红黑树

在升级到JDK8之后，HashMap在列表个数大于8个时候，采用了红黑树来实现。面试的时候经常会问到我们一些红黑树的问题。那么我们首先要知道什么是红黑树。 红黑树性质定义 红黑树也是二叉查找树，我们知道二叉查找树的结构并不难，而红黑树就是难在它是自平衡的二叉树。它必须满足以下性质： 1.每个节点要么黑色要么红色。 2.根节点必需是黑色。 3.每个叶子节点（NIL）是黑色。 4.每个红色节点的两个子节点一定都是黑色。 5.任意一节点到每个叶子节点的路径都包含了数量相同的黑色节点。 我们知道在由随机数节点组成的二叉树的平均高度为logn，所以正常情况下二叉树查找的时间复杂度为O(logn)。但是，根据二叉树的特性，在最坏的情况下，比如存储的是一个有序的数据的话，那么所以的数据都会形成一条链，此时二叉树的深度为n，时间复杂度为O(n)。红黑树就是为了解决这个问题的，它能够保证在任何情况下树的深度都保持在logn左右。为什么这么说呢，我们由他的性质总结出一个隐含性质：从根节点到叶子节点的最长路径不大于最短路径的 2 倍。 红黑树的增加和删除 我们在将红黑树的增加和删除的时候首先要了解3种操作 1.变色：节点的颜色由红色变为黑色或者黑色变为红色。 2.左旋：以某个节点为旋转点，其右子节点变为旋转点的父节点。右子节点的左子节点变为旋转点的右子节点，旋转点的左子节点保持不变。如下图 3.右旋

Java中HashMap底层实现原理(JDK1.8)源码分析 ​ 在JDK1.6，JDK1.7中，HashMap采用位桶+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中，HashMap采用位桶+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树**，这样大大减少了查找时间。 简单说下HashMap的实现原理： 首先有一个每个元素都是链表(可能表述不准确)的数组，当添加一个元素(key-value)时，就首先计算元素key的hash值，以此确定插入数组中的位置，但是可能存在同一个hash值的元素已经被放在数组同一位置了，这时就添加到同一hash值的元素的后面，它们在数组的同一位置，但是形成了链表，同一个链表上的Hash值是相同的，所以说数组存放的是链表。而当链表长度太长时，链表就转换为红黑树，这样大大提高了查找的效率。 当链表数组的容量超过初始容量的0.75时，再散列表将链表数组扩大2倍，把原链表数组搬移到新的数组中，即HashMap的原理图是: 一.JDK1.8中涉及到的数据结构 1.位桶数组 transient Node < k , v > [ ] table ; //存储（位桶）的数组</k,v> 2，数组元素Node<K,V

集合Collection接口： 是所有单列集合的最顶层接口 add（）方法返回的意思是是否添加成功，添加动作是一定成功的。但是对于其他集合，添加不一定成功 分为list接口和set接口 List接口有序的（存储123，取出也是123），可以重复，有索引 有索引，可以使用普通for循环遍历 **set接口无序不可重复** 没有索引，不能使用带索引的方法，不能使用普通for循环遍历 哈希值：他是一个10进制的整数，由系统随机给出（就是对象的地址值，是一个逻辑地址，是模拟出来的地址，不是数据实际存储的物理地址） 在Object类有一个方法，可以获取对象的哈希值 HashSet的查询速度非常快，先把元素按照相同的哈希值分组，相同的哈希值把它挂到下面， 超过8位把他转换为红黑树 HashSet集合存储数据的结构（哈希表） jdk1.8之前：哈希表=数组+链表 jdk1.8版本之后：哈希表也等于数组加链表，链表变成了红黑树，数组+红黑树（提高查询的速度）如果链表长度超过了8位，那么就会把链表转换为红黑树 哈希表的特点：速度快 HashSet集合不允许重复的原理 只要是new的，就会把他们存储到堆内存当中，Set集合在调用add方法的时候，add方法会调用元素的hashCode方法和equals方法，通过hashCode方法计算元素的哈希值，判断元素是否重复 来源： CSDN 作者： 黄大仙Ol

