HashMap(JDK1.8)源码+底层数据结构分析.md 22.7 KB
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<!-- @import "[TOC]" {cmd="toc" depthFrom=1 depthTo=6 orderedList=false} -->

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Snailclimb 已提交
6 7
- [HashMap 简介](#hashmap-简介)
- [底层数据结构分析](#底层数据结构分析)
8 9 10
  - [JDK1.8 之前](#jdk18-之前)
  - [JDK1.8 之后](#jdk18-之后)
- [HashMap 源码分析](#hashmap-源码分析)
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Snailclimb 已提交
11
  - [构造方法](#构造方法)
12 13 14 15 16 17
  - [put 方法](#put-方法)
  - [get 方法](#get-方法)
  - [resize 方法](#resize-方法)
- [HashMap 常用方法测试](#hashmap-常用方法测试)

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18 19


20 21
> 感谢 [changfubai](https://github.com/changfubai) 对本文的改进做出的贡献!

S
Snailclimb 已提交
22
## HashMap 简介
23 24

HashMap 主要用来存放键值对,它基于哈希表的 Map 接口实现,是常用的 Java 集合之一。
25

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JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的(“拉链法”解决冲突)。

JDK1.8 之后 HashMap 的组成多了红黑树,在满足下面两个条件之后,会执行链表转红黑树操作,以此来加快搜索速度。

- 链表长度大于阈值(默认为 8)
31
- HashMap 数组长度超过 64
32

S
Snailclimb 已提交
33
## 底层数据结构分析
34 35 36

### JDK1.8 之前

37 38
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 **数组和链表** 结合在一起使用也就是 **链表散列**

39
HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值,然后通过 `(n - 1) & hash` 判断当前元素存放的位置(这里的 n 指的是数组的长度),如果当前位置存在元素的话,就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同,如果相同的话,直接覆盖,不相同就通过拉链法解决冲突。
S
Snailclimb 已提交
40

41
所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
S
Snailclimb 已提交
42 43 44

**JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:**

45
JDK 1.8 的 hash 方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化,但是原理不变。
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Snailclimb 已提交
46

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```java
    static final int hash(Object key) {
      int h;
      // key.hashCode():返回散列值也就是hashcode
      // ^ :按位异或
      // >>>:无符号右移,忽略符号位,空位都以0补齐
      return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
  }
```

对比一下 JDK1.7 的 HashMap 的 hash 方法源码.
S
Snailclimb 已提交
58 59 60 61 62 63

```java
static int hash(int h) {
    // This function ensures that hashCodes that differ only by
    // constant multiples at each bit position have a bounded
    // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
S
Snailclimb 已提交
64

S
Snailclimb 已提交
65 66 67 68 69 70 71 72 73
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
```

相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ,JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点,因为毕竟扰动了 4 次。

所谓 **“拉链法”** 就是:将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。

K
Kou Shuang 已提交
74
![jdk1.8之前的内部结构](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/jdk1.8之前的内部结构.png)
75

76 77
### JDK1.8 之后

78
相比于之前的版本,JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化。
79

80
当链表长度大于阈值(默认为 8)时,会首先调用 `treeifyBin()`方法。这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下,才会执行转换红黑树操作,以减少搜索时间。否则,就是只是执行 `resize()` 方法对数组扩容。相关源码这里就不贴了,重点关注 `treeifyBin()`方法即可!
81 82

![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-bba283228693dae74e78da1ef7a9a04c684.png)
83

84
**类的属性:**
85

86 87 88
```java
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    // 序列号
89
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
90
    // 默认的初始容量是16
91
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
92
    // 最大容量
93
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
94 95 96
    // 默认的填充因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
97
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
98 99 100 101 102
    // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 存储元素的数组,总是2的幂次倍
103
    transient Node<k,v>[] table;
104 105 106 107 108
    // 存放具体元素的集
    transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
    // 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。
    transient int size;
    // 每次扩容和更改map结构的计数器
109
    transient int modCount;
110 111
    // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容
    int threshold;
112
    // 加载因子
113 114 115 116
    final float loadFactor;
}
```

117 118 119 120 121
- **loadFactor 加载因子**

  loadFactor 加载因子是控制数组存放数据的疏密程度,loadFactor 越趋近于 1,那么 数组中存放的数据(entry)也就越多,也就越密,也就是会让链表的长度增加,loadFactor 越小,也就是趋近于 0,数组中存放的数据(entry)也就越少,也就越稀疏。

  **loadFactor 太大导致查找元素效率低,太小导致数组的利用率低,存放的数据会很分散。loadFactor 的默认值为 0.75f 是官方给出的一个比较好的临界值**
122

123
  给定的默认容量为 16,负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据,当数量达到了 16 \* 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容,而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作,所以非常消耗性能。
124

125
- **threshold**
126

127
  **threshold = capacity \* loadFactor****当 Size>=threshold**的时候,那么就要考虑对数组的扩增了,也就是说,这个的意思就是 **衡量数组是否需要扩增的一个标准**
128

129
**Node 节点类源码:**
130

131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171
```java
// 继承自 Map.Entry<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
       final int hash;// 哈希值,存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较
       final K key;//键
       V value;//值
       // 指向下一个节点
       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; }
        // 重写hashCode()方法
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }
        // 重写 equals() 方法
        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;
        }
}
```
172

173
**树节点类源码:**
174

175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192
```java
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // 父
        TreeNode<K,V> left;    // 左
        TreeNode<K,V> right;   // 右
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;           // 判断颜色
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, val, next);
        }
        // 返回根节点
        final TreeNode<K,V> root() {
            for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
                if ((p = r.parent) == null)
                    return r;
                r = p;
       }
```
193 194 195

## HashMap 源码分析

S
Snailclimb 已提交
196
### 构造方法
K
Kou Shuang 已提交
197 198 199

HashMap 中有四个构造方法,它们分别如下:

200 201
```java
    // 默认构造函数。
S
SnailClimb 已提交
202
    public HashMap() {
203 204
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all   other fields defaulted
     }
205

