TreeMap的原理
一、 数据结构
源码定义如下
public class TreeMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.SerializableTreeMap继承AbstractMap，实现NavigableMap、Cloneable、Serializable三个接口。其中AbstractMap表明TreeMap为一个Map即支持key-value的集合， NavigableMap则意味着它支持一系列的导航方法，具备针对给定搜索目标返回最接近匹配项的导航方法 。
TreeMap中同时也包含了如下几个重要的属性：
//比较器，因为TreeMap是有序的，通过comparator接口我们可以对TreeMap的内部排序进行精密的控制
private final Comparator<? super K> comparator;
//TreeMap红-黑节点，为TreeMap的内部类
private transient Entry<K,V> root = null;
//容器大小
private transient int size = 0;
//TreeMap修改次数
private transient int modCount = 0;
//红黑树的节点颜色--红色
private static final boolean RED = false;
//红黑树的节点颜色--黑色
private static final boolean BLACK = true;
对于叶子节点Entry是TreeMap的内部类，它有几个重要的属性：
//键
K key;
//值
V value;
//左孩子
Entry<K,V> left = null;
//右孩子
Entry<K,V> right = null;
//父亲
Entry<K,V> parent;
//颜色
boolean color = BLACK;二、存储
先看源码
public V put(K key, V value) {
Entry<K,V> t = root;
/**
* 如果根节点都为null，还没建立起来红黑树，我们先new Entry并赋值给root把红黑树建立起来，这个时候红
* 黑树中已经有一个节点了，同时修改操作+1。
*/
if (t == null) {
compare(key, key);
root = new Entry<>(key, value, null);
size = 1;
modCount++;
return null;
}
/**
* 如果节点不为null,定义一个cmp，这个变量用来进行二分查找时的比较；定义parent，是new Entry时必须
* 要的参数
*/
int cmp;
Entry<K,V> parent;
// cpr表示有无自己定义的排序规则，分两种情况遍历执行
Comparator<? super K> cpr = comparator;
if (cpr != null) {
/**
* 从root节点开始遍历，通过二分查找逐步向下找
* 第一次循环：从根节点开始，这个时候parent就是根节点，然后通过自定义的排序算法
* cpr.compare(key, t.key)比较传入的key和根节点的key值，如果传入的key<root.key，那么
* 继续在root的左子树中找，从root的左孩子节点（root.left）开始：如果传入的key>root.key,
* 那么继续在root的右子树中找，从root的右孩子节点（root.right）开始;如果恰好key==root.key，
* 那么直接根据root节点的value值即可。
* 后面的循环规则一样，当遍历到的当前节点作为起始节点，逐步往下找
*
* 需要注意的是：这里并没有对key是否为null进行判断，建议自己的实现Comparator时应该要考虑在内
*/
do {
parent = t;
cmp = cpr.compare(key, t.key);
if (cmp < 0)
t = t.left;
else if (cmp > 0)
t = t.right;
else
return t.setValue(value);
} while (t != null);
}
else {
//从这里看出，当默认排序时，key值是不能为null的
if (key == null)
throw new NullPointerException();
@SuppressWarnings("unchecked")
Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
//这里的实现逻辑和上面一样，都是通过二分查找，就不再多说了
do {
parent = t;
cmp = k.compareTo(t.key);
if (cmp < 0)
t = t.left;
else if (cmp > 0)
t = t.right;
else
return t.setValue(value);
} while (t != null);
}
/**
* 能执行到这里，说明前面并没有找到相同的key,节点已经遍历到最后了，我们只需要new一个Entry放到
* parent下面即可，但放到左子节点上还是右子节点上，就需要按照红黑树的规则来。
*/
Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent);
if (cmp < 0)
parent.left = e;
else
parent.right = e;
/**
* 节点加进去了，并不算完，我们在前面红黑树原理章节提到过，一般情况下加入节点都会对红黑树的结构造成
* 破坏，我们需要通过一些操作来进行自动平衡处置，如【变色】【左旋】【右旋】
*/
fixAfterInsertion(e);
size++;
modCount++;
return null;
}put方法源码中通过fixAfterInsertion(e)方法来进行自平衡处理
再重点看下 fixAfterInsertion方法的源码
private void fixAfterInsertion(Entry<K,V> x) {
//新插入的节点为红色节点
x.color = RED;
//我们知道父节点为黑色时，并不需要进行树结构调整，只有当父节点为红色时，才需要调整
while (x != null && x != root && x.parent.color == RED) {
//如果父节点是左节点，对应上表中情况1和情况2
if (parentOf(x) == leftOf(parentOf(parentOf(x)))) {
Entry<K,V> y = rightOf(parentOf(parentOf(x)));
//如果叔父节点为红色，对应于“父节点和叔父节点都为红色”，此时通过变色即可实现平衡
//此时父节点和叔父节点都设置为黑色，祖父节点设置为红色
if (colorOf(y) == RED) {
setColor(parentOf(x), BLACK);
setColor(y, BLACK);
setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);
x = parentOf(parentOf(x));
} else {
//如果插入节点是黑色，插入的是右子节点，通过【左右节点旋转】（这里先进行父节点左旋）
if (x == rightOf(parentOf(x))) {
x = parentOf(x);
rotateLeft(x);
}
//设置父节点和祖父节点颜色
setColor(parentOf(x), BLACK);
setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);
//进行祖父节点右旋（这里【变色】和【旋转】并没有严格的先后顺序，达成目的就行）
