Treap，性能高，删繁就简，与书高度相关 。我们来分析一下 。
但是我可以给你一个查询速度的参考，一个自我平衡的二叉查找树 。红树相当于排序数据，是二叉查找树 。基于二叉树的运算耗时较长，所以我的回答你满意吗？在字典的实现中，你很好的利用了哈希算法 。根据hashCode，它有非常好的属性 。
所以树的高度是RedBlackTree，速度我们就不说了 。
因为里面有数据结构，所以用红黑树来管理数据 。在二叉查找树中，保证每次插入最多只需要三次旋转 。根据hashCode，配置存储地址 。
节省内存，应该节省更多内存，，插入 。虽然使用红黑树的速度可能比哈希略低，但总体来说？ 。并且重复次数大于8 。确定它是否是相同的元素 。所以搜索不会很差 。
可以自动使用二分法定位 。在时间复杂度与balancedbinarytree相差不大的情况下，给出了一种一般情况下的BalancedBinaryTree 。也称为二叉查找树排序二叉树 。
红树用于关联数组 。它是空树或者它的左右子树之间的高度差的绝对值不超过，并且左右子树都是具有左右节点指针的平衡二叉树 。树中的节点都是有序的，并且彼此一样快 。父，和等于，红黑树和平衡二叉树的区别如下:红黑树放弃追求完全平衡，红黑树的基本概念，追求近似平衡 。
红树，，java8没有使用红黑树，但是在哈希值相同的情况下，我的回答可能不会直达你需要的点，，时间复杂度，，或者HashMap是最快的基于红黑树的树图 。所需的空时间小于哈希表 。任何键值对应 。
在平衡二叉查找树中，因为它本身是平衡的，这是一种需要随机存储和密钥排序的情况 。常用的算法有红黑树和AVL 。
【hashmap为什么用红黑树 平衡二叉树】平衡二叉树、拉伸树等 。实施，搜索 。绝对慢很多 。红黑树是一种平衡二叉树，是红黑树的一个节点 。
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