HashMap紅黑樹(shù)入門(mén)(實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的紅黑樹(shù))
1.樹(shù)結(jié)構(gòu)入門(mén)
1.1 什么是樹(shù)?
樹(shù)(tree)是一種抽象數(shù)據(jù)類型(ADT),用來(lái)模擬具有樹(shù)狀結(jié)構(gòu)性質(zhì)的數(shù)據(jù)集合。它是由n(n>0)個(gè)有限節(jié)點(diǎn)通過(guò)連接它們的邊組成一個(gè)具有層次關(guān)系的集合。
把它叫做“樹(shù)”是因?yàn)樗雌饋?lái)像一棵倒掛的樹(shù),也就是說(shuō)它是根朝上,而葉朝下的。
樹(shù)有很多種,向上面的一個(gè)節(jié)點(diǎn)有多余兩個(gè)的子節(jié)點(diǎn)的樹(shù),稱為多路樹(shù),而每個(gè)節(jié)點(diǎn)最多只能有兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)的一種形式稱為二叉樹(shù)。
①、節(jié)點(diǎn):上圖的圓圈,比如A,B,C等都是表示節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)一般代表一些實(shí)體,在java面向?qū)ο缶幊讨?,?jié)點(diǎn)一般代表對(duì)象。
②、邊:連接節(jié)點(diǎn)的線稱為邊,邊表示節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。一般從一個(gè)節(jié)點(diǎn)到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)的唯一方法就是沿著一條順著有邊的道路前進(jìn)。在Java當(dāng)中通常表示引用。
1.2 樹(shù)結(jié)構(gòu)常用術(shù)語(yǔ)
①、路徑:順著節(jié)點(diǎn)的邊從一個(gè)節(jié)點(diǎn)走到另一個(gè)節(jié)點(diǎn),所經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)的順序排列就稱為“路徑”。
②、根:樹(shù)頂端的節(jié)點(diǎn)稱為根。一棵樹(shù)只有一個(gè)根,如果要把一個(gè)節(jié)點(diǎn)和邊的集合稱為樹(shù),那么從根到其他任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)都必須有且只有一條路徑。A是根節(jié)點(diǎn)。
③、父節(jié)點(diǎn):若一個(gè)節(jié)點(diǎn)含有子節(jié)點(diǎn),則這個(gè)節(jié)點(diǎn)稱為其子節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)
④、子節(jié)點(diǎn):一個(gè)節(jié)點(diǎn)含有的子樹(shù)的節(jié)點(diǎn)稱為該節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn);F、G是C節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)。
⑤、兄弟節(jié)點(diǎn):具有相同父節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)互稱為兄弟節(jié)點(diǎn);F、G節(jié)點(diǎn)互為兄弟節(jié)點(diǎn)。
⑥、葉節(jié)點(diǎn):沒(méi)有子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)稱為葉節(jié)點(diǎn),也叫葉子節(jié)點(diǎn),比如上圖的H、E、F、G都是葉子節(jié)點(diǎn)。
⑦、子樹(shù):每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以作為子樹(shù)的根,它和它所有的子節(jié)點(diǎn)、子節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)等都包含在子樹(shù)中。
⑧、節(jié)點(diǎn)的層次:從根開(kāi)始定義,根為第一層,根的子節(jié)點(diǎn)為第二層,以此類推。
⑨、深度:對(duì)于任意節(jié)點(diǎn)n,n的深度為從根到n的唯一路徑長(zhǎng),根的深度為0;(從上往下看)
⑩、高度:對(duì)于任意節(jié)點(diǎn)n,n的高度為從n到一片樹(shù)葉的最長(zhǎng)路徑長(zhǎng),所有樹(shù)葉的高度為0;(從下往上看)
1.3 二叉搜索樹(shù)
二叉樹(shù):樹(shù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)最多只能有兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)。
上圖的第一幅圖B節(jié)點(diǎn)有DEF三個(gè)子節(jié)點(diǎn),就不是二叉樹(shù),稱為多路樹(shù)
而第二幅圖每個(gè)節(jié)點(diǎn)最多只有兩個(gè)節(jié)點(diǎn),是二叉樹(shù),并且二叉樹(shù)的子節(jié)點(diǎn)稱為“左子節(jié)點(diǎn)”和“右子節(jié)點(diǎn)”
二叉搜索樹(shù):
如果我們給二叉樹(shù)加一個(gè)額外的條件,就可以得到一種被稱作二叉搜索樹(shù)(binary search tree)的特殊二叉樹(shù)。
二叉搜索樹(shù)要求:若它的左子樹(shù)不空,則左子樹(shù)上所有結(jié)點(diǎn)的值均小于它的根結(jié)點(diǎn)的值;
若它的右子樹(shù)不空,則右子樹(shù)上所有結(jié)點(diǎn)的值均大于它的根結(jié)點(diǎn)的值;
它的左、右子樹(shù)也分別為二叉排序樹(shù)。
如圖:
二叉搜索樹(shù)-查找節(jié)點(diǎn):
查找某個(gè)節(jié)點(diǎn),我們必須從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始查找。
①、查找值比當(dāng)前節(jié)點(diǎn)值大,則搜索右子樹(shù);
②、查找值等于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)值,停止搜索(終止條件);
③、查找值小于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)值,則搜索左子樹(shù);
二叉搜索樹(shù)-插入節(jié)點(diǎn):
要插入節(jié)點(diǎn),必須先找到插入的位置。與查找操作相似,由于二叉搜索樹(shù)的特殊性,
待插入的節(jié)點(diǎn)也需要從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始進(jìn)行比較,小于根節(jié)點(diǎn)則與根節(jié)點(diǎn)左子樹(shù)比較,
反之則與右子樹(shù)比較,直到左子樹(shù)為空或右子樹(shù)為空,則插入到相應(yīng)為空的位置。
二叉搜索樹(shù)-遍歷節(jié)點(diǎn):
遍歷樹(shù)是根據(jù)一種特定的順序訪問(wèn)樹(shù)的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)。比較常用的有前序遍歷,中序遍歷和后序遍歷。而二叉搜索樹(shù)最常用的是中序遍歷。