206
     // 包含另一个“Map”的构造函数
S
SnailClimb 已提交
207
     public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
208 209 210
         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
         putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法
     }
211

212
     // 指定“容量大小”的构造函数
S
SnailClimb 已提交
213
     public HashMap(int initialCapacity) {
214 215
         this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
     }
216

217
     // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
S
SnailClimb 已提交
218
     public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
219 220 221 222 223 224 225 226 227 228
         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);
     }
```
S
Snailclimb 已提交
229

230
**putMapEntries 方法:**
S
Snailclimb 已提交
231

232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257
```java
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    int s = m.size();
    if (s > 0) {
        // 判断table是否已经初始化
        if (table == null) { // pre-size
            // 未初始化,s为m的实际元素个数
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                    (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
            // 计算得到的t大于阈值,则初始化阈值
            if (t > threshold)
                threshold = tableSizeFor(t);
        }
        // 已初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理
        else if (s > threshold)
            resize();
        // 将m中的所有元素添加至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);
        }
    }
}
```
258

259 260 261 262 263
### put 方法

HashMap 只提供了 put 用于添加元素,putVal 方法只是给 put 方法调用的一个方法,并没有提供给用户使用。

**对 putVal 方法添加元素的分析如下:**
264

265
1. 如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
266
2. 如果定位到的数组位置有元素就和要插入的 key 比较,如果 key 相同就直接覆盖,如果 key 不相同,就判断 p 是否是一个树节点,如果是就调用`e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)`将元素添加进入。如果不是就遍历链表插入(插入的是链表尾部)。
267

268
![ ](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/put方法.png)
S
shuang.kou 已提交
269

270
说明:上图有两个小问题:
271

272 273
- 直接覆盖之后应该就会 return,不会有后续操作。参考 JDK8 HashMap.java 658 行([issue#608](https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/issues/608))。
- 当链表长度大于阈值(默认为 8)并且 HashMap 数组长度超过 64 的时候才会执行链表转红黑树的操作,否则就只是对数组扩容。参考 HashMap 的 `treeifyBin()` 方法([issue#1087](https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/issues/1087))。
274

275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308
```java
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;
    // table未初始化或者长度为0,进行扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中,桶为空,新生成结点放入桶中(此时,这个结点是放在数组中)
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 桶中已经存在元素
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等,key相等
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 将第一个元素赋值给e,用e来记录
                e = p;
        // hash值不相等,即key不相等;为红黑树结点
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 放入树中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 为链表结点
        else {
            // 在链表最末插入结点
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 到达链表的尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 在尾部插入新结点
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
309 310 311
                    // 结点数量达到阈值(默认为 8 ),执行 treeifyBin 方法
                    // 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
                    // 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下,才会执行转换红黑树操作,以减少搜索时间。否则,就是只是对数组扩容。
312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    // 跳出循环
                    break;
                }
                // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 相等,跳出循环
                    break;
                // 用于遍历桶中的链表,与前面的e = p.next组合,可以遍历链表
                p = e;
            }
        }
        // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
327
        if (e != null) {
328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347
            // 记录e的value
            V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent为false或者旧值为null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                //用新值替换旧值
                e.value = value;
            // 访问后回调
            afterNodeAccess(e);
            // 返回旧值
            return oldValue;
        }
    }
    // 结构性修改
    ++modCount;
    // 实际大小大于阈值则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入后回调
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
348
}
349
```
350

351
**我们再来对比一下 JDK1.7 put 方法的代码**
352

353
**对于 put 方法的分析如下:**
354

355 356
- ① 如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
- ② 如果定位到的数组位置有元素,遍历以这个元素为头结点的链表,依次和插入的 key 比较,如果 key 相同就直接覆盖,不同就采用头插法插入元素。
357 358 359

