(为什么一个是8一个是6:防止频繁来回转换小消耗性能) 这是笔者面试阿里时,被问及的一个问题,应该不少人看到这个问题都会一面懵逼.因为,大部分的文章都是分析链表是怎么转换成红黑树的,但是并没有说明为什么当链表长度为8的时候才做转换动作.笔者第一反应也是一样,只能初略的猜测是因为时间和空间的权衡. 要弄明白这个问题,我们首先要明白为什么要转换,这个问题比较简单,因为Map中桶的元素初始化是链表保存的,其查找性能是O(n),而树结构能将查找性能提升到O(log(n)).当链表长度很小的时候,即使遍历

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

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

红黑树插入删除 具体参考:红黑树原理以及插入.删除算法 附图例说明   (阿里的高德一直追着问) 或者插入的情况参考:红黑树原理以及插入.删除算法 附图例说明 红黑树与AVL树 红黑树 的时间复杂度 O(logn) TreeMap TreeSet本身就是一个红黑树的实现. “红黑树”,它一种特殊的二叉查找树.红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,可以是红(Red)或黑(Black). 红黑树的时间复杂度为: O(lgn) (1) 一棵含有n个节点的红黑树的高度至多为2log(n+1)  

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

二叉树节点插入 0.如果只有一个节点,那么就直接作为根,涂黑,如果父为黑,或者祖父为空,那么不做操作 1.叔叔节点不为空且为红 那么就修改父,叔叔,祖父节点颜色,最后把当前节点设置为祖父节点,在进行平衡 2.如果父为右节点,并且叔叔节点为空或者为黑,当前节点是右节点,如果父不为空, 那么把父设置为黑,然后如果祖父不为空,那么祖父改为红,并对祖父进行左旋,然后再平衡 3.如果父为右节点,并且叔叔节点为空或者为黑,当前节点是左节点, 吧当前节点的父节点进行右旋 4.如果父为左节点,并且叔叔节点为空或

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

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

HashMap工作原理及什么时候用到的红黑树: 在jdk 1.7中,HashMap采用位桶+链表实现,即使用链表处理冲突,同一hash值的链表都存储在一个链表里.但是当位于一个桶中的元素较多,即hash值相等的元素较多时,通过key值依次查找的效率较低. 在jdk 1.8中,HashMap采用位桶+链表+红黑树实现,当链表长度超过阈值(8)时,将链表转换为红黑树,这样大大减少了查找时间. 原理:数组中的每一个元素所在的位置相当于一个位桶,添加元素的时候,首先计算元素key的hash值,确定插入数

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 红黑树是一种特殊的二叉树,主要用它存储有序的数据,提供高效的数据检索,时间复杂度为O(lgn),每个节点都有一个标识位表示颜色,红色或黑色,有如下5种特性:1.每个节点要么红色,要么是黑色:2.根节点一定是黑色的:3.每个空叶子节点必须是黑色的:4.如果一个节点是红色的,那么它的子节点必须是黑色的:5.从一个节点到该节点的子孙节点的所有路径包含相同个数的黑色节点: 注:首先它是二叉树,所以还是要满足:左节点hash值<父节点<右节点 结构示意图 只要满足以上5个特性的二叉树都是红黑树,

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

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.

关于红黑树,在HashMap中是怎么应用的? 前言 在阅读HashMap源码时,会发现在HashMap中使用了红黑树,所以需要先了解什么是红黑树,以及其原理.从而再进一步阅读HashMap中的链表到红黑树的转换,红黑树的增删节点等. 什么是红黑树? 在HashMap中是怎么应用的? 什么是红黑树? 红黑树(英语:Red–black tree)是一种自平衡二叉查找树,是在计算机科学中用到的一种数据结构,典型的用途是实现关联数组.它在1972年由鲁道夫·贝尔发明,被称为"对称二叉B树",它

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

概述 HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型.随着JDK(Java Developmet Kit)版本的更新,JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化,例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等.本文主要分析一下HashMap中红黑树树化的过程. 红黑树(red black tree) 一个节点标记为红色或者黑色. 根是黑色的. 如果一个节点是红色的,那么它的子节点必须是黑色的(这就是为什么叫红黑树). 一个节点到到一个null引用的每一条路径必须包含相

在看HashMap的源码时候看到了TreeNode.因此需要对其进行一个了解.是一个红黑树.可以百度一下红黑树的数据结构.分析了下源码,还是比较枯燥的 红黑树的性质:本身是一个二叉查找树(所有左节点的值都比右节点的小).另: 节点是红色或者黑色 根节点是黑色 每个叶节点(Nil节点,空节点)是黑色的 每个红节点对应的两个子节点都是黑色的(不可能有两个相连的红节点). 从任意节点出发,到每个叶子节点都有相同的黑色节点. 这保证了红黑数是平衡的,从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长

(这篇文章暂时鸽了,有点理解不能,点进来的小伙伴可以撤了) 刚开始准备在HashMap中直接把红黑树也过了的,结果发现这个类不是一般的麻烦,所以单独开一篇. 由于红黑树之前完全没接触过,所以这篇博客相当于探索(其实之前的博客都是边看源码边写的,全是探索). 红黑树没见过,树我还是知道的,所以先上一张帅图: 红黑树在这个基本树的基础上还多了red,暂时不知道啥意思,慢慢探索. 先来一个类总览: static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHash

前言: hashmap是一种很常用的数据结构,其使用方便快捷,接下来笔者将给大家深入解析这个数据结构,让大家能在用的时候知其然,也知其所以然. 一.Map 首先,从最基本的讲起,我们先来认识一下map是个什么东西.在我们写程序的时候经常会遇到数据检索等操作,对于几百个数据的小程序而言,数据的存储方式或是检索策略没有太大影响,但对于大数据,效率就会差很远.我们来讨论一下这个问题. 1.线性检索: 线性检索是最为直白的方法,把所有数据都遍历一遍,然后找到你所需要的数据.其对应的数据结构就是数组,链表