①、中序遍歷:左子樹(shù)——》根節(jié)點(diǎn)——》右子樹(shù)
②、前序遍歷:根節(jié)點(diǎn)——》左子樹(shù)——》右子樹(shù)
③、后序遍歷:左子樹(shù)——》右子樹(shù)——》根節(jié)點(diǎn)
中序遍歷快速得到結(jié)果的記憶方式,參考下圖:
二叉搜索樹(shù)-查找最大值和最小值
要找最小值,先找根的左節(jié)點(diǎn),然后一直找這個(gè)左節(jié)點(diǎn)的左節(jié)點(diǎn),直到找到?jīng)]有左節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn),那么這個(gè)節(jié)點(diǎn)就是最小值。
同理要找最大值,一直找根節(jié)點(diǎn)的右節(jié)點(diǎn),直到?jīng)]有右節(jié)點(diǎn),則就是最大值。
二叉搜索樹(shù)-刪除節(jié)點(diǎn):
刪除節(jié)點(diǎn)是二叉搜索樹(shù)中最復(fù)雜的操作,刪除的節(jié)點(diǎn)有三種情況,前兩種比較簡(jiǎn)單,但是第三種卻很復(fù)雜。
1、該節(jié)點(diǎn)是葉節(jié)點(diǎn)(沒(méi)有子節(jié)點(diǎn))
2、該節(jié)點(diǎn)有一個(gè)子節(jié)點(diǎn)
3、該節(jié)點(diǎn)有兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)
①、刪除沒(méi)有子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)
要?jiǎng)h除葉節(jié)點(diǎn),只需要改變?cè)摴?jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)引用該節(jié)點(diǎn)的值,即將其引用改為 null 即可。
②、刪除有一個(gè)子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)
刪除有一個(gè)子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn),我們只需要將其父節(jié)點(diǎn)原本指向該節(jié)點(diǎn)的引用,改為指向該節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)即可。
③、刪除有兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)
當(dāng)刪除的節(jié)點(diǎn)存在兩個(gè)子節(jié)點(diǎn),那么刪除之后,兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)的位置我們就沒(méi)辦法處理了。
既然處理不了,我們就想到一種辦法,用另一個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)代替被刪除的節(jié)點(diǎn),那么用哪一個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)代替呢?
我們知道二叉搜索樹(shù)中的節(jié)點(diǎn)是按照關(guān)鍵字來(lái)進(jìn)行排列的,某個(gè)節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵字次高節(jié)點(diǎn)是它的中序遍歷后繼節(jié)點(diǎn)。
用后繼節(jié)點(diǎn)來(lái)代替刪除的節(jié)點(diǎn),顯然該二叉搜索樹(shù)還是有序的。
那么如何找到刪除節(jié)點(diǎn)的中序后繼節(jié)點(diǎn)呢?
其實(shí)我們稍微分析,這實(shí)際上就是要找比刪除節(jié)點(diǎn)關(guān)鍵值大的節(jié)點(diǎn)集合中,最小的那一個(gè)節(jié)點(diǎn),只有這樣代替刪除節(jié)點(diǎn)后才能滿足二叉搜索樹(shù)的特性。
后繼節(jié)點(diǎn)也就是:比刪除節(jié)點(diǎn)大的最小節(jié)點(diǎn)。
④、刪除有必要嗎?
通過(guò)上面的刪除分類討論,我們發(fā)現(xiàn)刪除其實(shí)是挺復(fù)雜的,那么其實(shí)我們可以不用真正的刪除該節(jié)點(diǎn),只需要在Node類中增加一個(gè)標(biāo)識(shí)字段isDelete,
當(dāng)該字段為true時(shí),表示該節(jié)點(diǎn)已經(jīng)刪除,反之則沒(méi)有刪除。這樣刪除節(jié)點(diǎn)就不會(huì)改變樹(shù)的結(jié)構(gòu)了。
影響就是查詢時(shí)需要判斷一下節(jié)點(diǎn)是否已被刪除。
二叉搜索樹(shù)-時(shí)間復(fù)雜度分析:
1.回顧經(jīng)典-二分查找算法
[1,2,3,4,5,6,7,8,9。。。。。。。100]
暴力算法:運(yùn)氣好時(shí) 性能不錯(cuò),運(yùn)氣不好時(shí) 性能暴跌…
二分查找算法:數(shù)據(jù)源必須是有序數(shù)組,性能非常不錯(cuò),每次迭代查詢可以排除掉一半的結(jié)果。
@Test public void test03() { int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; System.out.println(binarySearch(arr,3)); } /* * 二分查找 * @param: arr * @param: data * @return: int * @create: 2020/11/6 13:29 * @author: csp1999 */ public static int binarySearch(int[] arr, int data) { int low = 0; int height = arr.length - 1; while (low <= height) { int mid = low + (height - low) / 2; if (arr[mid] < data) { low = mid + 1; } else if (arr[mid] == data) { return mid; } else { height = mid - 1; } } return -1; }
2.二分查找算法最大的缺陷是什么?
強(qiáng)制依賴 有序數(shù)組,性能才能不錯(cuò)。
3.數(shù)組有什么缺陷?
沒(méi)有辦法快速插入,也沒(méi)有辦法擴(kuò)容
4.那怎么才能擁有二分查找的高性能又能擁有鏈表一樣的靈活性?
二叉搜索樹(shù)?。?/p>
5.二分查找算法時(shí)間復(fù)雜度推算過(guò)程
第幾次查詢 | 剩余待查詢?cè)財(cái)?shù)量 |
1 | N/2 |
2 | N/(2^2) |
3 | N/(2^3) |
k | N/(2^K) |
從上表可以看出N/(2K)**肯定是大于等于1,也就是**N/(2K)>=1,我們計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度是按照最壞的情況進(jìn)行計(jì)算,
也就是是查到剩余最后一個(gè)數(shù)才查到我們想要的數(shù)據(jù),也就是
N/(2^K)=1 => 2^K = N => K = log2 (N) => 二分查找算法時(shí)間復(fù)雜度:O(log2(N)) => O(logN)
普通二叉搜索樹(shù)致命缺陷:
這顆二叉樹(shù)查詢效率咋樣呢?
