JDK容器学习之TreeMap (一) : 底层数据结构

TreeMap

在平常的工做中，相比较与HashMap而言，TreeMap的使用会少不少，即便在某些场景，须要使用到排序的Map时，也更多的是选择 LinkedHashMap，那么这个TreeMap究竟是个怎样的容器，又适用于什么样的应用场景呢？

1. 数据结构分析

分析数据结构，最好的方式无疑是google+baidu+源码了

1. 继承体系

看到源码第一眼，就会发现与HashMap不一样的是 TreeMap 实现的是 NavigableMap， 而不是直接实现 Map

public class TreeMap<K,V>
    extends AbstractMap<K,V>
    implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable {
  // ....    
}

有必要仔细看下这个 NavigableMap，到底有些什么特殊之处

继承体系: Map -> SortMap -> NavigbleMap

其中 SortMap 新增了下面几个接口，目前也不知道具体有啥用，先翻译下源码注释

// 既然叫作SortMap, 要排序的话，固然须要一个比较器了
Comparator<? super K> comparator();

SortedMap<K,V> subMap(K fromKey, K toKey);

// 源码注释: 返回比Map中key比参数toKey小的全部kv对
SortedMap<K,V> headMap(K toKey);

// 源码注释：返回比Map中key比参数fromKey大或相等的全部kv对
SortedMap<K,V> tailMap(K fromKey);

K firstKey();

K lastKey();

接着就是 NavigableMap 定义的接口

// 返回Map中比传入参数key小的kv对中，key最大的一个kv对
Map.Entry<K,V> lowerEntry(K key);
K lowerKey(K key);

// 返回Map中比传入参数key小或相等的kv对中，key最大的一个kv对
Map.Entry<K,V> floorEntry(K key);
K floorKey(K key);

// 返回Map中比传入参数key大或相等的kv对中，key最小的一个kv对
Map.Entry<K,V> ceilingEntry(K key);
K ceilingKey(K key);

// 返回Map中比传入参数key大的kv对中，key最小的一个kv对
Map.Entry<K,V> higherEntry(K key);
K higherKey(K key);


Map.Entry<K,V> firstEntry();
Map.Entry<K,V> lastEntry();
Map.Entry<K,V> pollFirstEntry();
NavigableMap<K,V> descendingMap();
NavigableSet<K> navigableKeySet();
NavigableSet<K> descendingKeySet();

基本上这两个接口就是提供了一些基于排序的获取kv对的方式

2. 数据结构

看下内部的成员变量，发现可能涉及到数据结构的就只有下面的这个root了

private transient Entry<K,V> root;

结合 TreeMap 的命名来看，底层的结构多半就真的是Tree了，有树的根节点，通常来说遍历都是没啥问题的

接下来看下 Entry的实现

static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
  K key;
  V value;
  Entry<K,V> left;
  Entry<K,V> right;
  Entry<K,V> parent;
  boolean color = BLACK;

  /**
   * Make a new cell with given key, value, and parent, and with
   * {@code null} child links, and BLACK color.
   */
  Entry(K key, V value, Entry<K,V> parent) {
      this.key = key;
      this.value = value;
      this.parent = parent;
  }

  /**
   * Returns the key.
   *
   * @return the key
   */
  public K getKey() {
      return key;
  }

  /**
   * Returns the value associated with the key.
   *
   * @return the value associated with the key
   */
  public V getValue() {
      return value;
  }

  /**
   * Replaces the value currently associated with the key with the given
   * value.
   *
   * @return the value associated with the key before this method was
   *         called
   */
  public V setValue(V value) {
      V oldValue = this.value;
      this.value = value;
      return oldValue;
  }

  public boolean equals(Object o) {
      if (!(o instanceof Map.Entry))
          return false;
      Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;

      return valEquals(key,e.getKey()) && valEquals(value,e.getValue());
  }

  public int hashCode() {
      int keyHash = (key==null ? 0 : key.hashCode());
      int valueHash = (value==null ? 0 : value.hashCode());
      return keyHash ^ valueHash;
  }

  public String toString() {
      return key + "=" + value;
  }
}

从Entry的内部成员变量能够看出，这是一个二叉树，且极有可能就是一颗红黑树（由于有个black）

2. 添加一个kv对

经过新增一个kv对的调用链，来分析下这棵树，究竟是不是红黑树

将put方法捞出来, 而后补上注释

public V put(K key, V value) {
  Entry<K,V> t = root;
  if (t == null) {
      // 奇怪的一行逻辑，感受并无什么用
      compare(key, key); // type (and possibly null) check

      root = new Entry<>(key, value, null);
      size = 1;
      modCount++;
      return null;
  }
  int cmp;
  Entry<K,V> parent;
  // split comparator and comparable paths
  Comparator<? super K> cpr = comparator;
  if (cpr != null) {
      // 下面这个循环能够得出树的左节点小于根小于右节点
      // 而后找到新增的节点，做为叶子节点在树中的位置
      // 注意这个相等时，直接更新了value值（这里表示插入一条已存在的记录）
      do {
          parent = t;
          cmp = cpr.compare(key, t.key);
          if (cmp < 0)
              t = t.left;
          else if (cmp > 0)
              t = t.right;
          else
              return t.setValue(value);
      } while (t != null);
  }
  else { 
      // 比较器不存在的逻辑，这时要求key继承 Comparable 接口
      if (key == null)
          throw new NullPointerException();
      @SuppressWarnings("unchecked")
          Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
      do {
          parent = t;
          cmp = k.compareTo(t.key);
          if (cmp < 0)
              t = t.left;
          else if (cmp > 0)
              t = t.right;
          else
              return t.setValue(value);
      } while (t != null);
  }
  
  // 建立一个Entry节点
  Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent);
  if (cmp < 0)
      parent.left = e;
  else
      parent.right = e;
      
  // 红黑树的重排
  fixAfterInsertion(e);
  size++;
  modCount++;
  return null;
}

从添加逻辑，能够得出结论：

1. 树结构为二叉排序树（且不能出现相等的状况）
2. 重排的方法能够保证该树为红黑树

因此新增一个kv对的逻辑就比较简单了

遍历树，将kv对做为叶子节点存在对应的位置

小结

红黑树相关能够做为独立的一个知识点，这里不详细展开，基本上经过上面的分析，能够得出下面几个点

1. TreeMap 底层结构为红黑树
2. 红黑树的Node排序是根据Key进行比较
3. 每次新增删除节点，均可能致使红黑树的重排
4. 红黑树中不支持两个or已上的Node节点对应红黑值相等

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