#yyds干货盘点# Map - TreeSet & TreeMap 源码解析 _TreeMap

宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。这篇文章主要讲述#yyds干货盘点# Map - TreeSet & TreeMap 源码解析相关的知识，希望能为你提供帮助。
Map - TreeSet & TreeMap 源码解析
总体介绍
之所以把TreeSet和TreeMap放在一起讲解，是因为二者在java里有着相同的实现，前者仅仅是对后者做了一层包装，也就是说TreeSet里面有一个TreeMap(适配器模式)**。因此本文将重点分析TreeMap。
Java TreeMap实现了SortedMap接口，也就是说会按照key?的大小顺序对Map中的元素进行排序，key大小的评判可以通过其本身的自然顺序(natural ordering)，也可以通过构造时传入的比较器(Comparator)。
TreeMap底层通过红黑树(Red-Black tree)实现，也就意味着containsKey()?, get()?, put()?, remove()?都有着log(n)的时间复杂度。其具体算法实现参照了《算法导论》。

出于性能原因，TreeMap是非同步的(not synchronized)，如果需要在多线程环境使用，需要程序员手动同步；或者通过如下方式将TreeMap包装成(wrapped)同步的:
SortedMap m = Collections.synchronizedSortedMap(new TreeMap(...));
红黑树是一种近似平衡的二叉查找树，它能够确保任何一个节点的左右子树的高度差不会超过二者中较低那个的一倍。具体来说，红黑树是满足如下条件的二叉查找树(binary search tree):
每个节点要么是红色，要么是黑色。
根节点必须是黑色
【#yyds干货盘点# Map - TreeSet & TreeMap 源码解析】红色节点不能连续(也即是，红色节点的孩子和父亲都不能是红色)。
对于每个节点，从该点至null(树尾端)的任何路径，都含有相同个数的黑色节点。
在树的结构发生改变时(插入或者删除操作)，往往会破坏上述条件3或条件4，需要通过调整使得查找树重新满足红黑树的约束条件。
预备知识
前文说到当查找树的结构发生改变时，红黑树的约束条件可能被破坏，需要通过调整使得查找树重新满足红黑树的约束条件。调整可以分为两类: 一类是颜色调整，即改变某个节点的颜色；另一类是结构调整，集改变检索树的结构关系。结构调整过程包含两个基本操作** : 左旋(Rotate Left)，右旋(RotateRight)**。
左旋
左旋的过程是将x?的右子树绕x?逆时针旋转，使得x?的右子树成为x的父亲，同时修改相关节点的引用。旋转之后，二叉查找树的属性仍然满足。

//Rotate Left
private void rotateLeft(Entry< K,V> p)
if (p != null)
Entry< K,V> r = p.right;
p.right = r.left;
if (r.left != null)
r.left.parent = p;
r.parent = p.parent;
if (p.parent == null)
root = r;
else if (p.parent.left == p)
p.parent.left = r;
else
p.parent.right = r;
r.left = p;
p.parent = r;

右旋
右旋的过程是将x的左子树绕x顺时针旋转，使得x的左子树成为x的父亲，同时修改相关节点的引用。旋转之后，二叉查找树的属性仍然满足。

//Rotate Right
private void rotateRight(Entry< K,V> p)
if (p != null)
Entry< K,V> l = p.left;
p.left = l.right;
if (l.right != null) l.right.parent = p;
l.parent = p.parent;
if (p.parent == null)
root = l;
else if (p.parent.right == p)
p.parent.right = l;
else p.parent.left = l;
l.right = p;
p.parent = l;

寻找节点后继
对于一棵二叉查找树，给定节点t，其后继(树中比大于t的最小的那个元素)可以通过如下方式找到:

// 寻找节点后继函数successor()
static < K,V> TreeMap.Entry< K,V> successor(Entry< K,V> t)
if (t == null)
return null;
else if (t.right != null) // 1. t的右子树不空，则t的后继是其右子树中最小的那个元素
Entry< K,V> p = t.right;
while (p.left != null)
p = p.left;
return p;
else // 2. t的右孩子为空，则t的后继是其第一个向左走的祖先
Entry< K,V> p = t.parent;
Entry< K,V> ch = t;
while (p != null & & ch == p.right)
ch = p;
p = p.parent;

return p;

方法剖析
get()
get(Object key)方法根据指定的key值返回对应的value，该方法调用了getEntry(Object key)得到相应的entry，然后返回entry.value。因此getEntry()是算法的核心。算法思想是根据key的自然顺序(或者比较器顺序)对二叉查找树进行查找，直到找到满足k.compareTo(p.key) == 0的entry。

//getEntry()方法
final Entry< K,V> getEntry(Object key)
......
if (key == null)//不允许key值为null
throw new NullPointerException();
Comparable< ? super K> k = (Comparable< ? super K> ) key; //使用元素的自然顺序
Entry< K,V> p = root;
while (p != null)
int cmp = k.compareTo(p.key);
if (cmp < 0)//向左找
p = p.left;
else if (cmp > 0)//向右找
p = p.right;
else
return p;

return null;

put()
put(K key, V value)方法是将指定的key, value对添加到map里。该方法首先会对map做一次查找，看是否包含该元组，如果已经包含则直接返回，查找过程类似于getEntry()方法；如果没有找到则会在红黑树中插入新的entry，如果插入之后破坏了红黑树的约束条件，还需要进行调整(旋转，改变某些节点的颜色)。

public V put(K key, V value)
......
int cmp;
Entry< K,V> parent;
if (key == null)
throw new NullPointerException();
Comparable< ? super K> k = (Comparable< ? super K> ) key; //使用元素的自然顺序
do
parent = t;
cmp = k.compareTo(t.key);
if (cmp < 0) t = t.left; //向左找
else if (cmp > 0) t = t.right; //向右找
else return t.setValue(value);
while (t != null);
Entry< K,V> e = new Entry< > (key, value, parent); //创建并插入新的entry
if (cmp < 0) parent.left = e;
else parent.right = e;
fixAfterInsertion(e); //调整
size++;
return null;