转载: http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/09/02/2668099.html https://zh.wikipedia.org/zh/%E7%BA%A2%E9%BB%91%E6%A0%91 红黑树和avl树一样,是二叉平衡搜索树,目前内核中已经找不到avl树的代码,二叉平衡搜索树都是用红黑树的接口,因此红黑树还是比较重要的.在代码实现上,红黑树的节点插入和删除较avl树复杂,主要难度是在树的旋转和node的着色,这方面中文wiki上讲的已经很

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

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

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

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

目录 1.二分法引言 2.二叉搜索树定义 3.二叉搜索树的CRUD 4.二叉搜索树的两种极端情况 5.二叉搜索树总结 前言 在[算法04]树与二叉树中,已经介绍过了关于树的一些基本概念以及二叉树的前中后序遍历,而这篇文章将是在二叉树的基础上来展开讲解的二叉搜索树,也就是说二叉搜索树建立在树的基础之上.至于博主为何要花一整篇文章来讲这个二叉搜索树呢?原因很简单,红-黑树是基于二叉搜索树的,如果对二叉搜索树不了解,那还谈何红-黑树?红-黑树的重要性我想各位没吃过佩奇肉也肯定看过宜春跑....是的,j

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

1.二叉送搜索树的缺点: 2.红黑树难度: 3.红黑树五大规则: 4.红黑树五大规则的作用: 5.红黑树二大变换: 1)变色 2)旋转 6.红黑树的插入五种变换情况: 先声明--------插入的数据都是红色!! 1) 插入的位置是 根节点 --------------------------------------------直接插入根节点位置,并且把 颜色变为黑色. 2) 插入的位置 父节点 为 黑色--------------------------------------直接插入即可.

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

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

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

出自:https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/51926985 背景:这几天在看<高性能Mysql>,在看到创建高性能的索引,书上说mysql的存储引擎InnoDB采用的索引类型是B+Tree,那么,大家有没有产生这样一个疑问,对于数据索引,为什么要使用B+Tree这种数据结构,和其它树相比,它能体现的优点在哪里? 看完这篇文章你就会了解到这些数据结构的原理以及它们各自的应用场景. 二叉查找树 简介 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足

背景:这几天在看<高性能Mysql>,在看到创建高性能的索引,书上说mysql的存储引擎InnoDB采用的索引类型是B+Tree,那么,大家有没有产生这样一个疑问,对于数据索引,为什么要使用B+Tree这种数据结构,和其它树相比,它能体现的优点在哪里? 看完这篇文章你就会了解到这些数据结构的原理以及它们各自的应用场景. https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/51926985 二叉查找树 简介 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足二叉查

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

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

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

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

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