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

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

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

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

目录 Java集合(1)一 集合框架 Java集合(2)一 ArrayList 与 LinkList Java集合(3)一 红黑树.TreeMap与TreeSet(上) Java集合(4)一 红黑树.TreeMap与TreeSet(下) Java集合(5)一 HashMap与HashSet 引言 在Java集合(3)一 红黑树.TreeMap与TreeSet(上)中从二叉树的遍历.添加和删除引申到了红黑树的遍历.添加和删除.对二叉树结构有了一定的了解,在这篇文章中将会对红黑树进行详细的说明. 红

这一篇我们来看看红黑树,首先说一下我啃红黑树的一点想法,刚开始的时候比较蒙,what?这到底是什么鬼啊?还有这种操作?有好久的时间我都缓不过来,直到我玩了两把王者之后回头一看,好像有点儿意思,所以有的时候碰到一个问题困扰了很久可以先让自己的头脑放松一下,哈哈! 不瞎扯咳,开始今天的正题: 前提:看红黑树之前一定要先会搜索二叉树 1.红黑树的概念 红黑树到底是个什么鬼呢?我最开始也在想这个问题,你说前面的搜索二叉树多牛,各种操作效率也不错,用起来很爽啊,为什么突然又冒出来了红黑树啊? 确实,搜索二

写在最前面 这个项目是从20年末就立好的 flag,经过几年的学习,回过头再去看很多知识点又有新的理解.所以趁着找实习的准备,结合以前的学习储备,创建一个主要针对应届生和初学者的 Java 开源知识项目,专注 Java 后端面试题 + 解析 + 重点知识详解 + 精选文章的开源项目,希望它能伴随你我一直进步! 说明:此项目内容参考了诸多博主(已注明出处),资料,N本书籍,以及结合自己理解,重新绘图,重新组织语言等等所制.个人之力绵薄,或有不足之处,在所难免,但更新/完善会一直进行.大家的每一个

背景: 在JDK源码中, 有treeMap和JDK8的HashMap都用到了红黑树去存储 红黑树可以看成B树的一种: 二叉树-->搜索二叉树-->平衡搜索二叉树-->B树--> 红黑树 故我提取出了红黑树部分的源码,去说明红黑树的理解 看之前,理解红黑树的几个特性,后面的操作都是为了让搜索二X树符合红黑树的这几个特性,从而满足对查找效率的O(logn) 红黑树特效 1,根和叶子节点都是黑色的 2,不能有有连续两个红色的节点 3, 从任一节点到它所能到达得叶子节点的所有简单路径都包含

一, 红黑树所处数据结构的位置: 在JDK源码中, 有treeMap和JDK8的HashMap都用到了红黑树去存储 红黑树可以看成B树的一种: 从二叉树看,红黑树是一颗相对平衡的二叉树 二叉树-->搜索二叉树-->平衡搜索二叉树--> 红黑树 从N阶树看,红黑树就是一颗 2-3-4树 N阶树-->B(B-)树 故我提取出了红黑树部分的源码,去说明红黑树的理解 看之前,理解红黑树的几个特性,后面的操作都是为了让树符合红黑树的这几个特性,从而满足对查找效率的O(logn) 二,红黑树特

红黑树:个人理解与Python实现 [基本事实1] 红黑树是一种平衡的二叉查找树,无论插入还是删除操作都可以在O(lg n)内实现,而一般的二叉查找树则在极端情况下会退化为线性结构.红黑树之所以是平衡的二叉查找树,是因为每个节点都有表示其颜色的域值:红或黑,在插入和删除操作的时候依据节点的颜色向平衡的方向调整.根本原因当然是由红黑树定义所决定的:如果一个二叉查找树满足如下条件,那么它就称作红黑树:1.每个节点要么是红色,要么是黑色2.根结点是黑色3.每个叶节点(NIL)为黑色4.如果一个节点是红

上一节内容[algo&ds]4.树和二叉树.完全二叉树.满二叉树.二叉查找树.平衡二叉树.堆.哈夫曼树.散列表 7.B树 B树的应用可以参考另外一篇文章 8.字典树Trie Trie 树,也叫"字典树".顾名思义,它是一个树形结构.它是一种专门处理字符串匹配的数据结构,用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题.它的一个经典应用场景就是输入框的自动提示. 举个例子来说明一下,我们有 6 个字符串,它们分别是:how,hi,her,hello,so,see.我们希望在里面

本篇博客我会重点介绍对红-黑树的理解,重点介绍红-黑树的查找,这里我们将要讨论的算法称为自顶向下插入,也就是把沿着树向下查找插入点 Ⅰ.平衡树和非平衡树 平衡树和非平衡树:当插入一组数据关键字是按照升序或者降序插入的话此时就是集中最极端的不平衡树,此时也可看做是一个链表此时对于此树的查找的时间复杂度为O(N),所以搜索不平衡树的时间复杂度介于平衡树时间复杂度O(logN)和O(N)之间时间具体取决于树的不平衡度. Ⅱ.红-黑树规则 接下来我们要讨论的红-黑树具有以下几个特征(红-黑树规则): 1

1. 定义 红黑树也是二叉查找树,我们知道,二叉查找树这一数据结构并不难,而红黑树之所以难是难在它是自平衡的二叉查找树,在进行插入和删除等可能会破坏树的平衡的操作时,需要重新自处理达到平衡状态.红黑树是一种含有红黑结点并能自平衡的二叉查找树,又称黑色完美平衡. 动画演示:https://rbtree.phpisfuture.com/ 2. 节点称呼 3. 性质 每个节点要么是黑色,要么是红色. 根节点一定是黑色. 每个叶子节点(nil或null)都是黑色的. 每个红节点的两个子节点一定是黑色的.

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

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

对A1135这题有心里阴影了,今天终于拿下AC.学习自柳神博客:https://www.liuchuo.net/archives/4099 首先读题很关键: There is a kind of balanced binary search tree named red-black tree in the data structure……………… 红黑树首先应该是一棵BST树,不然从何谈起维护二分查找结构? 所以第一步就应该根据先序遍历以及BST树的特性来判断是否是一棵BST树,然后根据这两个条

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

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

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