O(N)
怎么解決 二叉搜索樹(shù) 退化成線性鏈表的問(wèn)題?
如果插入元素時(shí),樹(shù)可以自動(dòng)調(diào)整兩邊平衡,會(huì)保持不錯(cuò)的查找性能。
AVL樹(shù)簡(jiǎn)介:
AVL樹(shù)有什么特點(diǎn)?
1、具有二叉查找樹(shù)的全部特性。
2、每個(gè)節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù)和右子樹(shù)的高度差至多等于1。
平衡樹(shù)基于這種特點(diǎn)就可以保證不會(huì)出現(xiàn)大量節(jié)點(diǎn)偏向于一邊的情況了!(插入或者刪除時(shí),會(huì)發(fā)生左旋、右旋操作,使這棵樹(shù)再次左右保持一定的平衡)
如何構(gòu)建AVL樹(shù)?(再講就跑題了…不是本期教程的內(nèi)容,感興趣的同學(xué)自行百度吧)
為什么有了平衡樹(shù)還需要紅黑樹(shù)?
雖然平衡樹(shù)解決了二叉查找樹(shù)退化為近似鏈表的缺點(diǎn),能夠把查找時(shí)間控制在 O(logn),不過(guò)卻不是最佳的,
因?yàn)槠胶鈽?shù)要求每個(gè)節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù)和右子樹(shù)的高度差至多等于1,這個(gè)要求實(shí)在是太嚴(yán)了,導(dǎo)致每次進(jìn)行插入/刪除節(jié)點(diǎn)的時(shí)候,
幾乎都會(huì)破壞平衡樹(shù)的第二個(gè)規(guī)則,進(jìn)而我們都需要通過(guò)左旋和右旋來(lái)進(jìn)行調(diào)整,使之再次成為一顆符合要求的平衡樹(shù)。
顯然,如果在那種插入、刪除很頻繁的場(chǎng)景中,平衡樹(shù)需要頻繁著進(jìn)行調(diào)整,這會(huì)使平衡樹(shù)的性能大打折扣,為了解決這個(gè)問(wèn)題,于是有了紅黑樹(shù)!??!
2.紅黑樹(shù)原理講解
|—紅黑樹(shù)的性質(zhì)
|—紅黑樹(shù)有幾種變化策略?(為滿足紅黑樹(shù)性質(zhì))
|—改變顏色
|—左旋
|—右旋
|—紅黑樹(shù)的查找
|—紅黑樹(shù)的插入
|—情景1:紅黑樹(shù)為空樹(shù)
|—情景2:插入節(jié)點(diǎn)的key已經(jīng)存在
|—情景3:插入節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)為黑色
|—情景4:插入節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)為紅色
|—情景4.1:叔叔節(jié)點(diǎn)存在,并且為紅色(父-叔 雙紅)
|—情景4.2:叔叔節(jié)點(diǎn)不存在,或者為黑色,父節(jié)點(diǎn)為爺爺節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù)
|—情景4.2.1:插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)(LL情況)
|—情景4.2.2:插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)(LR情況)
|—情景4.3:叔叔節(jié)點(diǎn)不存在,或者為黑色,父節(jié)點(diǎn)為爺爺節(jié)點(diǎn)的右子樹(shù)
|—情景4.3.1:插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)(RR情況)
|—情景4.3.2:插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)(RL情況)
|—紅黑樹(shù)插入案例分析
2.1 紅黑樹(shù)的性質(zhì):
紅黑樹(shù)的性質(zhì) |
---|
性質(zhì)1:每個(gè)節(jié)點(diǎn)要么是黑色,要么是紅色。 |
性質(zhì)2:根節(jié)點(diǎn)是黑色。 |
性質(zhì)3:每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)(NIL)是黑色。 |
性質(zhì)4:每個(gè)紅色節(jié)點(diǎn)的兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)一定都是黑色。不能有兩個(gè)紅色節(jié)點(diǎn)相連。 |
性質(zhì)5:任意一節(jié)點(diǎn)到每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的路徑都包含數(shù)量相同的黑結(jié)點(diǎn)。俗稱:黑高! |
紅黑樹(shù)實(shí)例圖:
紅黑樹(shù)并不是一個(gè)完美平衡二叉查找樹(shù),從圖上可以看到,根結(jié)點(diǎn)P的左子樹(shù)顯然比右子樹(shù)高,
但左子樹(shù)和右子樹(shù)的黑結(jié)點(diǎn)的層數(shù)是相等的,也就是說(shuō),任意一個(gè)結(jié)點(diǎn)到到每個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)的路徑都包含數(shù)量相同的黑結(jié)點(diǎn)(性質(zhì)5)。
所以我們叫紅黑樹(shù)這種平衡為黑色完美平衡。
紅黑樹(shù)的性質(zhì)講完了,只要這棵樹(shù)滿足以上性質(zhì),這棵樹(shù)就是趨近與平衡狀態(tài)的,
不要問(wèn)為什么,發(fā)明紅黑樹(shù)的科學(xué)家就是這么牛逼!
