (e.hash == hash && (e.key == key || key.equals(e.key))) {
                // key 已经存在，替换 value
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                return oldValue;
            }
            p = e;
            e = e.next;
        } while (e != null);
        // 插入到链表的末尾
        p.next = new Entry<>(hash, key, value, null);
    }
    // 插入成功，元素个数 + 1
    size++;
    // 判断是否需要进行扩容
    if (size >= threshold) {
        resize(2 * table.length);
    }
    return null;
}