HashMap在jdk1.8之后引入了红黑树的概念,表示若桶中链表元素超过8时,会自动转化成红黑树:若桶中元素小于等于6时,树结构还原成链表形式. 原因: 红黑树的平均查找长度是log(n),长度为8,查找长度为log(8)=3,链表的平均查找长度为n/2,当长度为8时,平均查找长度为8/2=4,这才有转换成树的必要:链表长度如果是小于等于6,6/2=3,虽然速度也很快的,但是转化为树结构和生成树的时间并不会太短. 还有选择6和8的原因是: 中间有个差值7可以防止链表和树之间频繁的转换.假设一下

链表转换位红黑树 两个条件,必须同时满足两个条件才能进行转换 条件1:单个链表长度大于等于8 条件2:hashMap的总长度大于64个.且树化的节点位置不能为空 从源码看 条件一: 在putVal()方法中,可知当binCount大于7即节点数大于8时进行 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { // ...省略 for (int binCount = 0; ; ++binCo

https://www.cnblogs.com/mojxtang/p/10122587.html二叉树的新增遍历查找

链表=>二叉树=>平衡二叉树=>红黑树=>B-Tree=>B+Tree 1.链表 链表结构是由许多节点构成的,每个节点都包含两部分: 数据部分:保存该节点的实际数据. 地址部分:保存的是下一个节点的地址. 链表的特点: 结点在存储器中的位置是任意的,即逻辑上相邻的数 据元素在物理上不一定相邻 访问时只能通过头指针进入链表,并通过每个结点的 指针域向后扫描其余结点,所以寻找第一个结点和最后一 个结点所花费的时间不等 链表的优点: 数据元素的个数可以自由扩充 .插入.删除等操作不

我们知道 HashMap 的底层是由数组,链表,红黑树组成的,在 HashMap 做扩容操作时,除了把数组容量扩大为原来的两倍外,还会对所有元素重新计算 hash 值,因为长度扩大以后,hash值也随之改变. 如果是简单的 Node 对象,只需要重新计算下标放进去就可以了,如果是链表和红黑树,那么操作就会比较复杂,下面我们就来看下,JDK1.8 下的 HashMap 在扩容时对链表和红黑树做了哪些优化? rehash 时,链表怎么处理? 假设一个 HashMap 原本 bucket 大小为 16

转载:https://segmentfault.com/a/1190000012926722?utm_source=tag-newest https://blog.csdn.net/weixin_40255793/article/details/80748946(方法全面) 方法 treeifyBin(普通节点链表转换成树形节点链表) static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; /** * 当桶数组容量小于该值时,优先进行扩容,而不是树化 */ static

本文学习知识点 1.二叉查找树,以及二叉树查找带来的问题. 2.平衡二叉树及好处. 3.红黑树的定义及构造. 4.ConcurrentHashMap中红黑树的构造. 在正式分析红黑树之前,有必要了解红黑树的发展过程,请读者耐心阅读. 二叉查找树 红黑树的起源得从二叉查找树(二叉排序树)说起.先来看二叉查找树的定义: 1.要么为一颗空树,要么就是一颗具有如下特性的二叉树. 2.左子节点的值必须小于等于父节点的值. 3.右子节点的值必须大于等于父节点的值. 每个节点都符合这个特性,所以易于查找,如下

转载至 http://www.cnblogs.com/leesf456/p/5242233.html 一.前言 在分析jdk1.8后的HashMap源码时,发现网上好多分析都是基于之前的jdk,而Java8的HashMap对之前做了较大的优化,其中最重要的一个优化就是桶中的元素不再唯一按照链表组合,也可以使用红黑树进行存储,总之,目标只有一个,那就是在安全和功能性完备的情况下让其速度更快,提升性能.好~下面就开始分析源码. 二.HashMap数据结构 说明:上图很形象的展示了HashMap的数据

一.前言 本文由jdk1.8源码整理而得,附自制jdk1.8底层数据结构图,并截取部分源码加以说明结构关系. 二.jdk1.8 HashMap底层数据结构图 三.源码 1.散列表(Hash table,也叫哈希表): /** * The table, initialized on first use, and resized as * necessary. When allocated, length is always a power of two. * (We also tolerate l

