Java 容器源码分析之 TreeMap

时间  2019-12-06
标签 java 容器 源码 分析 treemap 栏目 Java 繁體版
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TreeMap 是一种基于红黑树实现的 Key-Value 结构。在使用集合视图在 HashMap 中迭代时，是不能保证迭代顺序的； LinkedHashMap 使用了双向链表，保证按照插入顺序或者访问顺序进行迭代。可是有些时候，咱们可能须要按照键的大小进行按序迭代，或者在使用哈希表的同时但愿按键值进行排序，这个时候 TreeMap 就有其用武之地了。 TreeMap 支持按键值进行升序访问，或者由传入的比较器（Comparator）来控制。html

下面基于 JDK 8 的源码对 TreeMap 进行一个简单的分析。java

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

同 HashMap 同样， TreeMap 也继承了 AbstractMap，并实现了 Cloneable， Serializable 接口。不一样的是， TreeMap 还实现 NavigableMap 接口。node

SortedMap 是一个扩展自 Map 的一个接口，对该接口的实现要保证全部的 Key 是彻底有序的。算法

这个顺序通常是指 Key 的天然序（实现 Comparable 接口）或在建立 SortedMap 时指定一个比较器（Comparator）。当咱们使用集合的视角（Collection View，由 entrySet、keySet 与 values 方法提供）来迭代时，就能够按序访问其中的元素。api

插入 SortedMap 中的全部 Key 的类都必须实现 Comparable 接口（或者能够做为指定的 Comparator 的参数）。在比较两个 Key 时经过调用 k1.compareTo(k2) (or comparator.compare(k1, k2))，于是全部的 Key 都必须可以相互比较，不然会抛出 ClassCastException的异常。安全

SortedMap 中 Key 的顺序必须和 equals 保持一致（consistent with equals），
即 k1.compareTo(k2) == 0 (or comparator.compare(k1, k2)) 和 k1.equals(k2)要有相同的布尔值。（Comparable 接口的实现不强制要求这一点，但一般都会遵照。）这是由于 Map 接口的定义中，比较 Key 是经过 equals 方法，而在 SortedMap 中比较 Key 则是经过 compareTo (or compare) 方法。若是不一致的，就破坏了 Map 接口的约定。多线程

经过 SortedMap 能够获取其中的一段数据，如 subMap(K fromKey, K toKey), headMap(K toKey), tailMap(K fromKey) 等，全部的区间操做都是左闭右开的。也能够经过 firstKey() 和 lastKey() 来获取第一个和最后一个键。并发

NavigableMap 是 JDK 1.6 以后新增的接口，扩展了 SortedMap 接口，提供了一些导航方法（navigation methods）来返回最接近搜索目标的匹配结果。oracle

  • lowerEntry(K key) (or lowerKey(K key))，小于给定 Key 的 Entry (or Key)
  • floorEntry(K key) (or floorKey(K key))，小于等于给定 Key 的 Entry (or Key)
  • higherEntry(K key) (or higherKey(K key))，大于给定 Key 的 Entry (or Key)
  • ceilingEntry(K key) (or ceilingKey(K key))，大于等于给定 Key 的 Entry (or Key)

这些方法都有重载的版本，来控制是否包含端点。subMap(K fromKey, K toKey), headMap(K toKey), tailMap(K fromKey) 等方法也是如此。this

NavigableMap 能够按照 Key 的升序或降序进行访问和遍历。 descendingMap() 和 descendingKeySet() 则会获取和原来的顺序相反的集合，集合中的元素则是一样的引用，在该视图上的修改会影响到原始的数据。

底层结构

TreeMap 是基于红黑树来实现的，排序时按照键的天然序（要求实现 Comparable 接口）或者提供一个 Comparator 用于排序。

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//比较器，没有指定的话默认使用Key的天然序
 private final Comparator<? super K> comparator;

 //红黑树根节点
 private transient Entry<K,V> root;

 //树中节点的数量
 private transient int size = 0;

 //结构化修改的次数
 private transient int modCount = 0;

TreeMap 一样不是线程安全的，基于结构化修改的次数来实现 fail-fast 机制。于是要在多线程环境下使用时，可能须要手动进行同步，或者使用 Collections.synchronizedSortedMap 进行包装。

TreeMap 中的红黑树使用的是「算法导论」中的实现，除了左右连接、红黑标识之外，还有一个指向父节点的链接。红黑树的具体插入及删除细节这里不做过多的解释，更深刻的细节能够参考「算法导论」一书，不过建议先看一下 Sedgewick 的讲解。

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//Entry (红黑树节点的定义)
static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
 K key;
 V value;
 Entry<K,V> left;//左子节点
 Entry<K,V> right;//右子节点
 Entry<K,V> parent;//父节点
 boolean color = BLACK;//颜色，指向该节点的连接的颜色