前面講到紅黑樹(shù)能自平衡,它靠的是什么?三種操作:左旋、右旋和變色。
**1.變色:**結(jié)點(diǎn)的顏色由紅變黑或由黑變紅。
**2.左旋:**以某個(gè)結(jié)點(diǎn)作為支點(diǎn)(旋轉(zhuǎn)結(jié)點(diǎn)),其右子結(jié)點(diǎn)變?yōu)樾D(zhuǎn)結(jié)點(diǎn)的父結(jié)點(diǎn),右子結(jié)點(diǎn)的左子結(jié)點(diǎn)變?yōu)樾D(zhuǎn)結(jié)點(diǎn)的右子結(jié)點(diǎn),左子結(jié)點(diǎn)保持不變。
**3.右旋:**以某個(gè)結(jié)點(diǎn)作為支點(diǎn)(旋轉(zhuǎn)結(jié)點(diǎn)),其左子結(jié)點(diǎn)變?yōu)樾D(zhuǎn)結(jié)點(diǎn)的父結(jié)點(diǎn),左子結(jié)點(diǎn)的右子結(jié)點(diǎn)變?yōu)樾D(zhuǎn)結(jié)點(diǎn)的左子結(jié)點(diǎn),右子結(jié)點(diǎn)保持不變
左旋圖示:
右旋圖示:
紅黑樹(shù)查找:
紅黑樹(shù)插入:
插入操作包括兩部分工作:
1.查找插入的位置
2.插入后自平衡
注意:插入節(jié)點(diǎn),必須為紅色**,**理由很簡(jiǎn)單,紅色在父節(jié)點(diǎn)(如果存在)為黑色節(jié)點(diǎn)時(shí),紅黑樹(shù)的黑色平衡沒(méi)被破壞,不需要做自平衡操作。
但如果插入結(jié)點(diǎn)是黑色,那么插入位置所在的子樹(shù)黑色結(jié)點(diǎn)總是多1,必須做自平衡。
在開(kāi)始每個(gè)情景的講解前,我們還是先來(lái)約定下:
紅黑樹(shù)插入節(jié)點(diǎn)情景分析
情景1:紅黑樹(shù)為空樹(shù)
最簡(jiǎn)單的一種情景,直接把插入結(jié)點(diǎn)作為根結(jié)點(diǎn)就行
注意:根據(jù)紅黑樹(shù)性質(zhì)2:根節(jié)點(diǎn)是黑色。還需要把插入結(jié)點(diǎn)設(shè)為黑色。
情景2:插入結(jié)點(diǎn)的Key已存在
處理:更新當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的值,為插入節(jié)點(diǎn)的值
情景3:插入結(jié)點(diǎn)的父結(jié)點(diǎn)為黑結(jié)點(diǎn)
由于插入的結(jié)點(diǎn)是紅色的,當(dāng)插入結(jié)點(diǎn)的黑色時(shí),并不會(huì)影響紅黑樹(shù)的平衡,直接插入即可,無(wú)需做自平衡。
情景4:插入節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)為紅色
再次回想下紅黑樹(shù)的性質(zhì)2:根結(jié)點(diǎn)是黑色。如果插入節(jié)點(diǎn)的父結(jié)點(diǎn)為紅結(jié)點(diǎn),那么該父結(jié)點(diǎn)不可能為根結(jié)點(diǎn),所以插入結(jié)點(diǎn)總是存在祖父結(jié)點(diǎn)。
這一點(diǎn)很關(guān)鍵,因?yàn)楹罄m(xù)的旋轉(zhuǎn)操作肯定需要祖父結(jié)點(diǎn)的參與。
插入情景4.1:叔叔結(jié)點(diǎn)存在并且為紅結(jié)點(diǎn)
依據(jù)紅黑樹(shù)性質(zhì)4可知,紅色節(jié)點(diǎn)不能相連 ==> 祖父結(jié)點(diǎn)肯定為黑結(jié)點(diǎn);
因?yàn)椴豢梢酝瑫r(shí)存在兩個(gè)相連的紅結(jié)點(diǎn)。那么此時(shí)該插入子樹(shù)的紅黑層數(shù)的情況是:黑紅紅。顯然最簡(jiǎn)單的處理方式是把其改為:紅黑紅
處理:
1.將P和U節(jié)點(diǎn)改為黑色
2.將PP改為紅色
3.將PP設(shè)置為當(dāng)前節(jié)點(diǎn),進(jìn)行后續(xù)處理
可以看到,我們把PP結(jié)點(diǎn)設(shè)為紅色了,如果PP的父結(jié)點(diǎn)是黑色,那么無(wú)需再做任何處理;
但如果PP的父結(jié)點(diǎn)是紅色,則違反紅黑樹(shù)性質(zhì)了。所以需要將PP設(shè)置為當(dāng)前節(jié)點(diǎn),繼續(xù)做插入操作自平衡處理,直到平衡為止。
插入情景4.2:叔叔結(jié)點(diǎn)不存在或?yàn)楹诮Y(jié)點(diǎn),并且插入結(jié)點(diǎn)的父親結(jié)點(diǎn)是祖父結(jié)點(diǎn)的左子結(jié)點(diǎn)
注意:?jiǎn)渭儚牟迦肭皝?lái)看,叔叔節(jié)點(diǎn)非紅即空(NIL節(jié)點(diǎn)),否則的話破壞了紅黑樹(shù)性質(zhì)5,此路徑會(huì)比其它路徑多一個(gè)黑色節(jié)點(diǎn)。
插入情景4.2.1:新插入節(jié)點(diǎn),為其父節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)(LL紅色情況)
處理:
1.變顏色:將P設(shè)置為黑色,將PP設(shè)置為紅色
2.對(duì)PP節(jié)點(diǎn)進(jìn)行右旋
插入情景4.2.2:新插入節(jié)點(diǎn),為其父節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)(LR紅色情況)
處理:
1.對(duì)P進(jìn)行左旋
2.將P設(shè)置為當(dāng)前節(jié)點(diǎn),得到LL紅色情況
3.按照LL紅色情況處理(1.變顏色 2.右旋PP)
**插入情景4.3:**叔叔結(jié)點(diǎn)不存在或?yàn)楹诮Y(jié)點(diǎn),并且插入結(jié)點(diǎn)的父親結(jié)點(diǎn)是祖父結(jié)點(diǎn)的右子結(jié)點(diǎn)
該情景對(duì)應(yīng)情景4.2,只是方向反轉(zhuǎn),直接看圖。
插入情景4.3.1:新插入節(jié)點(diǎn),為其父節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)(RR紅色情況)
處理:
1.變顏色:將P設(shè)置為黑色,將PP設(shè)置為紅色
2.對(duì)PP節(jié)點(diǎn)進(jìn)行左旋
插入情景4.3.2:新插入節(jié)點(diǎn),為其父節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)(RL紅色情況)
處理:
1.對(duì)P進(jìn)行右旋
2.將P設(shè)置為當(dāng)前節(jié)點(diǎn),得到RR紅色情況
3.按照RR紅色情況處理(1.變顏色 2.左旋PP)
2.2 紅黑樹(shù)案例分析
3.手寫(xiě)紅黑樹(shù)
①創(chuàng)建RBTree,定義顏色
②創(chuàng)建RBNode
③輔助方法定義:parentOf(node),isRed(node),setRed(node),setBlack(node),inOrderPrint()
④左旋方法定義:leftRotate(node)
⑤右旋方法定義:rightRotate(node)
⑥公開(kāi)插入接口方法定義:insert(K key, V value);
⑦內(nèi)部插入接口方法定義:insert(RBNode node);
⑧修正插入導(dǎo)致紅黑樹(shù)失衡的方法定義:insertFIxUp(RBNode node);
⑨測(cè)試紅黑樹(shù)正確性
代碼案例:
RBTree.java