本文为转载，原文作者：fanrui 原文链接： 简书 https://www.jianshu.com/p/9d8296562806 跳表是一种神奇的数据结构，因为几乎所有版本的大学本科教材上都没有跳表这种数据结构，而且神书《算法导论》、《算法第四版》这两本书中也没有介绍跳表。但是跳表插入、删除、查找元素的时间复杂度跟红黑树都是一样量级的，时间复杂度都是O(logn)，而且跳表有一个特性是红黑树无法匹敌的（具体什么特性后面会提到）。所以在工业中，跳表也会经常被用到。废话不多说了，开始今天的跳表学习。 通过本文，你能 get 到以下知识： 什么是跳表？ 跳表的查找、插入、删除元素的流程 跳表查找、插入、删除元素的时间复杂度 跳表插入元素时，如何动态维护索引？ 为什么Redis选择使用跳表而不是红黑树来实现有序集合？ 工业上其他使用跳表的场景 友情提示：下文在跳表插入数据时，会讲述如何动态维护索引，实现比较简单，逻辑比较绕，不要放弃，加油！！！如果一遍看不懂没关系，可以选择暂时性的跳过，毕竟这块偏向于源码。但是读者必须知道跳表的查找、插入、删除的时间复杂度都是 O(logn)，而且可以按照范围区间查找元素，当工作中遇到某些场景时，需要想到可以使用跳表解决问题即可。毕竟平时的工作都是直接使用封装好的跳表，例如：java.util.concurrent 下的

JAVA的基础知识：数据结构（Map,List,Set等）,设计模式，算法，线程相关，IO/NIO，序列化等等 其次是高级特征：反射机制，并发与锁，JVM（GC策略，类加载机制，内存模型）等等 举个例子 就比如问你：HashMap 是不是有序的？ 你回答不是有序的。那面试官就会可能继续问你，有没有有序的Map实现类呢？ 你如果这个时候说不知道的话，那这块问题就到此结束了。如果你说有TreeMap和LinkedHashMap。 那么面试官接下来就可能会问你，TreeMap和LinkedHashMap是如何保证它的顺序的？ 如果你回答不上来，那么到此为止。 如果你说TreeMap是通过实现SortMap接口，能够把它保存的键值对根据key排序，基于红黑树，从而保证TreeMap中所有键值对处于有序状态。 LinkedHashMap则是通过插入排序（就是你put的时候的顺序是什么，取出来的时候就是什么样子）和访问排序（改变排序把访问过的放到底部）让键值有序。 1、为什么用HashMap？ HashMap是一个散列桶（数组和链表），它存储的内容是键值对(key-value)映射 HashMap采用了数组和链表的数据结构，能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改 HashMap是非synchronized，所以HashMap很快 HashMap可以接受null键和值

前言：由于笔者所在的公司用的是jdk1.8，故该源码是针对1.8分析的。 首先：我们看一张长的很丑的HashMap的结构图： 再看看几个核心的常量： 复制代码 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 默认初始化容器大小，当自己指定容器大小时，必须为2的幂次方 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //容器的最大容量值 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //加载因子 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //把桶中链表转换为红黑树的阈值 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //把红黑树转换成链表的阈值 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; //最小的表容量使桶被树化，当表的容量小于该值时，先扩容解决hash冲突而不是树化 复制代码 putVal（）方法： 复制代码 1 /** 2 * 实现Map.put和相关方法 3 * 4 * @param hash 根据key计算出来的hash值 5 * @param key 键 6 * @param value 值 7 *