 /**
 * 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;
 //Key 和 Value都要 equals
 return valEquals(key,e.getKey()) && valEquals(value,e.getValue());
 }

 //哈希值的计算，Key和Value的哈希值进行位异或
 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;
 }
}

添加及更新操做

为了维持有序，添加及更新的代价较高，复杂度为 O(log(n)) 。插入节点后须要修复红黑树，使其恢复平衡状态，该操做在此不做介绍。

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public V put(K key, V value) {
 Entry<K,V> t = root;
 if (t == null) { //根节点为空
 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) { //比较器，使用定制的排序方法
 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); //Key 存在，更新value
 } while (t != null);
 }
 else { //比较器为null，Key 必须实现 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); //Key 存在，更新value
 } while (t != null);
 }
 //Key 不存在，新建节点，插入二叉树
 Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent);
 if (cmp < 0)
 parent.left = e;
 else
 parent.right = e;
 //插入后修复红黑树
 fixAfterInsertion(e);
 size++;//数量增长
 modCount++;//结构改变
 return null;
}

删除

从红黑树中删除一个节点比插入更为复杂，这里不做展开。

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public V remove(Object key) {
 Entry<K,V> p = getEntry(key); //先查找该节点
 if (p == null)
 return null;

 V oldValue = p.value;
 deleteEntry(p); //删除节点
 return oldValue;
}
 
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private void deleteEntry(Entry<K,V> p) {
 modCount++; //删除使得结构发生变化
 size--;

 // If strictly internal, copy successor's element to p and then make p
 // point to successor.
 // 被删除节点的左右子树都不为空
 if (p.left != null && p.right != null) {
 //用后继节点代替当前节点
 Entry<K,V> s = successor(p);
 p.key = s.key;
 p.value = s.value;
 p = s;
 } // p has 2 children

 // Start fixup at replacement node, if it exists.
 // 左子节点存在，则 replacement 为左子节点，不然为右子节点
 Entry<K,V> replacement = (p.left != null ? p.left : p.right);

 if (replacement != null) { //至少一个子节点存在
 // Link replacement to parent
 replacement.parent = p.parent;
 if (p.parent == null) //p 就是根节点
 root = replacement;
 else if (p == p.parent.left)//p 是父节点的左子节点
 p.parent.left = replacement;
 else//p 是父节点的右子节点
 p.parent.right = replacement;

 // Null out links so they are OK to use by fixAfterDeletion.
 p.left = p.right = p.parent = null;

 // Fix replacement
 if (p.color == BLACK)
 fixAfterDeletion(replacement);// 修复红黑树
 } else if (p.parent == null) { // return if we are the only node.
 // 没有父节点，则该节点是树中惟一的节点
 root = null;
 } else { // No children. Use self as phantom replacement and unlink.
 //没有子节点
 if (p.color == BLACK)
 fixAfterDeletion(p);// 修复红黑树

 if (p.parent != null) {
 if (p == p.parent.left)
 p.parent.left = null;
 else if (p == p.parent.right)
 p.parent.right = null;
 p.parent = null;
 }
 }
}

查找

红黑树也是排序二叉树，按照排序二叉树的查找方法进行查找。复杂度为 O(log(n)) 。

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public V get(Object key) {
 Entry<K,V> p = getEntry(key);
 return (p==null ? null : p.value);
}

final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
 // Offload comparator-based version for sake of performance
 if (comparator != null) //定制的比较器
 return getEntryUsingComparator(key);
 if (key == null)
 throw new NullPointerException();
 @SuppressWarnings("unchecked")
 Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
 Entry<K,V> p = root;
 while (p != null) {
 int cmp = k.compareTo(p.key);
 if (cmp < 0)
 p = p.left;
 else if (cmp > 0)
 p = p.right;
 else
 return p;
 }
 return null;
}

//使用比较器进行查找
final Entry<K,V> getEntryUsingComparator(Object key) {
 @SuppressWarnings("unchecked")
 K k = (K) key;
 Comparator<? super K> cpr = comparator;
 if (cpr != null) {
 Entry<K,V> p = root;
 while (p != null) {
 int cmp = cpr.compare(k, p.key);
 if (cmp < 0)
 p = p.left;
 else if (cmp > 0)
 p = p.right;
 else
 return p;
 }
 }
 return null;
}

判断是否包含 key 或 value :

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public boolean containsKey(Object key) {
 return getEntry(key) != null;
}

public boolean containsValue(Object value) {
 //从第一个节点开始，不断查找后继节点
 for (Entry<K,V> e = getFirstEntry(); e != null; e = successor(e))
 if (valEquals(value, e.value))
 return true;
 return false;
}