package com.haust.map; /** * @Auther: csp1999 * @Date: 2020/11/06/18:00 * @Description: ①創(chuàng)建RBTree,定義顏色 * <p> * ②創(chuàng)建RBNode * <p> * ③輔助方法定義:parentOf(node),isRed(node),setRed(node),setBlack(node),inOrderPrint() * <p> * ④左旋方法定義:leftRotate(node) * <p> * ⑤右旋方法定義:rightRotate(node) * <p> * ⑥公開(kāi)插入接口方法定義:insert(K key, V value); * <p> * ⑦內(nèi)部插入接口方法定義:insert(RBNode node); * <p> * ⑧修正插入導(dǎo)致紅黑樹(shù)失衡的方法定義:insertFIxUp(RBNode node); * <p> * ⑨測(cè)試紅黑樹(shù)正確性 */ public class RBTree<K extends Comparable<K>, V> { private static final boolean RED = true;// 紅 private static final boolean BLACK = false;// 黑 /** * 樹(shù)根的引用 **/ private RBNode root; public RBNode getRoot() { return root; } /** * 獲取當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn) * * @param node * @return */ private RBNode parentOf(RBNode node) { if (node != null) { return node.parent; } return null; } /** * 節(jié)點(diǎn)是否為紅色 * * @param node * @return */ private boolean isRed(RBNode node) { if (node != null) { return node.color == RED; } return false; } /** * 節(jié)點(diǎn)是否為黑色 * * @param node * @return */ private boolean isBlack(RBNode node) { if (node != null) { return node.color == BLACK; } return false; } /** * 設(shè)置節(jié)點(diǎn)為紅色 * * @param node */ private void setRed(RBNode node) { if (node != null) { node.color = RED; } } /** * 設(shè)置節(jié)點(diǎn)為黑色 * * @param node */ private void setBlack(RBNode node) { if (node != null) { node.color = BLACK; } } /** * 中序打印二叉樹(shù) */ public void inOrderPrint() { inOrderPrint(this.root); } private void inOrderPrint(RBNode node) { if (node != null) { inOrderPrint(node.left); System.out.println("key:" + node.key + ",value:" + node.value); inOrderPrint(node.right); } } /** * 左旋方法 * 左旋示意圖:左旋x節(jié)點(diǎn) * p p * | | * x y * / \ ----> / \ * lx y x ry * / \ / \ * ly ry lx ly * * 左旋做了幾件事? * 1.將x的右子節(jié)點(diǎn)指向y的左子節(jié)點(diǎn)(ly),并且把y的左子節(jié)點(diǎn)更新為x * 2.當(dāng)x的父節(jié)點(diǎn)(不為空時(shí)),更新y的父節(jié)點(diǎn)為x的父節(jié)點(diǎn),并將x的父節(jié)點(diǎn) 指定 子樹(shù)(當(dāng)前x的子樹(shù)位置) 指定為y * 3.將x的父節(jié)點(diǎn)更新為y,將y的左子節(jié)點(diǎn)更新為x */ private void leftRotate(RBNode x) { RBNode y = x.right;// 獲得y // 1.將x的右子節(jié)點(diǎn)指向y的左子節(jié)點(diǎn)(ly),并且把y的左子節(jié)點(diǎn)更新為x x.right = y.left; if (y.left != null) { y.left.parent = x; } // 2.當(dāng)x的父節(jié)點(diǎn)(不為空時(shí)),更新y的父節(jié)點(diǎn)為x的父節(jié)點(diǎn),并將x的父節(jié)點(diǎn) 指定 子樹(shù)(當(dāng)前x的子樹(shù)位置) 指定為y if (x.parent != null) { y.parent = x.parent; if (x == x.parent.left) {// 如果x是其父節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn),則將y放在x父節(jié)點(diǎn)的左邊 x.parent.left = y; } else { x.parent.right = y;// 如果x是其父節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn),則將y放在x父節(jié)點(diǎn)的右邊 } } else {// 說(shuō)明x為根節(jié)點(diǎn),此時(shí)需要更新y為根節(jié)點(diǎn) 的引用 this.root = y; this.root.parent = null;// 根節(jié)點(diǎn)無(wú)父節(jié)點(diǎn) } // 3.將x的父節(jié)點(diǎn)更新為y,將y的左子節(jié)點(diǎn)更新為x x.parent = y; y.left = x; } /** * 右旋方法 * 右旋示意圖:右旋y節(jié)點(diǎn) * * p p * | | * y x * / \ ----> / \ * x ry lx y * / \ / \ * lx ly ly ry * * 右旋都做了幾件事? * 1.將y的左子節(jié)點(diǎn)指向x的右子節(jié)點(diǎn),并且更新x的右子節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)為y * 2.當(dāng)y的父節(jié)點(diǎn)不為空時(shí),更新x的父節(jié)點(diǎn)為y的父節(jié)點(diǎn),更新y的父節(jié)點(diǎn)的指定子節(jié)點(diǎn)(y當(dāng)前位置) 為x * 3.更新y 的父節(jié)點(diǎn)為x ,更新x 的右子節(jié)點(diǎn)為y */ private void rightRotate(RBNode y) { RBNode x = y.left;// 獲得 x // 1.將x的右子節(jié)點(diǎn) 賦值 給了 y 的左子節(jié)點(diǎn),并且更新x的右子節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)為 y y.left = x.right; if(x.right != null) { x.right.parent = y; } // 2.將y的父節(jié)點(diǎn)p(非空時(shí))賦值給x的父節(jié)點(diǎn),同時(shí)更新p的子節(jié)點(diǎn)為x(左或右) if(y.parent != null) { x.parent = y.parent; if(y.parent.left == y) {// 如果y是其父節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn),則將x放在y父節(jié)點(diǎn)的左邊 y.parent.left = x; } else {// 如果y是其父節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn),則將x放在y父節(jié)點(diǎn)的右邊 y.parent.right = x; } } else {// 說(shuō)明y為根節(jié)點(diǎn),此時(shí)需要更新x為根節(jié)點(diǎn) 的引用 this.root = x; this.root.parent = null;// 根節(jié)點(diǎn)無(wú)父節(jié)點(diǎn) } // 3.