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:https://segmentfault.com/q/1010000010340823/a-1020000010598395 为什么要有 hash 和 history 对于 Vue 这类渐进式前端开发框架,为了构建 SPA(单页面应用),需要引入前端路由系统,这也就是 Vue-Router 存在的意义.前端路由的核心,就在于 —— 改变视图的同时不会向后端发出请求. 为了达到这一目的,浏览器当前提供了以下两种支持: hash —— 即地址栏 URL 中的 # 符号(此 hash 不是密码学里

看看这写日志的频率就知道我有多闲了.. 前言: 其实关于tomcat,遇到过很多关于“慢”的问题,比如启动慢,比如页面打开慢, 以前太忙也太懒,不愿意花时间分析原因,现在终于肯静下来找原因 环境是eclipse+java+tomcat7.0.54 为什么那么肯定程序没有问题?因为本机和测试机是同一套代码,连的同一个数据库, 也是在tomcat下跑,页面打开很快.但本地打开同一页面要慢上好几倍. 网上有分析是需要加大内存分配,但是因为看,不,懂.所以又搜索了一下原因 最后看到说可能是某些断点打错了

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 在系列的第一篇文章中说过Map<K,V>接口与Set<E>接口,Set<E>接口定义了一组不能添加重复元素的集,不能通过索引来访问的集:Map<K,V>接口定义了从

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

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

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

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

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

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 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同,但 TreeSet 底层是通过 TreeMap 来实现的,因此二者的实现方式完全一样.而 TreeMap 的实现就是红黑树算法. 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

看到一篇很好的文章 文章来源:http://www.360doc.com/content/15/0730/00/14359545_488262776.shtml 红黑树是一种高效的索引树,多于用关联数组.STL容器的数据结构中.说到红黑树不得不提下二分查找树和AVL树.二分查找树的时间复杂度为O(h)(h为树的高度),如果树的高度较低,这些集合操作会很快,但是如果树的高度很高时,效率就会很低,特别是当节点n一定时,树的高度有时会很大,当然最好的情况是我们希望树的高度为lg(n),于是我们可以对查

TreeMap的实现是红黑树算法的实现,所以要了解TreeMap就必须对红黑树有一定的了解,其实这篇博文的名字叫做:根据红黑树的算法来分析TreeMap的实现,但是为了与Java提高篇系列博文保持一致还是叫做TreeMap比较好.通过这篇博文你可以获得如下知识点: 1.红黑树的基本概念. 2.红黑树增加节点.删除节点的实现过程. 3.红黑树左旋转.右旋转的复杂过程. 4.Java 中TreeMap是如何通过put.deleteEntry两个来实现红黑树增加.删除节点的. 我想通过这篇博文你对Tr

​ 前言 众所周知,红黑树是非常经典,也很非常重要的数据结构,自从1972年被发明以来,因为其稳定高效的特性,40多年的时间里,红黑树一直应用在许多系统组件和基础类库中,默默无闻的为我们提供服务,身边有很多同学经常问红黑树是怎么实现的,所以在这里想写一篇文章简单和大家聊聊下红黑树 小编看过很多讲红黑树的文章,都不是很容易懂,主要也是因为完整的红黑树很复杂,想通过一篇文章来说清楚实在很难,所以在这篇文章中我想尽量用通俗口语化的语言,再结合 Robert Sedgewick 在<算法>中的改进的版

原文地址 http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/18655795?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 连续两次面试都问到了红黑树,关键两次都没有答好,这次就完整地来学习整理一下. 没有学习过红黑树的同学请参考: <<Introduction to Algorithms>> Chapter 13 Red-Black Trees Chapter 14 Augmenting Dat

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

AVL又称(严格)高度平衡的二叉搜索树,也叫二叉查找树.平衡二叉树.window对进程地址空间的管理用到了AVL树. 红黑树是非严格平衡二叉树,统计性能要好于平衡二叉树.广泛的在C++的STL中,map和set都用了红黑树. AVL树性质:左右子树高度差<=1.查询时间复杂度O(logn),插入和删除旋转比较复杂. 红黑树性质:1,根节点是黑的,叶子节点也是黑的.2,所有节点不是红就是黑.3,红父亲必有黑儿子.4,从根开始每个分支的所有黑节点相加都是相等的. 红黑树能保证在最坏情况下,基本的动态

一.前言 0tnv1e.png 为啥要学红黑树吖? 因为笔者最近在赶项目的时候,不忘抽出时间来复习 Java 基础知识,现在准备看集合的源码啦啦.听闻,HashMap 在 jdk 1.8 的时候,底层的数据结构发生了变化,变成了数组+链表+红黑树.很好,没了解过红黑树,所以就趁今天闲暇学习一下啦 二.什么是红黑树? 2.1 有啥用处? 红黑树从本质上来说就是一颗二叉查找树,但是在二叉树的基础上增加了着色相关的性质,使得红黑树可以保证相对平衡,从而保证红黑树的增删改查的时间复杂度最坏也能达到 O(

红黑树又称红-黑二叉树,它首先是一颗二叉树,它具体二叉树所有的特性.同时红黑树更是一颗自平衡的排序二叉树.我们知道一颗基本的二叉树他们都需要满足一个基本性质–即树中的任何节点的值大于它的左子节点,且小于它的右子节点.按照这个基本性质使得树的检索效率大大提高.我们知道在生成二叉树的过程是非常容易失衡的,最坏的情况就是一边倒(只有右/左子树),这样势必会导致二叉树的检索效率大大降低(O(n)),所以为了维持二叉树的平衡,大牛们提出了各种实现的算法,如:AVL,SBT,伸展树,TREAP ,红黑树等等

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

红黑树概念 特殊的二叉查找树,每个节点上都有存储位表示节点的颜色是红(Red)或黑(Black).时间复杂度是O(lgn),效率高. 特性: (1)每个节点或者是黑色,或者是红色. (2)根节点是黑色. (3)每个叶子节点(NIL)是黑色.(只为空(NIL或null)的节点) (4)如果一个节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的.(黑结点可连续,红结点不能连续) (5)从一个节点到该节点的子孙节点的所有路径上包含相同数目的黑节点.   定理:一棵含有n个节点的红黑树的高度至多为2log(n+1)

前面我们学习二叉搜索树的时候发如今一些情况下其高度不是非常均匀,甚至有时候会退化成一条长链,所以我们引用一些"平衡"的二叉搜索树.红黑树就是一种"平衡"的二叉搜索树,它通过在每一个结点附加颜色位和路径上的一些约束条件能够保证在最坏的情况下基本动态集合操作的时间复杂度为O(nlgn).以下会总结红黑树的性质,然后分析红黑树的插入操作,并给出一份完整代码. 先给出红黑树的结点定义: #define RED 1 #define BLACK 0 ///红黑树结点定义,与普通