导航方法

NaviableMap 接口支持一系列的导航方法，有 firstEntry()、 lastEntry()、 lowerEntry()、 higherEntry()、 floorEntry()、 ceilingEntry()、 pollFirstEntry() 、 pollLastEntry() 等，它们的实现原理都是相似的，区别在于如何在排序的二叉树中查找到对应的节点。

以 lowerEntry() 和 floorEntry() 为例：

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//小于给定的Key
public Map.Entry<K,V> lowerEntry(K key) {
 return exportEntry(getLowerEntry(key));
}

final Entry<K,V> getLowerEntry(K key) {
 Entry<K,V> p = root;
 while (p != null) {
 int cmp = compare(key, p.key);
 //1. 若是节点 p 小于 key
 if (cmp > 0) { 
 //1.1 节点 p 有右子树，则在右子树中搜索
 if (p.right != null)
 p = p.right;
 //1.2 节点 p 没有右子树，找到目标
 else
 return p;
 //2. 节点 p 大于等于 key
 } else {
 //2.1 节点 p 有左子树，则在左子树中继续搜索
 if (p.left != null) {
 p = p.left;
 //2.2 节点 p 无左子树，找出 p 的前驱节点，并返回
 //前驱节点要么不存在，要么就是小于 key 的最大节点
 //由于从根节点一直遍历到 p，那么以前通过的全部节点都是大于等于 key 的
 //且 p 没有左子树，即 p 是大于等于 key 的全部节点中最小的
 //则 p 的前驱必定是查找的目标
 } else {
 //查找前驱节点
 Entry<K,V> parent = p.parent;
 Entry<K,V> ch = p;
 while (parent != null && ch == parent.left) {
 ch = parent;
 parent = parent.parent;
 }
 return parent;
 }
 }
 }
 return null;
}

public K lowerKey(K key) {
 return keyOrNull(getLowerEntry(key));
}

//小于等于
public Map.Entry<K,V> floorEntry(K key) {
 return exportEntry(getFloorEntry(key));
}

//和 getLowerEntry 相似，相等时的处理不一样
final Entry<K,V> getFloorEntry(K key) {
 Entry<K,V> p = root;
 while (p != null) {
 int cmp = compare(key, p.key);
 if (cmp > 0) {
 if (p.right != null)
 p = p.right;
 else
 return p;
 } else if (cmp < 0) {
 if (p.left != null) {
 p = p.left;
 } else {
 Entry<K,V> parent = p.parent;
 Entry<K,V> ch = p;
 while (parent != null && ch == parent.left) {
 ch = parent;
 parent = parent.parent;
 }
 return parent;
 }
 } else
 return p;

 }
 return null;
}

查找的过程能够和前驱节点的方法进行类比。 TreeMap 并无直接暴露 getLowerEntry() 方法，而是使用 exportEntry(getLowerEntry(key)) 进行了一次包装。看似“画蛇添足”，其实是为了防止对节点进行修改。SimpleImmutableEntry 类能够看做不可修改的 Key-Value 对，由于成员变量 key 和 value 都是 final 的。

即经过暴露出来的接口 firstEntry()、 lastEntry()、 lowerEntry()、 higherEntry()、 floorEntry()、 ceilingEntry() 是不能够修改获取的节点的，不然会抛出异常。

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/**
 * Return SimpleImmutableEntry for entry, or null if null
 */
static <K,V> Map.Entry<K,V> exportEntry(TreeMap.Entry<K,V> e) {
 return (e == null) ? null :
 new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>(e);
}

//AbstractMap.SimpleImmutableEntry
public static class SimpleImmutableEntry<K,V>
 implements Entry<K,V>, java.io.Serializable
{
 private static final long serialVersionUID = 7138329143949025153L;

 private final K key;
 private final V value;

 public SimpleImmutableEntry(Entry<? extends K, ? extends V> entry) {
 this.key = entry.getKey();
 this.value = entry.getValue();
 }

 public V setValue(V value) {
 throw new UnsupportedOperationException();
 }
 //....
 //
}

pollFirstEntry() 、 pollLastEntry() 获取第一个和最后一个节点，并将它们从红黑树中删除。

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public Map.Entry<K,V> pollFirstEntry() {
 Entry<K,V> p = getFirstEntry();
 Map.Entry<K,V> result = exportEntry(p);
 if (p != null)
 deleteEntry(p);
 return result;
}

public Map.Entry<K,V> pollLastEntry() {
 Entry<K,V> p = getLastEntry();
 Map.Entry<K,V> result = exportEntry(p);
 if (p != null)
 deleteEntry(p);
 return result;
}

