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

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

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

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

概要 红黑树在日常的使用中比较常用,例如Java的TreeMap和TreeSet,C++的STL,以及Linux内核中都有用到.之前写过一篇文章专门介绍红黑树的理论知识,本文将给出红黑数的C语言的实现代码,后序章节再分别给出C++和Java版本的实现.还是那句话,三种实现原理相同,择其一了解即可:若文章有错误或不足的地方,望不吝指出! 目录1. 红黑树的介绍2. 红黑树的C实现(代码说明)3. 红黑树的C实现(完整源码)4. 红黑树的C测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblog

因为红黑树需要进行左旋,右旋操作, 而单链表不需要,以下都是单链表与红黑树结构对比.如果元素小于8个,查询成本高,新增成本低如果元素大于8个,查询成本低,新增成本高 https://bbs.csdn.net/topics/392346931

rbtree.h #ifndef _RED_BLACK_TREE_H_ #define _RED_BLACK_TREE_H_ #define RED 0 // 红色节点 #define BLACK 1 // 黑色节点 typedef int Type; // 红黑树的节点 typedef struct RBTreeNode{ unsigned char color; // 颜色(RED 或 BLACK) Type key; // 关键字(键值) struct RBTreeNode *left;

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

(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

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

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

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

概要 前面分别介绍了红黑树的理论知识 以及 通过C语言实现了红黑树.本章继续会红黑树进行介绍,下面将Linux 内核中的红黑树单独移植出来进行测试验证.若读者对红黑树的理论知识不熟悉,建立先学习红黑树的理论知识,再来学习本章. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3624202.html 更多内容:数据结构与算法系列 目录 (01) 红黑树(一)之 原理和算法详细介绍(02) 红黑树(二)之 C语言的实现(03) 红黑树(三)之 Linux

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

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

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

JDK 1.8 HashMap是数组+链表+红黑树实现的,在阅读HashMap的源码之前先来回顾一下大学课本数据结构中的哈希表和红黑树. 什么是哈希表? 在存储结构中,关键值key通过一种关系f和唯一的存储位置相对应,关系f即哈希函数,Hash(k)=f(k).按这个思想建立的表就是哈希表. 当有两个不相等的关键字key1和key2,但f(key1)=f(key2)这两个key地址相同,就发生了冲突现象. 冲突不能避免只能减少,通过设计均匀的哈希函数来减少. 常用哈希函数? 1. 直接定址法 H