百度了一下,感觉能说清楚的并不多,所以在此记录一下. 首先说一说转换为红黑树的必要性:红黑树的插入.删除和遍历的最坏时间复杂度都是log(n),因此,意外的情况或者恶意使用下导致hashCode()方法的返回值很差时,性能的下降将会是"优雅"的,只要Key具有可比性. 但由于TreeNodes的大小是常规Nodes的两倍,所以只有桶中包含足够多的元素以供使用时,我们才会使用树.那为什么这个数字是8呢?我们看看官方文档中的一段描述: Because TreeNodes are about

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

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

红黑树介绍 1.节点是红色或黑色. 2.根节点是黑色. 3.每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点). 4 每个红色节点的两个子节点都是黑色.(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路径都包含相同数目的黑色节点 JDK1.8 HashMap$TreeNode.balanceInsertion 红黑树平衡插入

红黑树介绍 1.节点是红色或黑色. 2.根节点是黑色. 3.每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点). 4 每个红色节点的两个子节点都是黑色.(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路径都包含相同数目的黑色节点 JDK1.8 HashMap$TreeNode.rotateLeft 红黑树左旋的图示如下

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

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

在JDK1.6,1.7中,HashMap的实现都是用基础的“拉链法”去实现,即数组+链表的形式.如下图:通过不同的hash值,来对数据进行分配存储. 关于HashMap的Entry长度,可以参考http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-collection/hashmap.html 简要来说,要保证初始化时 HashMap 的容量总是 2 的 n 次方,即底层数组的长度总是为 2 的 n 次方. 那么 HashMap 什么时候进行扩容呢?当 HashMap

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

背景 在1.7之前的版本,当数组元素较多(几百.几千,或者更多)的时候,在这种前提扩容,涉及全量元素的遍历和坐标的重新定位,这个耗时会比较长.这是之前存在的一个弊端吧.那么引入红黑树之后就解决了问题,那是怎么解决的呢,我说下自己的理解. 过程分析 既然数组扩容导致了变慢,那就是从扩容方向思考,谁决定了扩容呢?负载因子和数组长度.数组长度是resize自动做的,所以对用户来讲这应该是一个关注不到的变量,那就只剩负载因子了.负载因子越大,扩容的频率就越低. 1. 负载因子较小(小于1) hash碰撞

(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

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

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

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

以前也看过hashMap源码不过是看的jdk1.7的,由于时间问题看的也不是太深入,只是大概的了解了一下他的基本原理:这几天通过假期的时间就对jdk1.8的hashMap深入了解了下,相信大家都是对红黑树和hashMap的扩容机制resize()比较感兴趣,红黑树也是jdk1.8对hashMap新加的一种数据结构,单纯的树形结构挺简单的,不过红黑树是一种自动保持平衡的树形结构,那就比较复杂了,可以通过我另一个博客可以先看一下红黑树的原理再看hashMap中的红黑树就简单多了连接<<<&l

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

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