HashMap鏈表與紅黑樹轉換詳解

更新時間：2023年11月02日 09:00:40 作者：Heloise_yangyuchang

這篇文章主要介紹了HashMap鏈表與紅黑樹轉換詳解,HashMap是Java中的一種數(shù)據結構,它實現(xiàn)了Map接口,提供了鍵值對的存儲和檢索功能,它基于哈希表的原理,通過將鍵映射到哈希表中的位置來存儲和獲取值,從而實現(xiàn)了快速的查找和插入操作,需要的朋友可以參考下

鏈表轉換為紅黑樹

                //此處遍歷鏈表
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //遍歷到鏈表最后一個節(jié)點
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //如果鏈表元素個數(shù)大于等于TREEIFY_THRESHOLD
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            //紅黑樹轉換邏輯
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }

    
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    /**
     * Replaces all linked nodes in bin at index for given hash unless
     * table is too small, in which case resizes instead.
     */
    final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
        int n, index; Node<K,V> e;
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize();
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
            do {
                TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
                if (tl == null)
                    hd = p;
                else {
                    p.prev = tl;
                    tl.next = p;
                }
                tl = p;
            } while ((e = e.next) != null);
            if ((tab[index] = hd) != null)
                hd.treeify(tab);
        }
    }

可以看到在treeifyBin中并不是簡單地將鏈表轉換為紅黑樹，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，避免紅黑樹結構化. 個人覺得鏈表長度大于8有兩種情況：

table長度足夠，hash沖突過多
table長度太小,但是在計算table下標的時候,導致很多hash不一致的key計算的下標一致

所以擴容后鏈表長度變短，讀寫效率自然提高。另外，擴容相對于轉換為紅黑樹的好處在于可以保證數(shù)據結構更簡單。并不是鏈表長度超過8就一定會轉換成紅黑樹，而是先嘗試擴容。

紅黑樹轉換為鏈表

基本思想是當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：

調用map的remove方法刪除元素
resize的時候，對紅黑樹進行了拆分

1、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，該方法有關解除紅黑樹結構的分支如下

 //判斷是否要解除紅黑樹的條件
if (root == null || root.right == null ||
                (rl = root.left) == null || rl.left == null) {
                tab[index] = first.untreeify(map);  // too small
                return;
   }

此時是通過紅黑樹根節(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構如下：

在這里插入圖片描述

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

2、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方法中將紅黑樹轉換為鏈表的分支如下

//在這之前的邏輯是將紅黑樹每個節(jié)點的hash和一個bit進行&運算，
//根據運算結果將樹劃分為兩棵紅黑樹，lc表示其中一棵樹的節(jié)點數(shù)
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
                    tab[index] = loHead.untreeify(map);
                else {
                    tab[index] = loHead;
                    if (hiHead != null) // (else is already treeified)
                        loHead.treeify(tab);
                }

這里才用到了 UNTREEIFY_THRESHOLD 的判斷，當紅黑樹節(jié)點元素小于等于6時，才調用untreeify方法轉換回鏈表