```java
public V put(K key, V value)
360 361 362
    if (table == EMPTY_TABLE) {
    inflateTable(threshold);
}
363 364 365 366 367 368 369 370 371 372
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key);
    int i = indexFor(hash, table.length);
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍历
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
373
            return oldValue;
374 375 376 377 378 379 380 381 382
        }
    }

    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);  // 再插入
    return null;
}
```

383 384
### get 方法

385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414
```java
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) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 数组元素相等
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 桶中不止一个节点
        if ((e = first.next) != null) {
            // 在树中get
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 在链表中get
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}
```
415 416 417 418 419

### resize 方法

进行扩容,会伴随着一次重新 hash 分配,并且会遍历 hash 表中所有的元素,是非常耗时的。在编写程序中,要尽量避免 resize。

420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437
```java
final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 没超过最大值,就扩充为原来的2倍
        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
        newCap = oldThr;
438
    else {
439
        // signifies using defaults
440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 计算新的resize上限
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 把每个bucket都移动到新的buckets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)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
462
                else {
463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        // 原索引
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 原索引+oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到bucket里
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引+oldCap放到bucket里
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}
```
502 503 504

## HashMap 常用方法测试

505 506 507 508 509 510 511 512 513
```java
package map;

import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Set;

public class HashMapDemo {

S
Snailclimb 已提交
514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546
    public static void main(String[] args) {
        HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
        // 键不能重复,值可以重复
        map.put("san", "张三");
        map.put("si", "李四");
        map.put("wu", "王五");
        map.put("wang", "老王");
        map.put("wang", "老王2");// 老王被覆盖
        map.put("lao", "老王");
        System.out.println("-------直接输出hashmap:-------");
        System.out.println(map);
        /**
         * 遍历HashMap
         */
        // 1.获取Map中的所有键
        System.out.println("-------foreach获取Map中所有的键:------");
        Set<String> keys = map.keySet();
        for (String key : keys) {
            System.out.print(key+"  ");
        }
        System.out.println();//换行
        // 2.获取Map中所有值
        System.out.println("-------foreach获取Map中所有的值:------");
        Collection<String> values = map.values();
        for (String value : values) {
            System.out.print(value+"  ");
        }
        System.out.println();//换行
        // 3.得到key的值的同时得到key所对应的值
        System.out.println("-------得到key的值的同时得到key所对应的值:-------");
        Set<String> keys2 = map.keySet();
        for (String key : keys2) {
            System.out.print(key + ":" + map.get(key)+"   ");
547

S
Snailclimb 已提交
548 549
        }
        /**
W
wanglei 已提交
550
         * 如果既要遍历key又要value,那么建议这种方式,因为如果先获取keySet然后再执行map.get(key),map内部会执行两次遍历。
R
Rocky 已提交
551
         * 一次是在获取keySet的时候,一次是在遍历所有key的时候。
S
Snailclimb 已提交
552 553 554 555 556 557 558 559 560
         */
        // 当我调用put(key,value)方法的时候,首先会把key和value封装到
        // Entry这个静态内部类对象中,把Entry对象再添加到数组中,所以我们想获取
        // map中的所有键值对,我们只要获取数组中的所有Entry对象,接下来
        // 调用Entry对象中的getKey()和getValue()方法就能获取键值对了
        Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();
        for (java.util.Map.Entry<String, String> entry : entrys) {
            System.out.println(entry.getKey() + "--" + entry.getValue());
        }
561

S
Snailclimb 已提交
562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574
        /**
         * HashMap其他常用方法
         */
        System.out.println("after map.size():"+map.size());
        System.out.println("after map.isEmpty():"+map.isEmpty());
        System.out.println(map.remove("san"));
        System.out.println("after map.remove():"+map);
        System.out.println("after map.get(si):"+map.get("si"));
        System.out.println("after map.containsKey(si):"+map.containsKey("si"));
        System.out.println("after containsValue(李四):"+map.containsValue("李四"));
        System.out.println(map.replace("si", "李四2"));
        System.out.println("after map.replace(si, 李四2):"+map);
    }
575 576 577

}

578
```