本文从三个部分去探究HashMap的链表转红黑树的具体时机: 一.从HashMap中有关“链表转红黑树”阈值的声明: 二.[重点]解析HashMap.put(K key, V value)的源码: 三.测试: 一.从HashMap中有关“链表转红黑树”阈值的声明,简单了解HashMap的链表转红黑树的时机 在 jdk1.8 HashMap底层数据结构:散列表+链表+红黑树(图解+源码)的 “四.问题探究”中,我有稍微提到过散列表后面跟什么数据结构是怎么确定的: HashMap中有关“链表转红黑树

原博地址:https://blog.csdn.net/xingfei_work/article/details/79637878 HashMap在jdk1.8之后引入了红黑树的概念,表示若桶中链表元素超过8时,会自动转化成红黑树:若桶中元素小于等于6时,树结构还原成链表形式. 原因: 红黑树的平均查找长度是log(n),长度为8,查找长度为log(8)=3,链表的平均查找长度为n/2,当长度为8时,平均查找长度为8/2=4,这才有转换成树的必要:链表长度如果是小于等于6,6/2=3,虽然速度也很

百度了一下,感觉能说清楚的并不多,所以在此记录一下. 首先说一说转换为红黑树的必要性: 红黑树的插入.删除和遍历的最坏时间复杂度都是log(n), 因此,意外的情况或者恶意使用下导致hashCode()方法的返回值很差时, 性能的下降将会是"优雅"的,只要Key具有可比性. 但由于TreeNodes的大小是常规Nodes的两倍,所以只有桶中包含足够多 的元素以供使用时,我们才会使用树.那为什么这个数字是8呢? 我们看看官方文档中的一段描述: Because TreeNodes are

百度了一下,感觉能说清楚的并不多,所以在此记录一下. 首先说一说转换为红黑树的必要性:红黑树的插入.删除和遍历的最坏时间复杂度都是log(n),因此,意外的情况或者恶意使用下导致hashCode()方法的返回值很差时,性能的下降将会是"优雅"的,只要Key具有可比性. 但由于TreeNodes的大小是常规Nodes的两倍,所以只有桶中包含足够多的元素以供使用时,我们才会使用树.那为什么这个数字是8呢?我们看看官方文档中的一段描述: Because TreeNodes are about

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不

本文转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-tree/ 目录: TreeSet 和 TreeMap 的关系 TreeMap 的添加节点 TreeMap 的删除节点 红黑树 添加节点后的修复 删除节点后的修复 检索节点 TreeMap 和 TreeSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员,其中 TreeMap 是 Map 接口的常用实现类,而 TreeSet 是 Set 接口的常用实现类.虽然 Has

因为TreeMap的实现方式是用红黑树这种数据结构进行存储的,所以呢我主要通过分析红黑树的实现在看待TreeMap,侧重点也在于如何实现红黑树,因为网上已经有非常都的关于红黑树的实现.我也看了些,但是有的说的不是很清楚,有的解释的也很清晰.这边主要是我的思路的总结.因为之前在研究HashMap和CurrentHashMap源码的时候有涉及到,文章是探索HashMap实现原理及其在jdk8数据结构的改进和另一篇探索jdk8之ConcurrentHashMap 的实现机制,但是关于插入和删除分析的还

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B

java中treemap和treeset实现(红黑树)   TreeMap 的实现就是红黑树数据结构,也就说是一棵自平衡的排序二叉树,这样就可以保证当需要快速检索指定节点. TreeSet 和 TreeMap 的关系 为了让大家了解 TreeMap 和 TreeSet 之间的关系,下面先看 TreeSet 类的部分源代码: public class TreeSet<E> extends AbstractSet<E> implements NavigableSet<E>,

在网上学习了一些材料. 这一篇:https://www.zhihu.com/question/30527705 AVL树:最早的平衡二叉树之一.应用相对其他数据结构比较少.windows对进程地址空间的管理用到了AVL树 红黑树:平衡二叉树,广泛用在C++的STL中.map和set都是用红黑树实现的.我们熟悉的STL的map容器底层是RBtree,当然指的不是unordered_map,后者是hash. B/B+树用在磁盘文件组织 数据索引和数据库索引 Trie树 字典树,用在统计和排序大量字符

http://blog.csdn.net/mazhimazh/article/details/19961017 为了理解 TreeMap 的底层实现,必须先介绍排序二叉树和平衡二叉树,然后继续介绍红黑树.平衡二叉树和红黑树又是一种特殊的二叉排序树.二叉排序树是一种特殊结构的二叉树,可以非常方便地对树中所有节点进行排序和检索. 1.排序二叉树 排序二叉树特性如下: 若它的左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值 若它的右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值 它的左.右