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【源码】TreeMap源码剖析

时间:2014-08-23 23:01:21      阅读:510      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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注:以下源码基于jdk1.7.0_11bubuko.com,布布扣

之前介绍了一系列Map集合中的具体实现类,包括HashMap,HashTable,LinkedHashMap。这三个类都是基于哈希表实现的,今天我们介绍另一种Map集合,TreeMap。TreeMap是基于红黑树实现的。
介绍TreeMap之前,回顾下红黑树的性质
首先,我们要明确,红黑树是一种二叉排序树,而且是平衡二叉树。因而红黑树具有排序树的所有特点,任意结点的左子树(如果有的话)的值比该结点小,右子树(如果有的话)的值比该结点大。二叉排序树各项操作的平均时间复杂度为O(logn),但是最坏情况下,二叉排序树会退化成单链表,此时时间复杂度为O(n),红黑树在二叉排序树的基础上,对其增加了一系列约束,使得其尽可能地平衡,红黑树的查询和更新的时间复杂度为O(logn)。
红黑树的五条性质:
1.每个结点要么是红色,要么是黑色;
2.根结点为黑色;
3.叶结点为黑色(空结点);
4.若一个结点为红色,则其子结点为黑色;
5.每个叶结点到根结点的路径中黑色结点的数目一致(黑高度相同)。
红黑树的查询操作与二叉排序树相同,重点是其插入和删除操作。红黑树的插入和删除操作在二叉排序树的基础上增加了修复操作,因为插入和删除可能会导致树不再满足红黑树性质,这时候会通过着色、旋转操作对其进行修复。

下面来看TreeMap的实现。
类声明:
public class TreeMap<K,V>
    extends AbstractMap<K,V>
    implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable

TreeMap同样继承AbstractMap,但是它实现了NavigableMap接口,而NavigableMap接口继承自SortedMap接口。
TreeMap有四个成员变量,其中root是红黑树的根结点,由于红黑树的查询和更新操作需要比较,故而有个比较器comparator,默认情况下,comparator为空,这就要求我们的键必须实现Comparable接口,以定义比较规则。
 private final Comparator<? super K> comparator;//比较器
 private transient Entry<K,V> root = null;//树根
    /**
     * The number of entries in the tree
     */
 private transient int size = 0;//大小
    /**
     * The number of structural modifications to the tree.
     */
 private transient int modCount = 0;//修改次数

构造器:
public TreeMap() {
        comparator = null;//比较器为空
    }

    public TreeMap(Comparator<? super K> comparator) {//传入比较器
        this.comparator = comparator;
    }

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

在查看TreeMap的查询和更新操作之前,我们先看下Entry的实现,其实我们都可以猜到,Entry既然是TreeMap存储的结点,那么其必然包括如下几个域:数据(键、值)、父结点、左孩子、右孩子、颜色。事实正是如此:
static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        K key;//键
        V value;//值
        Entry<K,V> left = null;//左孩子
        Entry<K,V> right = null;//右孩子
        Entry<K,V> parent;//父结点
        boolean color = BLACK;//默认颜色
        /**
         * Make a new cell with given key, value, and parent, and with
         * {@code null} child links, and BLACK color.
         */
        Entry(K key, V value, Entry<K,V> parent) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.parent = parent;
        }
        public K getKey() {
            return key;
        }
        public V getValue() {
            return value;
        }
        public V setValue(V value) {
            V oldValue = this.value;
            this.value = value;
            return oldValue;
        }
        public boolean equals(Object o) {
            if (!(o instanceof Map.Entry))
                return false;
            Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
            return valEquals(key,e.getKey()) && valEquals(value,e.getValue());
        }
        public int hashCode() {
            int keyHash = (key==null ? 0 : key.hashCode());
            int valueHash = (value==null ? 0 : value.hashCode());
            return keyHash ^ valueHash;
        }
        public String toString() {
            return key + "=" + value;
        }
    }

下面来看put方法:
public V put(K key, V value) {//向红黑树中插入键值对
        Entry<K,V> t = root;
        if (t == null) {//如果树为空
            compare(key, key); // type (and possibly null) check
            root = new Entry<>(key, value, null);
            size = 1;
            modCount++;
            return null;
        }
        int cmp;
        Entry<K,V> parent;//父结点
        // split comparator and comparable paths
        Comparator<? super K> cpr = comparator;
        if (cpr != null) {//优先通过比较器比较两个结点的大小
            do {
                parent = t;
                cmp = cpr.compare(key, t.key);
                if (cmp < 0)//待插入结点小于当前结点
                    t = t.left;//进入左子树
                else if (cmp > 0)//待插入结点大于当前结点
                    t = t.right;//进入右子树
                else//当前结点等于待插入结点,覆盖原值
                    return t.setValue(value);
            } while (t != null);
        }
        else {//如果没有定义比较器,那么key必须实现Comparable接口
            if (key == null)//不允许空键
                throw new NullPointerException();
            Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
            do {
                parent = t;
                cmp = k.compareTo(t.key);
                if (cmp < 0)
                    t = t.left;//进入左子树
                else if (cmp > 0)
                    t = t.right;//进入右子树
                else
                    return t.setValue(value);//覆盖原值
            } while (t != null);
        }
        //找到插入点之后,创建新结点,插入之。
        Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent);
        if (cmp < 0)//判断是挂到左边还是右边
            parent.left = e;
        else
            parent.right = e;
        fixAfterInsertion(e);//进行着色和旋转等操作修复红黑树
        size++;
        modCount++;
        return null;
    }