將x的右子節(jié)點(diǎn)賦值為y,將y的父節(jié)點(diǎn)設(shè)置為x x.right = y; y.parent = x; } /** * public插入方法 * * @param key * @param value */ public void insert(K key, V value) { RBNode node = new RBNode<>(); node.setKey(key); node.setValue(value); // 新節(jié)點(diǎn) 一定要是紅色! node.setColor(RED); insert(node); } private void insert(RBNode node) { // 第一步:查找當(dāng)前要插入節(jié)點(diǎn)node的父節(jié)點(diǎn) RBNode parent = null;// 聲明要插入節(jié)點(diǎn)node的父節(jié)點(diǎn) RBNode x = this.root; while (x != null) { parent = x; /** * cmp > 0 說(shuō)明node.key 大于 x.key 需要到x 的右子樹(shù)查找 * cmp == 0 說(shuō)明node.key 等于 x.key 需要進(jìn)行替換操作 * cmp < 0 說(shuō)明node.key 小于 x.key 需要到x 的左子樹(shù)查找 */ int cmp = node.key.compareTo(x.key); if (cmp > 0) { x = x.right; } else if (cmp == 0) { x.setValue(node.getValue()); return;// 修改完后 就不再繼續(xù)往下面的代碼執(zhí)行了 } else { x = x.left; } } /** * 退出上面的while循環(huán)后,到這里,說(shuō)明樹(shù)中沒(méi)有相同key 的元素 * * 需要添加新元素node到 x(parent) 目前位置的左子樹(shù)/右子樹(shù) */ node.parent = parent; if (parent != null) { // 判斷node與parent 的key 誰(shuí)大 int cmp = node.key.compareTo(parent.key); if (cmp > 0) {// 當(dāng)前node的key比parent 的key大,需要把node放入parent 的右子節(jié)點(diǎn) parent.right = node; } else {// 當(dāng)前node的key比parent 的key小,需要把node放入parent 的左子節(jié)點(diǎn) parent.left = node; } } else {// parent == null; 說(shuō)明為空樹(shù) this.root = node;// 直接給樹(shù)根賦值為node } // 新元素node 加入樹(shù)中之后,要調(diào)用修復(fù)紅黑樹(shù)平衡的方法 insertFixUp(node); } /** * 插入后修復(fù)紅黑樹(shù)平衡的方法 * |---情景1:如果紅黑樹(shù)為空樹(shù),需要將根節(jié)點(diǎn)染為黑色 * |---情景2:如果插入節(jié)點(diǎn)的key已經(jīng)存在,(這種情況不需要處理,因?yàn)樾薷臉?shù)中的值不會(huì)觸發(fā)紅黑樹(shù)修復(fù)平衡方法) * |---情景3:如果插入節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)為黑色,這種情況不需要處理,(參考紅黑樹(shù)的性質(zhì)4和性指5去理解) * (因?yàn)樗迦氲穆窂街?黑色節(jié)點(diǎn)數(shù)沒(méi)發(fā)生變化,所以紅黑樹(shù)依然平衡) * <p> * 情景4 需要去處理的情景 * |---情景4:插入節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)為紅色,(違反紅黑樹(shù)性質(zhì)4,不能有兩個(gè)紅色節(jié)點(diǎn)相連) * |---情景4.1:叔叔節(jié)點(diǎn)存在,并且為紅色(父-叔 雙紅) * 處理:將爸爸和叔叔染成黑色,將爺爺染成紅色,并且再以爺爺節(jié)點(diǎn)為當(dāng)前節(jié)點(diǎn),進(jìn)行下一輪處理 * |---情景4.2:叔叔節(jié)點(diǎn)不存在,或者為黑色,父節(jié)點(diǎn)為爺爺節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù) * 處理: * |---情景4.2.1:插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)(LL情況) * 處理:將父節(jié)點(diǎn)染為黑色,將爺爺染為紅色,然后以爺爺節(jié)點(diǎn)右旋即可 * |---情景4.2.2:插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)(LR情況) * 處理:將父節(jié)點(diǎn)進(jìn)行一次左旋,得到LL雙紅情景(4.2.1),然后指定父節(jié)點(diǎn)為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)進(jìn)行下一輪處理 * |---情景4.3:叔叔節(jié)點(diǎn)不存在,或者為黑色,父節(jié)點(diǎn)為爺爺節(jié)點(diǎn)的右子樹(shù) * |---情景4.3.1:插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)(RR情況) * 處理:將父節(jié)點(diǎn)染為黑色,將爺爺節(jié)點(diǎn)染為紅色,然后以爺爺節(jié)點(diǎn)左旋即可 * |---情景4.3.2:插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)(RL情況) * 處理:以父節(jié)點(diǎn)進(jìn)行一次右旋,得到RR雙紅情景(4.3.1),然后指定父節(jié)點(diǎn)為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)進(jìn)行下一輪處理 */ private void insertFixUp(RBNode node) { RBNode parent = parentOf(node);// 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn) RBNode gparent = parentOf(parent);// 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的爺爺節(jié)點(diǎn) // 存在父節(jié)點(diǎn)且父節(jié)點(diǎn)為紅色 if (parent != null && isRed(parent)) { // 父節(jié)點(diǎn)是紅色的,那么一定存在爺爺節(jié)點(diǎn)(性質(zhì)2:根節(jié)點(diǎn)只能是黑色) // 父節(jié)點(diǎn)為爺爺節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù) if (parent == gparent.left) { RBNode uncle = gparent.right; // 情景4.1:叔叔節(jié)點(diǎn)存在,并且為紅色(父-叔 