public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>,
		Cloneable, Serializable {

    /**
     * 初始化容量，这里的 位运算 就不多解释咯，可以自行度娘
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

    /**
     * 最大容量
     */
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    /**
     * 扩容因子，使用的容量达到 当前容量的 75% 就扩容
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    /**
     * 当前 HashMap 所能容纳键值对数量的最大值，超过这个值，则需扩容
     */
    int threshold;

    /**
     * 已使用的容量
     */
    transient int size;

    /**
     * Node数组，实际存放 键值对 的地方
     */
    transient Node<K,V>[] table;

    /**
     * 链表转红黑树的阈值，链表长度达到此值，会进化成红黑树
     */
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

    /**
     * 系列构造方法，推荐在初始化时根据实际情况设置好初始容量，用好了可以显著减少 resize，提升效率
     */
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }

    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

    public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        // 初始化桶数组 table，table 被延迟到插入新数据时再进行初始化
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // 如果桶中不包含键值对节点引用，则将新键值对节点的引用存入桶中即可
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            // 如果键的值以及节点 hash 等于链表中的第一个键值对节点时，则将 e 指向该键值对
            if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
			// 如果桶中的引用类型为 TreeNode，则调用红黑树的插入方法
	        else if (p instanceof TreeNode)
	            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
	        else {
	            // 对链表进行遍历，并统计链表长度
	            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
	                // 链表中不包含要插入的键值对节点时，则将该节点接在链表的最后
	                // ！！！ JDK1.7中 新增的Node节点采用头插入，而JDK1.8中改成了尾插入 ！！！
	                if ((e = p.next) == null) {
	                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
	                    // 如果链表长度达到阈值，则进化成红黑树
	                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
	                        treeifyBin(tab, hash);
	                    break;
	                }

	                // 条件为 true，表示当前链表包含要插入的键值对，终止遍历
	                if (e.hash == hash &&
	                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
	                    break;
	                p = e;
	            }
	        }

	        // 判断要插入的键值对是否存在 HashMap 中
	        if (e != null) { // existing mapping for key
	            V oldValue = e.value;
	            // onlyIfAbsent 表示是否仅在 oldValue 为 null 的情况下更新键值对的值
	            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
	                e.value = value;
	            afterNodeAccess(e);
	            return oldValue;
	        }
	    }
	    ++modCount;
	    // 键值对数量超过阈值时，则进行扩容
	    if (++size > threshold)
	        resize();
	    afterNodeInsertion(evict);
	    return null;
    }

    /**
     * 扩容为原容量的两倍，并将存在的元素 放到新的数组上
     */
	final Node<K,V>[] resize() {
	    Node<K,V>[] oldTab = table;
	    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
	    int oldThr = threshold;
	    int newCap, newThr = 0;
	    // 如果 table 不为空，表明已经初始化过了
	    if (oldCap > 0) {
	        // 当 table 容量超过容量最大值，则不再扩容
	        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
	            threshold = Integer.MAX_VALUE;
	            return oldTab;
	        }
	        // 按旧容量和阈值的2倍计算新容量和阈值的大小
	        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
	                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
	            newThr = oldThr << 1; // double threshold
	    } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
	        // 初始化时，将 threshold 的值赋值给 newCap，
	        // HashMap 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
	        newCap = oldThr;
	    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
	        // 调用无参构造方法时，桶数组容量为默认容量，
	        // 阈值为默认容量与默认负载因子乘积
	        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
	        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
	    }

	    // newThr 为 0 时，按阈值计算公式进行计算
	    if (newThr == 0) {
	        float ft = (float)newCap * loadFactor;
	        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
	                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
	    }
	    threshold = newThr;
	    // 创建新的桶数组，桶数组的初始化也是在这里完成的
	    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
	    table = newTab;
	    if (oldTab != null) {
	        // 如果旧的桶数组不为空，则遍历桶数组，并将键值对映射到新的桶数组中
	        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
	            Node<K,V> e;
	            if ((e = oldTab[j]) != null) {
	                oldTab[j] = null;
	                if (e.next == null)
	                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
	                else if (e instanceof TreeNode)
	                    // 重新映射时，需要对红黑树进行拆分
	                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
	                else { // preserve order
	                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
	                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
	                    Node<K,V> next;
	                    // 遍历链表，并将链表节点按原顺序进行分组
	                    do {
	                        next = e.next;
	                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
	                            if (loTail == null)
	                                loHead = e;
	                            else
	                                loTail.next = e;
	                            loTail = e;
	                        }
	                        else {
	                            if (hiTail == null)
	                                hiHead = e;
	                            else
	                                hiTail.next = e;
	                            hiTail = e;
	                        }
	                    } while ((e = next) != null);
	                    // 将分组后的链表映射到新桶中
	                    if (loTail != null) {
	                        loTail.next = null;
	                        newTab[j] = loHead;
	                    }
	                    if (hiTail != null) {
	                        hiTail.next = null;
	                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
	                    }
	                }
	            }
	        }
	    }
	    return newTab;
	}

    public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

    /**
     * 根据 hash 和 key 获取相应的 Node节点
     */
	final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
	    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
	    // 1. 定位键值对所在桶的位置，如果该位置有元素，则获取第一个元素
	    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
	        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
	        // 如果hash和key都与 第一个元素相同，则第一个元素就是我们要获取的，直接返回
	        if (first.hash == hash &&
	        		((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
	            return first;
	        if ((e = first.next) != null) {
	            // 2. 如果 first 是 TreeNode 类型，则调用黑红树查找方法
	            if (first instanceof TreeNode)
	                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
	            // 3. 对链表进行查找
	            do {
	                if (e.hash == hash &&
	                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
	                    return e;
	            } while ((e = e.next) != null);
	        }
	    }
	    return null;
	}

    /**
     * 还记HashMap底层的动态数组的定义吗 transient Node<K,V>[] table
     * 这里很明显是一个单向链表结构
     */
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }

    /**
     * JDK8 加入的 红黑树TreeNode内部类，红黑树的方法比较复杂，这里只展示一些重要的
     * 属性结构代码
     */
    static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
        TreeNode<K,V> left;
        TreeNode<K,V> right;
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        // 颜色，true红，false黑
        boolean red;
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, val, next);
        }
    }
}