红黑树简介： 　　红黑树是一棵二叉搜索树，它在每个结点上增加了一个存储位来表示结点的颜色，可以是RED 或 BLACK。通过对任何一条根到叶子的简单路径上各个结点的颜色进行约束，红黑树确保没有一条路径回避其他路径长处2倍，因而是近似平衡的。 　　树的每个结点包含 5 个属性：color，key，left，right和p。如果一个结点没有子结点或者父结点，则该结点相应的指针属性的值为NULL。我们可以把这些NULL视为指向二叉搜索树叶结点的指针，而把带关键字的结点视为树的内部结点。 红黑树的性质： 　　一棵红黑树是满足下面红黑性质的二叉搜索树： 　　1.每个结点或是红色的，或是黑色的 　　2.根节点是黑色的 　　3.每个叶结点(NULL)是黑色的 　　4.如果一个结点是红色的，那么他的两个子结点都是黑色的 　　5.对于每个结点，从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上，包含相同数目的黑色结点 　　这 5 个性质中1,2,4都比较好理解。3与我们常说的(大部分数据结构书上说的)叶结点有一点点区别，如下图： 　　 那性质5又是什么意思呢？我们再来看一个图： 　　 　　由红黑树的 5 个性质可知，上幅图中左图是红黑树，而右图非红黑树。右图中满足红黑树的性质1.2.3.4，但是不满足性质5：从根节点6(不包括根节点)到各叶结点的简单路径上的黑色黑色结点个数并不相等。例如：6-1有2个，而6

　　9月19号下午，腾讯游戏的hr就打电话过来约定好下周一下午去深圳面试了。面试者的往返交通、住宿费用全部可以报销，不禁感叹大公司果然是有钱啊！ 　　其实在投简历之前没想太多，但在过了两轮电面后，终于开始重视起来，进腾讯的机会很大了！ 　　整整周六日两天时间，都在面试做准备。刚开始担心面试是否会考察计算机原理，汇编，计算机网络，数据库方面的东西，因为这些基本忘光了。最后只是简单回顾了一下，把准备重心放在简历上提到的点。还是看专业能力说话！ 　　于是把LeetCode之前刷过的题过了一遍；数据结构过了一遍，专门看了July几篇经典文章：海量数据处理、各种b树和红黑树；把做过的几个项目的底层又研究了一遍，重看了下pureMVC，robotlegs框架；学习prtocol buffer；连搭和谐号回深圳都拿着macbook重温23个设计模式的思想和实现例子。奋斗了两天，一度有回到高考的感觉，不禁感叹考试永远是逼人学习的最有效方式啊！ ————————————————————————————————————————— 　　事实证明，这两天做的准备用处还是很大的。整个下午连续进行了4面：其中3轮技术面。 　　腾讯游戏不在腾讯大厦总部，而是在附近的科兴科学园。2点多提前到腾讯，来接了我的人是一面面试官，简单聊了下，他做了3,4年as3，3年前来腾讯，然后竟然也是从我现在的公司跳过去的（3

一、HashMap基本源码实现 1、HashMap基本结构 HashMap继承AbstractMap抽象类，AbstractMap实现Map接口。 public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L; .... } public abstract class AbstractMap<K,V> implements Map<K,V> { protected AbstractMap() { } ... } 二、HashMap的基本数据结构 jdk1.8之前，HashMap是由“数组+链表”的结构组成，jdk1.8之后，HashMap得到很大的改善；数据结构也发生了改变：“数组+链表+红黑树”；当链表节点大于8时，会转换为红黑树；否则仍然以链表结构。 头节点指的是table表上索引位置的节点，也就是链表的头节点 根节点（root节点）指的是红黑树最上面的那个节点，也就是没有父节点的节点 红黑树的根节点不一定是索引位置的头节点 转为红黑树节点后，链表的结构还存在，通过next属性维持

自定义红黑树 import com . sun . org . apache . regexp . internal . RE ; /** * @description: 自定义红黑树 * @author: liangrui * @create: 2019-12-24 13:50 **/ public class RedBlackTree < K extends Comparable < K > , V > { private static final boolean RED = true ; private static final boolean BLACK = false ; private class Node { public K key ; public V value ; public Node left , right ; public boolean color ; public Node ( K key , V value ) { this . key = key ; this . value = value ; left = null ; right = null ; color = RED ; } } private Node root ; private int size ; public RedBlackTree ( ) { root = null ;