有關(guān)紅黑樹的java程序，編譯成功但運行不出結(jié)果。

java8不是用紅黑樹來管理hashmap，而是在hash值相同的情況下（且重復(fù)數(shù)量大于8），用紅黑樹來管理數(shù)據(jù)。 紅黑樹相當(dāng)于排序數(shù)據(jù)?？梢宰詣拥氖褂枚址ㄟM行定位。性能較高。

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一般情況下，hash值做的比較好的話基本上用不到紅黑樹。

jdk1.8的hashmap真的是大于8就轉(zhuǎn)換成紅黑樹，小于6就變成鏈表嗎

本文夾雜部分筆者個人觀點，如描述有誤，歡迎指正

寫這篇文章，是因為最近研究hashmap源碼的時候，會結(jié)合網(wǎng)上的一些博客來促進理解。而關(guān)于紅黑樹和鏈表相互轉(zhuǎn)換這一塊，大部分的文章都會這樣描述：hashmap中定義了兩個常量：

當(dāng)鏈表元素個數(shù)大于8的時候，就會轉(zhuǎn)換為紅黑樹；當(dāng)紅黑樹元素個數(shù)小于6的時候，就會轉(zhuǎn)換回鏈表。

筆者通過仔細(xì)觀察，發(fā)現(xiàn)這種說法并不嚴(yán)謹(jǐn)。hashMap中確實定義了這兩個常量，但并非簡單通過元素個數(shù)的判斷來進行轉(zhuǎn)換。

鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑樹的最終目的，是為了解決在map中元素過多，hash沖突較大，而導(dǎo)致的讀寫效率降低的問題。在源碼的putVal方法中，有關(guān)紅黑樹結(jié)構(gòu)化的分支為：

即網(wǎng)上所說的，鏈表的長度大于8的時候，就轉(zhuǎn)換為紅黑樹，我們來看看treeifyBin方法：

可以看到在treeifyBin中并不是簡單地將鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑樹，而是先判斷table的長度是否大于64，如果小于64，就通過擴容的方式來解決，避免紅黑樹結(jié)構(gòu)化。原因呢？筆者個人覺得鏈表長度大于8有兩種情況：

第二種情況是可以用擴容的方式來避免的，擴容后鏈表長度變短，讀寫效率自然提高。另外，擴容相對于轉(zhuǎn)換為紅黑樹的好處在于可以保證數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更簡單。

由此可見并不是鏈表長度超過8就一定會轉(zhuǎn)換成紅黑樹，而是先嘗試擴容

基本思想是當(dāng)紅黑樹中的元素減少并小于一定數(shù)量時，會切換回鏈表。而元素減少有兩種情況：

hashMap的remove方法，會進入到removeNode方法，找到要刪除的節(jié)點，并判斷node類型是否為treeNode，然后進入刪除紅黑樹節(jié)點邏輯的removeTreeNode方法中，該方法有關(guān)解除紅黑樹結(jié)構(gòu)的分支如下：

可以看到，此處并沒有利用到網(wǎng)上所說的，當(dāng)節(jié)點數(shù)小于UNTREEIFY_THRESHOLD時才轉(zhuǎn)換，而是通過紅黑樹根節(jié)點及其子節(jié)點是否為空來判斷。而滿足該條件的最大紅黑樹結(jié)構(gòu)如下：

節(jié)點數(shù)為10，大于 UNTREEIFY_THRESHOLD（6），但是根據(jù)該方法的邏輯判斷，是需要轉(zhuǎn)換為鏈表的

resize的時候，判斷節(jié)點類型，如果是鏈表，則將鏈表拆分，如果是TreeNode，則執(zhí)行TreeNode的split方法分割紅黑樹，而split方法中將紅黑樹轉(zhuǎn)換為鏈表的分支如下：

這里才用到了 UNTREEIFY_THRESHOLD 的判斷，當(dāng)紅黑樹節(jié)點元素小于等于6時，才調(diào)用untreeify方法轉(zhuǎn)換回鏈表

在linux操作系統(tǒng)內(nèi)核實現(xiàn)里經(jīng)常使用的紅黑樹

在linux操作系統(tǒng)內(nèi)核實現(xiàn)里經(jīng)常使用的紅黑樹如下：

二叉樹，按中序遍歷后為一遞增數(shù)組，自平衡意味著樹的高度有一個上限，對于紅黑樹，其為2log(n+1)，所以時間復(fù)雜度為最差為Olog(n)。

賦予二叉搜索樹自平衡特性的方法有多種，紅黑樹通過一下4條約束實現(xiàn)自平衡:

Every node is either red or black.

All NIL nodes (figure 1) are considered black.

A red node does not have a red child.

