为什么HashMap使用红黑树而不使用AVL树? 红黑树适用于大量插入和删除:因为它是非严格的平衡树:只要从根节点到叶子节点的最长路径不超过最短路径的2倍,就不用进行平衡调节 AVL 树是严格的平衡树,上述的最短路径与最长路径的差不能超过 1,AVL 允许的差值小:在进行大量插入和删除操作时,会频繁地进行平衡调整,严重降低效率: 红黑树虽然不是严格的平衡树,但是其依旧是平衡树:查找效率是 O(logn): AVL也是 O(logn): 红黑树舍去了严格的平衡,使其插入,删除,查找的效率稳定在 O

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

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

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.

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

(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

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

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

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

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检索指定节点. TreeSet和TreeMap的

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

学过数据数据结构都知道二叉树的概念,而又有多种比较常见的二叉树类型,比如完全二叉树.满二叉树.二叉搜索树.均衡二叉树.完美二叉树等:今天我们要说的红黑树就是就是一颗非严格均衡的二叉树,均衡二叉树又是在二叉搜索树的基础上增加了自动维持平衡的性质,插入.搜索.删除的效率都比较高.红黑树也是实现TreeMap存储结构的基石. 一. 二叉搜索树 二叉搜索树又叫二叉查找树.二叉排序树,我们先看一下典型的二叉搜索树,这样的二叉树有何规则特点呢? 节点的左子树小于节点本身: 节点的右子树大于节点本身: 左右子

​ 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

序言 二叉查找树的缺点 平衡二叉树 虽然平衡树解决了二叉查找树退化为近似链表的缺点,能够把查找时间控制在 O(logn),不过却不是最佳的,因为平衡树要求每个节点的左子树和右子树的高度差至多等于1,这个要求实在是太严了,导致每次进行插入/删除节点的时候,几乎都会破坏平衡树的第二个规则,进而我们都需要通过左旋和右旋来进行调整,使之再次成为一颗符合要求的平衡树. 显然,如果在那种插入.删除很频繁的场景中,平衡树需要频繁着进行调整,这会使平衡树的性能大打折扣,为了解决这个问题,于是有了红黑树. 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

前言 没有必要过度关注本文中二叉树的增删改导致的结构改变,规则操作什么的了解一下就好,看不下去就跳过,本文过多的XX树操作图片纯粹是为了作为规则记录,该文章主要目的是增强下个人对各种常用XX树的设计及缘由的了解,也从中了解到常用的实现案例使用XX树实现的原因. 数据在计算机中的存储结构主要为顺序存储结构.链式存储结构.索引存储结构.散列存储结构,其中链式存储结构最常见的示例是链表与树,链式存储结构主要有以下特点: 优点:逻辑相邻的节点物理上不必相邻,插入.删除灵活,只需改变节点中的指针指向 缺点

转: 二叉树.平衡二叉树.红黑树.B树.B+树与B*树 一.二叉树 1️⃣二叉查找树的特点就是左子树的节点值比父亲节点小,而右子树的节点值比父亲节点大,如图: 基于二叉查找树的这种特点,在查找某个节点的时候,可以采取类似于二分查找的思想,快速找到某个节点.n 个节点的二叉查找树,正常的情况下,查找的时间复杂度为 O(logN).之所以说是正常情况下,是因为二叉查找树有可能出现一种极端的情况,例如: 这种情况也是满足二叉查找树的条件,然而,此时的二叉查找树已经近似退化为一条链表,这样的二叉查找树的

前言 在实现红黑树之前,我们先来了解一下符号表. 符号表的描述借鉴了Algorithms第四版,详情在:https://algs4.cs.princeton.edu/home/ 符号表有时候被称为字典,就如同英语字典中,一个单词对应一个解释,符号表有时候又被称之为索引,即书本最后将术语按照字母顺序列出以方便查找的那部分.总的来说,符号表就是将一个键和一个值联系起来,就如Python中的字典,JAVA中的HashMap和HashTable,Redis中以键值对的存储方式. 在如今的大数据时代,符号

为了接下来能更好的学习TreeMap和TreeSet,讲解一下二叉树,AVL树和红黑树. 1. 二叉查找树 2. AVL树 2.1. 树旋转 2.1.1. 左旋和右旋 2.1.2. 左左,右右,左右,右左 2.2. 删除 3. 红黑树 3.1. 插入 3.2. 删除 4. 参考文章 1. 二叉查找树 在讲AVL树和红黑树之前,作为铺垫必须先说下二叉树. 二叉树本身不必再说,一棵二叉树称为二叉查找树的条件如下: 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值. 若任意节点的右子

首先,在阅读文章之前,我希望读者对二叉树有一定的了解,因为红黑树的本质就是一颗二叉树.所以本篇博客中不在将二叉树的增删查的基本操作了,需要了解的同学可以到我之前写的一篇关于二叉树基本操作的博客:https://www.cnblogs.com/rainple/p/9970760.html: 有随机数节点组成的二叉树的平均高度为logn,所以正常情况下二叉树查找的时间复杂度为O(logn).但是,根据二叉树的特性,在最坏的情况下,比如存储的是一个有序的数据的话,那么所以的数据都会形成一条链,此时二叉