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

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

需要,因为要重新计算旧数组元素在新数组地址.HashMap在JDK1.8中的rehash算法(也就是扩容后重新为里面的键值对寻址的算法)进行优化.hash寻址算法是 index =(n - 1) & hash 在JDK1.7的时候,是将数组扩容为两倍,然后将HashMap中所有的key重新进行hash寻址然后再放入到新的位置.在JDK1.8的HashMap的源码中,也将rehash算法最后寻址分为了两种情况: 扩容前,key1和key2的hash值不同,但是通过hash寻址算法后索引相同:扩容后

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

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

当当当当当当当,好久不见,最近又是换工作,又是换房子,忙的不可开交,断更了一小段时间,最重要的一篇迟迟出不来,每次都犹抱琵琶半遮面,想要把它用通俗易懂的方式进行说明,确实有一定的难度,可愁煞我也,但自己挖的坑,哭着也要把它补上.请允许我当一回标题党. 好了,言归正传,本篇主要内容便是介绍HashMap的男二号——TreeNode(男一号还是给Node吧,毕竟是TreeNode的爷爷,而且普通节点一般来说也比TreeNode要多),本篇主要从以下几个方面介绍: 1.红黑树介绍 2.TreeNode

  简介:请允许我当一回标题党.好了,言归正传,本篇主要内容便是介绍HashMap的男二号——TreeNode(男一号还是给Node吧,毕竟是TreeNode的爷爷,而且普通节点一般来说也比TreeNode要多),本篇主要从以下几个方面介绍:1. ...     请允许我当一回标题党. 好了,言归正传,本篇主要内容便是介绍HashMap的男二号——TreeNode(男一号还是给Node吧,毕竟是TreeNode的爷爷,而且普通节点一般来说也比TreeNode要多),本篇主要从以下几个方面介绍:

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

HashMap红黑树解析 红黑树介绍 TreeNode结构 树化的过程 红黑树的左旋和右旋 TreeNode的左旋和右旋 红黑树的插入 TreeNode的插入 红黑树的删除 TreeNode的删除节点 ; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //当桶中元素个数超过阈值(8)时就进行树化 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)

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

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

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

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

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

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

一, 红黑树所处数据结构的位置: 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: 从二叉树看,红黑树是一颗相对平衡的二叉树 二叉树-->搜索二叉树-->平衡搜索二叉树--> 红黑树 从N阶树看,红黑树就是一颗 2-3-4树 N阶树-->B(B-)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树符合红黑树的这几个特性,从而满足对查找效率的O(logn) 二,红黑树特

JDK1.7 VS JDK1.8 比较 优化概述: resize 扩容优化 引入了红黑树,目的是避免单条链表过长而影响查询效率 解决了resize时多线程死循环问题,但仍是非线程安全的 这里主要讲讲扩容优化,死循环问题看笔记 扩容优化 下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化.经过观测可以发现,我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍),所以,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动2次幂的位置.看下图可以明白这句话的意思,n为table的长度,图(a)表示扩容前的key1和key2两种

1. HashMap.Entry(红黑树节点) private static final boolean RED = false; private static final boolean BLACK = true; static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { K key; // 键 V value; // 值 Entry<K,V> left; // 左孩子 Entry<K,V> rig

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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

定义 红黑树的主要是想对2-3查找树进行编码,尤其是对2-3查找树中的3-nodes节点添加额外的信息.红黑树中将节点之间的链接分为两种不同类型,红色链接,他用来链接两个2-nodes节点来表示一个3-nodes节点.黑色链接用来链接普通的2-3节点.特别的,使用红色链接的两个2-nodes来表示一个3-nodes节点,并且向左倾斜,即一个2-node是另一个2-node的左子节点.这种做法的好处是查找的时候不用做任何修改,和普通的二叉查找树相同. 根据以上描述,红黑树定义如下: 红黑树是一种具