Every?path?from a given node to any of its descendant NIL nodes goes through the same number of black nodes.

其中根節(jié)點為黑色。

紅黑樹的搜索與二叉搜索樹無異，但是插入和刪除可能會違背上述四條原則。需要用到左旋右旋操作。左旋右旋上圖，可以看到左旋右旋本身不改變二叉搜索樹的特性，旋轉(zhuǎn)后必要時改變節(jié)點的顏色可消除插入或者刪除帶來的紅沖突和黑沖突，有時紅黑樹的重新平衡需要迭代進行。

紅黑樹比較適合的應(yīng)用場景:

需要動態(tài)插入、刪除、查找的場景，包括但不限于：

某些數(shù)據(jù)庫的增刪改查，比如select * from xxx where 這類條件檢索。

linux內(nèi)核中進程通過紅黑樹組織管理，便于快速插入、刪除、查找進程的task_struct。

linux內(nèi)存中內(nèi)存的管理：分配和回收。用紅黑樹組織已經(jīng)分配的內(nèi)存塊，當(dāng)應(yīng)用程序調(diào)用free釋放內(nèi)存的時候，可以根據(jù)內(nèi)存地址在紅黑樹中快速找到目標(biāo)內(nèi)存塊。

hashmap中(key,value)增、刪、改查的實現(xiàn)；java 8就采用了RBTree替代鏈表。

Ext3文件系統(tǒng)，通過紅黑樹組織目錄項。

請問java中HashMap是怎么實現(xiàn)的，還有treeMap的實現(xiàn)原理是紅黑樹，請解釋一下紅黑樹

參考資料的網(wǎng)頁上有比較的代碼,你可以仔細(xì)看下~~~

java中HashMap,LinkedHashMap,TreeMap，HashTable的區(qū)別

java為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的映射定義了一個接口java.util.Map;它有四個實現(xiàn)類,分別是HashMap Hashtable LinkedHashMap 和TreeMap

Map主要用于存儲健值對，根據(jù)鍵得到值，因此不允許鍵重復(fù)(重復(fù)了覆蓋了),但允許值重復(fù)。

Hashmap 是一個最常用的Map,它根據(jù)鍵的HashCode 值存儲數(shù)據(jù),根據(jù)鍵可以直接獲取它的值，具有很快的訪問速度，遍歷時，取得數(shù)據(jù)的順序是完全隨機的。HashMap最多只允許一條記錄的鍵為Null;允許多條記錄的值為 Null;HashMap不支持線程的同步，即任一時刻可以有多個線程同時寫HashMap;可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致。如果需要同步，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有同步的能力，或者使用ConcurrentHashMap。

Hashtable與 HashMap類似,它繼承自Dictionary類，不同的是:它不允許記錄的鍵或者值為空;它支持線程的同步，即任一時刻只有一個線程能寫Hashtable,因此也導(dǎo)致了 Hashtable在寫入時會比較慢。

LinkedHashMap保存了記錄的插入順序，在用Iterator遍歷LinkedHashMap時，先得到的記錄肯定是先插入的.也可以在構(gòu)造時用帶參數(shù)，按照應(yīng)用次數(shù)排序。在遍歷的時候會比HashMap慢，不過有種情況例外，當(dāng)HashMap容量很大，實際數(shù)據(jù)較少時，遍歷起來可能會比LinkedHashMap慢，因為LinkedHashMap的遍歷速度只和實際數(shù)據(jù)有關(guān)，和容量無關(guān)，而HashMap的遍歷速度和他的容量有關(guān)。

TreeMap實現(xiàn)SortMap接口，能夠把它保存的記錄根據(jù)鍵排序,默認(rèn)是按鍵值的升序排序，也可以指定排序的比較器，當(dāng)用Iterator 遍歷TreeMap時，得到的記錄是排過序的。

一般情況下，我們用的最多的是HashMap,HashMap里面存入的鍵值對在取出的時候是隨機的,它根據(jù)鍵的HashCode值存儲數(shù)據(jù),根據(jù)鍵可以直接獲取它的值，具有很快的訪問速度。在Map 中插入、刪除和定位元素，HashMap 是最好的選擇。

TreeMap取出來的是排序后的鍵值對。但如果您要按自然順序或自定義順序遍歷鍵，那么TreeMap會更好。

LinkedHashMap 是HashMap的一個子類，如果需要輸出的順序和輸入的相同,那么用LinkedHashMap可以實現(xiàn),它還可以按讀取順序來排列，像連接池中可以應(yīng)用。

新聞名稱：紅黑樹java源代碼分析 jdk紅黑樹
文章起源：http://jinyejixie.com/article2/ddoghic.html

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