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

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

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

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

红黑树的设计,相比 jdk1.7 的 HashMap 而言,jdk1.8 最重要的就是引入了红黑树的设计,当冲突的链表长度超过 8 个的时候,链表结构就会转为红黑树结构. 01.故事的起因 “ JDK1.8 最重要的就是引入了红黑树的设计(当冲突的链表长度超过 8 个的时候),为什么要这样设计呢?好处就是避免在最极端的情况下冲突链表变得很长很长,在查询的时候,效率会非常慢. 红黑树查询:其访问性能近似于折半查找,时间复杂度 O(logn): 链表查询:这种情况下,需要遍历全部元素才行,时间复杂度

jdk 1.7 概述 HashMap基于Map接口实现,元素以键值对的方式存储,并允许使用null键和null值,但只能有一个键作为null,因为key不允许重复,另外HashMap不能保证放入元素的数据,它是无序的,和放入的顺序并不能相同,HashMap是线程不安全的. 继承关系 public class HashMap<K,V>extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

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

前言 声明,本文用得是jdk1.8 前面已经讲了Collection的总览和剖析List集合: Collection总览 List集合就这么简单[源码剖析] 原本我是打算继续将Collection下的Set集合的,结果看了源码发现:Set集合实际上就是HashMap来构建的! 所以,就先介绍Map集合.散列表和红黑树吧! 看这篇文章之前最好是有点数据结构的基础: Java实现单向链表 栈和队列就是这么简单 二叉树就这么简单 当然了,如果讲得有错的地方还请大家多多包涵并不吝在评论去指正- 一.Ma

当当当当当当当,好久不见,最近又是换工作,又是换房子,忙的不可开交,断更了一小段时间,最重要的一篇迟迟出不来,每次都犹抱琵琶半遮面,想要把它用通俗易懂的方式进行说明,确实有一定的难度,可愁煞我也,但自己挖的坑,哭着也要把它补上.请允许我当一回标题党. 好了,言归正传,本篇主要内容便是介绍HashMap的男二号——TreeNode(男一号还是给Node吧,毕竟是TreeNode的爷爷,而且普通节点一般来说也比TreeNode要多),本篇主要从以下几个方面介绍: 1.红黑树介绍 2.TreeNode

来源:史上最清晰的红黑树讲解(上) - CarpenterLee 作者:CarpenterLee(转载已获得作者许可,如需转载请与原作者联系) 文中所有图片点击之后均可查看大图! 史上最清晰的红黑树讲解(上) 本文github地址 本文以Java TreeMap为例,从源代码层面,结合详细的图解,剥茧抽丝地讲解红黑树(Red-Black tree)的插入,删除以及由此产生的调整过程. 总体介绍 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

本文以Java TreeMap为例,从源代码层面,结合详细的图解,剥茧抽丝地讲解红黑树(Red-Black tree)的插入,删除以及由此产生的调整过程. 总体介绍 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contain

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

  简介:请允许我当一回标题党.好了,言归正传,本篇主要内容便是介绍HashMap的男二号——TreeNode(男一号还是给Node吧,毕竟是TreeNode的爷爷,而且普通节点一般来说也比TreeNode要多),本篇主要从以下几个方面介绍:1. ...     请允许我当一回标题党. 好了,言归正传,本篇主要内容便是介绍HashMap的男二号——TreeNode(男一号还是给Node吧,毕竟是TreeNode的爷爷,而且普通节点一般来说也比TreeNode要多),本篇主要从以下几个方面介绍:

原理参考:https://blog.csdn.net/striveb/article/details/84657326 总结: 为什么当桶中键值对数量大于8才转换成红黑树,数量小于6才转换成链表? 参考:https://blog.csdn.net/xingfei_work/article/details/79637878 HashMap在JDK1.8及以后的版本中引入了红黑树结构,若桶中链表元素个数大于等于8时,链表转换成树结构:若桶中链表元素个数小于等于6时,树结构还原成链表.因为红黑树的平均

HashMap红黑树解析 红黑树介绍 TreeNode结构 树化的过程 红黑树的左旋和右旋 TreeNode的左旋和右旋 红黑树的插入 TreeNode的插入 红黑树的删除 TreeNode的删除节点 ; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //当桶中元素个数超过阈值(8)时就进行树化 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)

一.排序二叉树(Binary Sort Tree,BST树) 二叉排序树,又叫二叉搜索树.有序二叉树(ordered binary tree)或排序二叉树(sorted binary tree). 1.BST树的特点 排序二叉树要么是一棵空二叉树,要么是具有下列性质的二叉树: 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.右子树也分别为排序二叉树. 没有键值相等的节点. 由排序二叉树的特点,我们很容易得出这

红黑树遵循的条件: 1.根节点为黑色. 2.外部节点(叶子节点)为黑色. 3.红色节点的孩子节点为黑色.(由此,红色节点的父节点也必为黑色) 4.从根节点到任一外部节点的路径上,黑节点的数量相同. 节点插入过程  在红黑树中插入节点,首先调用查找接口,并在查找终止位置创建节点,并将节点染成红色.  当新插入节点的父节点为红色时,不满足红黑树的条件,产生'双红'现象.此时,需要对树的拓扑结构和节点颜色进行调节. 双黑修正过程  以JDK TreeMap.class 中定义的红黑树类中插入修正函数为

红黑树的阈值是8,当链表大于等于8时链表变成了红黑树结构,大大减少了查找的时间. 当长度低于6时会由红黑树转成链表,TreeNodes占用空间是普通Nodes的两倍,所以只有当bin包含足够多的节点时才会转成TreeNodes,而是否足够多就是由TREEIFY_THRESHOLD的值决定的,当bin中节点数变少时,又会转成普通的bin,这样就解析了为什么不是一开始就将其转换为TreeNodes,而是需要一定节点数才转为TreeNodes,说白了就是trade-off,空间和时间的权衡.

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