rotateRight(parentOf(parentOf(x)));
}
} else {
//父节点是右节点的情况
Entry<K,V> y = leftOf(parentOf(parentOf(x)));
//对应于“父节点和叔父节点都为红色”，此时通过变色即可实现平衡
if (colorOf(y) == RED) {
setColor(parentOf(x), BLACK);
setColor(y, BLACK);
setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);
x = parentOf(parentOf(x));
} else {
//如果插入节点是黑色，插入的是左子节点，通过【右左节点旋转】（这里先进行父节点右旋）
if (x == leftOf(parentOf(x))) {
x = parentOf(x);
rotateRight(x);
}
setColor(parentOf(x), BLACK);
setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);
//进行祖父节点左旋（这里【变色】和【旋转】并没有严格的先后顺序，达成目的就行）
rotateLeft(parentOf(parentOf(x)));
}
}
}
//根节点必须为黑色
root.color = BLACK;
}光看文字有点不好理解，请结合下图，会看得更清晰
三、读取
get方法是通过二分查找的思想，我们看一下源码
public V get(Object key) {
Entry<K,V> p = getEntry(key);
return (p==null ? null : p.value);
}
/**
* 从root节点开始遍历，通过二分查找逐步向下找
* 第一次循环：从根节点开始，这个时候parent就是根节点，然后通过k.compareTo(p.key)比较传入的key和
* 根节点的key值；
* 如果传入的key<root.key, 那么继续在root的左子树中找，从root的左孩子节点（root.left）开始；
* 如果传入的key>root.key, 那么继续在root的右子树中找，从root的右孩子节点（root.right）开始;
* 如果恰好key==root.key，那么直接根据root节点的value值即可。
* 后面的循环规则一样，当遍历到的当前节点作为起始节点，逐步往下找
*/
//默认排序情况下的查找
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (comparator != null)
return getEntryUsingComparator(key);
if (key == null)
throw new NullPointerException();
@SuppressWarnings("unchecked")
Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
Entry<K,V> p = root;
while (p != null) {
int cmp = k.compareTo(p.key);
if (cmp < 0)
p = p.left;
else if (cmp > 0)
p = p.right;
else
return p;
}
return null;
}
/**
* 从root节点开始遍历，通过二分查找逐步向下找
* 第一次循环：从根节点开始，这个时候parent就是根节点，然后通过自定义的排序算法
* cpr.compare(key, t.key)比较传入的key和根节点的key值，如果传入的key<root.key，那么
* 继续在root的左子树中找，从root的左孩子节点（root.left）开始：如果传入的key>root.key,
* 那么继续在root的右子树中找，从root的右孩子节点（root.right）开始;如果恰好key==root.key，
* 那么直接根据root节点的value值即可。
* 后面的循环规则一样，当遍历到的当前节点作为起始节点，逐步往下找
*/
//自定义排序规则下的查找
final Entry<K,V> getEntryUsingComparator(Object key) {
@SuppressWarnings("unchecked")
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;
}四、删除
remove方法可以分为两个步骤，先是找到这个节点，直接调用了上面介绍的getEntry(Object key)，这个步骤我们就不说了，直接说第二个步骤，找到后的删除操作。
public V remove(Object key) {
Entry<K,V> p = getEntry(key);
if (p == null)
return null;
V oldValue = p.value;
deleteEntry(p);
return oldValue;
}通过deleteEntry(p)进行删除操作，删除操作的原理我们在前面已经讲过
- 删除的是根节点，则直接将根节点置为null;
- 待删除节点的左右子节点都为null，删除时将该节点置为null;
- 待删除节点的左右子节点有一个有值，则用有值的节点替换该节点即可；
- 待删除节点的左右子节点都不为null，则找前驱或者后继，将前驱或者后继的值复制到该节点中，然后删除前驱或者后继（前驱：左子树中值最大的节点，后继：右子树中值最小的节点）；
private void deleteEntry(Entry<K,V> p) { modCount++; size--; //当左右子节点都不为null时，通过successor(p)遍历红黑树找到前驱或者后继 if (p.left != null && p.right != null) { Entry<K,V> s = successor(p); //将前驱或者后继的key和value复制到当前节点p中，然后删除节点s(通过将节点p引用指向s) p.key = s.key; p.value = s.value; p = s; } Entry<K,V> replacement = (p.left != null ? p.left : p.right); /** * 至少有一个子节点不为null，直接用这个有值的节点替换掉当前节点，给replacement的parent属性赋值,给 * parent节点的left属性和right属性赋值，同时要记住叶子节点必须为null,然后用fixAfterDeletion方法 * 进行自平衡处理 */ if (replacement != null) { //将待删除节点的子节点挂到待删除节点的父节点上。 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; p.left = p.right = p.parent = null; /** * p如果是红色节点的话，那么其子节点replacement必然为红色的，并不影响红黑树的结构 * 但如果p为黑色节点的话，那么其父节点以及子节点都可能是红色的，那么很明显可能会存在红色相连的情 * 况，因此需要进行自平衡的调整 */ if (p.color == BLACK) fixAfterDeletion(replacement); } else if (p.parent == null) {//这种情况就不用多说了吧 root = null; } else { /** * 如果p节点为黑色，那么p节点删除后，就可能违背每个节点到其叶子节点路径上黑色节点数量一致的规则， * 因此需要进行自平衡的调整 */ 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; } } }