明确以下几点:
1.TreeMap的查询和更新操作都涉及到比较操作,故而TreeMap的键必须实现Comparable接口或者构造时得传入比较器(既实现了Comparable接口又传入了比较器情况下,比较器优先);
2.put操作不允许null键,但是值(value)允许为null;
3.键重复的情况下,新值会覆盖掉旧值。

再看get方法:
 public V get(Object key) {//查询操作
        Entry<K,V> p = getEntry(key);
        return (p==null ? null : p.value);
    }

调用getEntry方法查询指定键值:
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {//跟普通二叉排序树的查询操作一致
        // Offload comparator-based version for sake of performance
        if (comparator != null)//存在比较器
            return getEntryUsingComparator(key);//根据比较器定义的比较规则查找
        if (key == null)
            throw new NullPointerException();
        Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
        Entry<K,V> p = root;
        while (p != null) {//根据Comparable接口定义的比较规则查找
            int cmp = k.compareTo(p.key);
            if (cmp < 0)//待查结点在左子树
                p = p.left;
            else if (cmp > 0)//待查结点在右子树
                p = p.right;
            else
                return p;
        }
        return null;//没找到
    }
 final Entry<K,V> getEntryUsingComparator(Object key) {//根据比较器定义的比较规则查找
        K k = (K) key;
        Comparator<? super K> cpr = comparator;
        if (cpr != null) {
            Entry<K,V> p = root;
            while (p != null) {
                int cmp = cpr.compare(k, p.key);
                if (cmp < 0)
                    p = p.left;
                else if (cmp > 0)
                    p = p.right;
                else
                    return p;
            }
        }
        return null;
    }
对比HashMap近乎O(1)的查找复杂度,TreeMap显得略有不足。
再看remove删除操作:
  public V remove(Object key) {
        Entry<K,V> p = getEntry(key);//首先找到待删结点
        if (p == null)
            return null;
        V oldValue = p.value;
        deleteEntry(p);//删除结点
        return oldValue;
    }

虽然看上去寥寥几行代码,其实逻辑十分复杂,具体体现在删除结点后的恢复操作。
 private void deleteEntry(Entry<K,V> p) {//删除一个结点
        modCount++;
        size--;
        // If strictly internal, copy successor's element to p and then make p
        // point to successor.
        if (p.left != null && p.right != null) {//p的左右孩子都存在
            Entry<K,V> s = successor(p);//找到p的直接后继(顺着p右子树一直向左)
            p.key = s.key;//用直接后继替代p
            p.value = s.value;
            p = s;
        } // p has 2 children
        //下面操作将释放s结点,并修复红黑树
        // Start fixup at replacement node, if it exists.
        Entry<K,V> replacement = (p.left != null ? p.left : p.right);
        if (replacement != null) {
            // Link replacement to parent
            replacement.parent = p.parent;
            if (p.parent == null)
                root = replacement;
            else if (p == p.parent.left)
                p.parent.left  = replacement;
            else
                p.parent.right = replacement;
            // Null out links so they are OK to use by fixAfterDeletion.
            p.left = p.right = p.parent = null;
            // Fix replacement
            if (p.color == BLACK)
                fixAfterDeletion(replacement);//修复红黑树
        } else if (p.parent == null) { // return if we are the only node.
            root = null;
        } else { //  No children. Use self as phantom replacement and unlink.
            if (p.color == BLACK)
                fixAfterDeletion(p);
            if (p.parent != null) {
                if (p == p.parent.left)
                    p.parent.left = null;
                else if (p == p.parent.right)
                    p.parent.right = null;
                p.parent = null;
            }
        }
    }

successtor函数用于找一个结点的中序后继(参见之前写的一篇如何得到一个结点的中序后继,算法一致):
迭代器遍历操作正是基于successtor操作完成的。所以遍历TreeMap得到的键值对是有序的。
 static <K,V> TreeMap.Entry<K,V> successor(Entry<K,V> t) {//查找中序后继
        if (t == null)
            return null;
        else if (t.right != null) {//如果存在右子树
            Entry<K,V> p = t.right;
            while (p.left != null)//顺着右子树,向左搜索
                p = p.left;
            return p;
        } else {//如果不存在右子树
            Entry<K,V> p = t.parent;//顺着父亲,向上搜索
            Entry<K,V> ch = t;
            while (p != null && ch == p.right) {//如果当前结点是父结点的右孩子,那么继续向上
                ch = p;
                p = p.parent;
            }
            return p;
        }
    }

对称地,还有个查找直接前驱的函数:
 static <K,V> Entry<K,V> predecessor(Entry<K,V> t) {
        if (t == null)
            return null;
        else if (t.left != null) {//若存在左子树
            Entry<K,V> p = t.left;
            while (p.right != null)//顺着左子树,向右搜索
                p = p.right;
            return p;
        } else {
            Entry<K,V> p = t.parent;
            Entry<K,V> ch = t;
            while (p != null && ch == p.left) {
                ch = p;
                p = p.parent;
            }
            return p;
        }
    }
注:文章故意忽略了更新操作中涉及到的红黑树修复动作(着色,旋转),此部分内容较为复杂,作者目前也没有完全吃透。

总结:
1.TreeMap的实现基于红黑树;
2.TreeMap不允许插入null键,但允许null值;
3.TreeMap线程不安全;
4.插入结点时,若键重复,则新值会覆盖旧值;
5.TreeMap要求key必须实现Comparable接口,或者初始化时传入Comparator比较器;
6.遍历TreeMap得到的结果集是有序的(中序遍历);
7.TreeMap的各项操作的平均时间复杂度为O(logn).




【源码】TreeMap源码剖析

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原文地址:http://blog.csdn.net/chdjj/article/details/38782221

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