【JDK1.8】JDK1.8集合源码阅读——TreeMap（二）

一、前言

在前一篇博客中，我们对TreeMap的继承关系进行了分析，在这一篇里，我们将分析TreeMap的数据结构，深入理解它的排序能力是如何实现的。这一节要有一定的数据结构基础，在阅读下面的之前，推荐大家先看一下：《算法4》深入理解红黑树。（个人比较喜欢算法四这里介绍的红黑树实现：从2-3树到红黑树的过渡很清晰，虽然源码里的实现不是这种方式 T^T），先了解一下红黑树的由来以及它的特性，这样能更好的理解TreeMap的实现。

二、 TreeMap的结构

TreeMap的内部实现就是一个红黑树。

对于红黑树的定义：

1. 节点是红色或黑色。
2. 根是黑色。
3. 所有叶子都是黑色（叶子是NIL节点）。
4. 每个红色节点必须有两个黑色的子节点。（从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点。）
5. 从任一节点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色节点。

三、Tree源码解析

在前一篇博客中，我们已经见过了TreeMap的继承关系，所以这里就不重复了，让我们来看一下它的其他内容。

3.1 TreeMap的成员变量

public class TreeMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable {
    // Key的比较器，用作排序
    private final Comparator<? super K> comparator;
    //树的根节点
    private transient Entry<K,V> root;
    //树的大小
    private transient int size = 0;
    //修改计数器
    private transient int modCount = 0;
    //返回map的Entry视图
    private transient EntrySet entrySet;
    private transient KeySet<K> navigableKeySet;
    private transient NavigableMap<K,V> descendingMap;
    //定义红黑树的颜色
    private static final boolean RED   = false;
    private static final boolean BLACK = true;

}

3.2 TreeMap的构造方法

对一些不重要的构造方法就不流水账一样的记录了。

3.2.1 TreeMap(Comparator<? super K> comparator)

public TreeMap(Comparator<? super K> comparator) {
  this.comparator = comparator;
}

允许用户自定义比较器进行key的排序。

3.2.2 public TreeMap(Map<? extends K, ? extends V> m)

public TreeMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
  comparator = null;
  putAll(m);
}

public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> map) {
  int mapSize = map.size();
  //判断map是否SortedMap，不是则采用AbstractMap的putAll
  if (size==0 && mapSize!=0 && map instanceof SortedMap) {
    Comparator<?> c = ((SortedMap<?,?>)map).comparator();
    //同为null或者不为null，类型相同，则进入有序map的构造
    if (c == comparator || (c != null && c.equals(comparator))) {
      ++modCount;
      try {
        buildFromSorted(mapSize, map.entrySet().iterator(),
                        null, null);
      } catch (java.io.IOException cannotHappen) {
      } catch (ClassNotFoundException cannotHappen) {
      }
      return;
    }
  }
  super.putAll(map);
}

buildFromSorted将在后面解析，因为后面的构造函数也调用了这个方法。

3.2.3 public TreeMap(SortedMap<K, ? extends V> m)

public TreeMap(SortedMap<K, ? extends V> m) {
  comparator = m.comparator();
  try {
    buildFromSorted(m.size(), m.entrySet().iterator(), null, null);
  } catch (java.io.IOException cannotHappen) {
  } catch (ClassNotFoundException cannotHappen) {
  }
}

下面让我们来看一下这个buildFromSorted方法：

/**
* size: map里键值对的数量
* it: 传入的map的entries迭代器
* str: 如果不为空，则从流里读取key-value
* defaultVal：见名知意，不为空，则value都用这个值
*/
private void buildFromSorted(int size, Iterator<?> it,
                                 java.io.ObjectInputStream str,
                                 V defaultVal)
  throws  java.io.IOException, ClassNotFoundException {
  this.size = size;
  root = buildFromSorted(0, 0, size-1, computeRedLevel(size),
                         it, str, defaultVal);
}

我们先来分析一下computeRedLevel方法：

private static int computeRedLevel(int sz) {
  int level = 0;
  for (int m = sz - 1; m >= 0; m = m / 2 - 1)
    level++;
  return level;
}

它的作用是用来计算完全二叉树的层数。什么意思呢，先来看一下下面的图：

把根结点索引看为0，那么高度为2的树的最后一个节点的索引为2，类推高度为3的最后一个节点为6，满足m = (m + 1) * 2。那么计算这个高度有什么好处呢，如上图，如果一个树有9个节点，那么我们构造红黑树的时候，只要把前面3层的结点都设置为黑色，第四层的节点设置为红色，则构造完的树，就是红黑树，满足前面提到的红黑树的5个条件。而实现的关键就是找到要构造树的完全二叉树的层数。

了解了上面的原理，后面就简单了，接着来看buildFromSorted方法：

/**
* level: 当前树的层数，注意：是从0层开始
* lo: 子树第一个元素的索引
* hi: 子树最后一个元素的索引
* redLevel: 上述红节点所在层数
* 剩下的3个就不解释了，跟上面的一样
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
private final Entry<K,V> buildFromSorted(int level, int lo, int hi,
                                         int redLevel,
                                         Iterator<?> it,
                                         java.io.ObjectInputStream str,
                                         V defaultVal)
  throws  java.io.IOException, ClassNotFoundException {
  // hi >= lo 说明子树已经构造完成
  if (hi < lo) return null;
  // 取中间位置，无符号右移，相当于除2
  int mid = (lo + hi) >>> 1;
  Entry<K,V> left  = null;
  //递归构造左结点
  if (lo < mid)
    left = buildFromSorted(level+1, lo, mid - 1, redLevel,
                           it, str, defaultVal);
  K key;
  V value;
  // 通过迭代器获取key， value
  if (it != null) {
    if (defaultVal==null) {
      Map.Entry<?,?> entry = (Map.Entry<?,?>)it.next();
      key = (K)entry.getKey();
      value = (V)entry.getValue();
    } else {
      key = (K)it.next();
      value = defaultVal;
    }
  // 通过流来读取key, value
  } else {
    key = (K) str.readObject();
    value = (defaultVal != null ? defaultVal : (V) str.readObject());
  }
  //构建结点
  Entry<K,V> middle =  new Entry<>(key, value, null);
  // level从0开始的，所以上述9个节点，计算出来的是3，实际上就是代表的第4层
  if (level == redLevel)
    middle.color = RED;
  //如果存在的话，设置左结点，
  if (left != null) {
    middle.left = left;
    left.parent = middle;
  }
  // 递归构造右结点
  if (mid < hi) {
    Entry<K,V> right = buildFromSorted(level+1, mid+1, hi, redLevel,
                                       it, str, defaultVal);
    middle.right = right;
    right.parent = middle;
  }
  return middle;
}

**另外提一句，buildFromSorted能这么构造是因为这是一个已经排序的map。