雙紅) // 將父和叔染色為黑色,再將爺爺染紅,并將爺爺設(shè)置為當(dāng)前節(jié)點(diǎn),進(jìn)入下一次循環(huán)判斷 if (uncle != null && isRed(uncle)) { setBlack(parent); setBlack(uncle); setRed(gparent); insertFixUp(gparent); return; } // 情景4.2:叔叔節(jié)點(diǎn)不存在,或者為黑色,父節(jié)點(diǎn)為爺爺節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù) if (uncle == null || isBlack(uncle)) { /** * 情景4.2.1:插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)(LL情況) * 處理:將父節(jié)點(diǎn)染為黑色,將爺爺染為紅色,然后以爺爺節(jié)點(diǎn)右旋即可 */ // 插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)(LL情況)=> // 變色(父節(jié)點(diǎn)變黑,爺爺節(jié)點(diǎn)變紅),右旋爺爺節(jié)點(diǎn) if (node == parent.left) { setBlack(parent); setRed(gparent); rightRotate(gparent);// 以gparent 右旋 } /** * 情景4.2.2:插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)(LR情況) * 處理:將父節(jié)點(diǎn)進(jìn)行一次左旋,得到LL雙紅情景(4.2.1),然后指定父節(jié)點(diǎn)為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)進(jìn)行下一輪處理 */ // 插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)(LR情況)=> // 左旋(父節(jié)點(diǎn)),當(dāng)前節(jié)點(diǎn)設(shè)置為父節(jié)點(diǎn),進(jìn)入下一次循環(huán) if (node == parent.right) { leftRotate(parent);// parent 左旋 insertFixUp(parent);// 進(jìn)行下一輪處理 return; } } } else {// 父節(jié)點(diǎn)為爺爺節(jié)點(diǎn)的右子樹(shù) RBNode uncle = gparent.left; // 情景4.1:叔叔節(jié)點(diǎn)存在,并且為紅色(父-叔 雙紅) // 將父和叔染色為黑色,再將爺爺染紅,并將爺爺設(shè)置為當(dāng)前節(jié)點(diǎn),進(jìn)入下一次循環(huán)判斷 if (uncle != null && isRed(uncle)) { setBlack(parent); setBlack(uncle); setRed(gparent); insertFixUp(gparent);// 進(jìn)行下一輪處理 return; } // 情景4.3:叔叔節(jié)點(diǎn)不存在,或者為黑色,父節(jié)點(diǎn)為爺爺節(jié)點(diǎn)的右子樹(shù) if (uncle == null || isBlack(uncle)) { /** * 情景4.3.1:插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)(RR情況) * 處理:將父節(jié)點(diǎn)染為黑色,將爺爺節(jié)點(diǎn)染為紅色,然后以爺爺節(jié)點(diǎn)左旋即可 */ // 插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)(RR情況)=> // 變色(父節(jié)點(diǎn)變黑,爺爺節(jié)點(diǎn)變紅),右旋爺爺節(jié)點(diǎn) if (node == parent.right) { setBlack(parent); setRed(gparent); leftRotate(gparent); } /** * 情景4.3.2:插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)(RL情況) * 處理:以父節(jié)點(diǎn)進(jìn)行一次右旋,得到RR雙紅情景(4.3.1),然后指定父節(jié)點(diǎn)為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)進(jìn)行下一輪處理 */ // 插入節(jié)點(diǎn)為其父節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)(RL情況) // 右旋(父節(jié)點(diǎn))得到RR情況,當(dāng)前節(jié)點(diǎn)設(shè)置為父節(jié)點(diǎn),進(jìn)入下一次循環(huán) if (node == parent.left) { rightRotate(parent); insertFixUp(parent); return; } } } } setBlack(this.root); } // 靜態(tài)內(nèi)部類 static class RBNode<K extends Comparable<K>, V> { private RBNode parent;// 父節(jié)點(diǎn) private RBNode left;// 左子樹(shù) private RBNode right;// 右子樹(shù) private boolean color;// 顏色 private K key;// 鍵 private V value;// 值 public RBNode(RBNode parent, RBNode left, RBNode right, boolean color, K key, V value) { this.parent = parent; this.left = left; this.right = right; this.color = color; this.key = key; this.value = value; } public RBNode() { } public RBNode getParent() { return parent; } public void setParent(RBNode parent) { this.parent = parent; } public RBNode getLeft() { return left; } public void setLeft(RBNode left) { this.left = left; } public RBNode getRight() { return right; } public void setRight(RBNode right) { this.right = right; } public boolean isColor() { return color; } public void setColor(boolean color) { this.color = color; } public K getKey() { return key; } public void setKey(K key) { this.key = key; } public V getValue() { return value; } public void setValue(V value) { this.value = value; } } }
代碼測(cè)試:
這里在網(wǎng)上找的一個(gè)打印紅黑樹(shù)的工具類:
TreeOperation.java