遍历

能够按照键的顺序遍历对 TreeSet 进行遍历，由于底层使用了红黑树来保证有序性，迭代器的实现就是按序访问排序二叉树中的节点。

先看一些内部抽象类 PrivateEntryIterator ，它是 TreeMap 中全部迭代器的基础：

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abstract class PrivateEntryIterator<T> implements Iterator<T> {
 Entry<K,V> next;
 Entry<K,V> lastReturned;
 int expectedModCount;

 PrivateEntryIterator(Entry<K,V> first) {
 expectedModCount = modCount;
 lastReturned = null;
 next = first;
 }

 public final boolean hasNext() {
 return next != null;
 }

 final Entry<K,V> nextEntry() {
 Entry<K,V> e = next;
 if (e == null)
 throw new NoSuchElementException();
 if (modCount != expectedModCount)
 throw new ConcurrentModificationException();
 next = successor(e); //后继节点
 lastReturned = e;
 return e;
 }

 final Entry<K,V> prevEntry() {
 Entry<K,V> e = next;
 if (e == null)
 throw new NoSuchElementException();
 if (modCount != expectedModCount)
 throw new ConcurrentModificationException();
 next = predecessor(e); //前驱节点
 lastReturned = e;
 return e;
 }

 public void remove() {
 if (lastReturned == null)
 throw new IllegalStateException();
 if (modCount != expectedModCount)
 throw new ConcurrentModificationException();
 // deleted entries are replaced by their successors
 if (lastReturned.left != null && lastReturned.right != null)
 next = lastReturned;
 deleteEntry(lastReturned);
 expectedModCount = modCount;
 lastReturned = null;
 }
}

由于红黑树自身就是有序的，迭代是只要从第一个节点不断获取后继节点便可。固然，逆序时则是从最后一个节点不断获取前驱节点。经过迭代器访问时基于 modCount 实现对并发修改的检查。

在排序二叉树中获取前驱和后继节点的方法以下：

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//后继节点
static <K,V> TreeMap.Entry<K,V> successor(Entry<K,V> t) {
 if (t == null)
 return null;
 else if (t.right != null) {
 //右子树存在，则取右子树的最小节点
 Entry<K,V> p = t.right;
 while (p.left != null)
 p = p.left;
 return p;
 } else {
 //右子树不存在
 //若父节点为null，则该节点是最大节点（根节点，且无右子树），无后继，返回null
 //若当前节点是父节点的左子节点，直接返回父节点
 //若当前节点是父节点的右子节点，则当前节点是以父节点为根的子树中最大的节点
 Entry<K,V> p = t.parent; //父节点
 Entry<K,V> ch = t;//当前节点
 while (p != null && ch == p.right) {
 //是右子节点，向上迭代，直到是左子节点
 ch = p;
 p = p.parent;
 }
 return p;
 }
}

//前驱节点，同后继节点处理逻辑一致，左右颠倒
static <K,V> Entry<K,V> predecessor(Entry<K,V> t) {
 if (t == null)
 return null;
 else if (t.left != null) {
 //左子树存在，则取左子树的最小节点
 Entry<K,V> p = t.left;
 while (p.right != null)
 p = p.right;
 return p;
 } else {
 //左子树不存在
 Entry<K,V> p = t.parent;
 Entry<K,V> ch = t;
 while (p != null && ch == p.left) {
 ch = p;
 p = p.parent;
 }
 return p;
 }
}

其它方法

TreeMap 中还实现了一些其它的方法，如区间操做: headMap(), tailMap(), subMap() ； 获取逆序的 map： descendingMap() , descendingKeySet() 。只要了解了前面介绍的各类操做的原理，再来看这些方法的实现应该也不难理解。因为篇幅太长，这里就再也不介绍了。

小结

TreeMap 是基于红黑树实现的一种 Key-Value 结构，最大的特色在于能够按照 Key 的顺序进行访问，要求 Key 实现 Comparable 接口或传入 Comparator 做为比较器。由于基于红黑树实现，TreeMap 内部在实现插入和删除操做时代价较高。

TreeMap 实现了 NavigableMap 接口，能够支持一系列导航方法，有 firstEntry()、 lastEntry()、 lowerEntry()、 higherEntry()、 floorEntry()、 ceilingEntry()、 pollFirstEntry() 、 pollLastEntry() ；还能够支持区间操做获取 map 的一部分，如 subMap(), headMap(), tailMap(K fromKey) 。除此之外， TreeMap 还支持经过 descendingMap() 获取和原来顺序相反的 map。

若是 TreeMap 没有使用自定义的 Comparator，则是不支持键为 null 的，由于调用 compareTo() 可能会发生异常；若是自定义的比较器能够接受 null 做为参数，那么是能够支持将 null 做为键的。

TreeMap 不是线程安全的，多线程状况下要手动进行同步或使用 SortedMap m = Collections.synchronizedSortedMap(new TreeMap(...));。

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