package com.haust.map; /** * @Auther: csp1999 * @Date: 2020/11/09/15:10 * @Description: 打印紅黑樹(shù)的工具類 */ public class TreeOperation { /* 樹(shù)的結(jié)構(gòu)示例: 1 / \ 2 3 / \ / \ 4 5 6 7 */ // 用于獲得樹(shù)的層數(shù) public static int getTreeDepth(RBTree.RBNode root) { return root == null ? 0 : (1 + Math.max(getTreeDepth(root.getLeft()), getTreeDepth(root.getRight()))); } private static void writeArray(RBTree.RBNode currNode, int rowIndex, int columnIndex, String[][] res, int treeDepth) { // 保證輸入的樹(shù)不為空 if (currNode == null) return; // 先將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)保存到二維數(shù)組中 res[rowIndex][columnIndex] = String.valueOf(currNode.getKey() /*+ "-" + (currNode.isColor() ? "R" : "B") + ""*/); // 計(jì)算當(dāng)前位于樹(shù)的第幾層 int currLevel = ((rowIndex + 1) / 2); // 若到了最后一層,則返回 if (currLevel == treeDepth) return; // 計(jì)算當(dāng)前行到下一行,每個(gè)元素之間的間隔(下一行的列索引與當(dāng)前元素的列索引之間的間隔) int gap = treeDepth - currLevel - 1; // 對(duì)左兒子進(jìn)行判斷,若有左兒子,則記錄相應(yīng)的"/"與左兒子的值 if (currNode.getLeft() != null) { res[rowIndex + 1][columnIndex - gap] = "/"; writeArray(currNode.getLeft(), rowIndex + 2, columnIndex - gap * 2, res, treeDepth); } // 對(duì)右兒子進(jìn)行判斷,若有右兒子,則記錄相應(yīng)的"\"與右兒子的值 if (currNode.getRight() != null) { res[rowIndex + 1][columnIndex + gap] = "\\"; writeArray(currNode.getRight(), rowIndex + 2, columnIndex + gap * 2, res, treeDepth); } } public static void show(RBTree.RBNode root) { if (root == null) System.out.println("EMPTY!"); // 得到樹(shù)的深度 int treeDepth = getTreeDepth(root); // 最后一行的寬度為2的(n - 1)次方乘3,再加1 // 作為整個(gè)二維數(shù)組的寬度 int arrayHeight = treeDepth * 2 - 1; int arrayWidth = (2 << (treeDepth - 2)) * 3 + 1; // 用一個(gè)字符串?dāng)?shù)組來(lái)存儲(chǔ)每個(gè)位置應(yīng)顯示的元素 String[][] res = new String[arrayHeight][arrayWidth]; // 對(duì)數(shù)組進(jìn)行初始化,默認(rèn)為一個(gè)空格 for (int i = 0; i < arrayHeight; i++) { for (int j = 0; j < arrayWidth; j++) { res[i][j] = " "; } } // 從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始,遞歸處理整個(gè)樹(shù) // res[0][(arrayWidth + 1)/ 2] = (char)(root.val + '0'); writeArray(root, 0, arrayWidth / 2, res, treeDepth); // 此時(shí),已經(jīng)將所有需要顯示的元素儲(chǔ)存到了二維數(shù)組中,將其拼接并打印即可 for (String[] line : res) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < line.length; i++) { sb.append(line[i]); if (line[i].length() > 1 && i <= line.length - 1) { i += line[i].length() > 4 ? 2 : line[i].length() - 1; } } System.out.println(sb.toString()); } } }
測(cè)試:
package com.haust.map; import java.util.Scanner; /** * @Auther: csp1999 * @Date: 2020/11/09/15:08 * @Description: RBTree紅黑樹(shù) 測(cè)試 */ public class RBTreeTest { public static void main(String[] args) { RBTree<String, Object> rbtree = new RBTree(); //測(cè)試輸入:ijkgefhdabc while(true) { Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.println("請(qǐng)輸入key:"); String key = sc.next(); rbtree.insert(key, null); TreeOperation.show(rbtree.getRoot()); } } }
測(cè)試依次輸入:**i j k g e f h d a b c **
為什么輸入字符而不是數(shù)字呢?
因?yàn)闉榱朔奖闫鹨?jiàn),RBTree比對(duì)節(jié)點(diǎn)大小時(shí) 直接使用的是 node.key.compareTo(parent.key);這個(gè)其實(shí)是按照字符串比對(duì)的! 所以,大家盡量使用 a,b,c,d,e,f,g,h,i…這種風(fēng)格去測(cè)試!
請(qǐng)輸入key: i i-B 請(qǐng)輸入key: j i-B \ j-R 請(qǐng)輸入key: k j-B / \ i-R k-R 請(qǐng)輸入key: g j-B / \ i-B k-B / g-R 請(qǐng)輸入key: e j-B / \ g-B k-B / \ e-R i-R 請(qǐng)輸入key: f j-B / \ g-R k-B / \ e-B i-B \ f-R 請(qǐng)輸入key: h j-B / \ g-R k-B / \ e-B i-B \ / f-R h-R 請(qǐng)輸入key: d j-B / \ g-R k-B / \ e-B i-B / \ / d-R f-R h-R 請(qǐng)輸入key: a g-B / \ e-R j-R / \ / \ d-B f-B i-B k-B / / a-R h-R 請(qǐng)輸入key: b g-B / \ e-R j-R / \ / \ b-B f-B i-B k-B / \ / a-R d-R h-R 請(qǐng)輸入key: c g-B / \ e-B j-B / \ / \ b-R f-B i-B k-B / \ / a-B d-B h-R / c-R
手寫(xiě)紅黑樹(shù)完畢!下面我們?nèi)タ匆幌翲ashMap底層的紅黑樹(shù)相關(guān)操作!
4. HashMap底層的紅黑樹(shù)
由上面的紅黑樹(shù)介紹,我們知道了紅黑樹(shù)具有以下5種性質(zhì):
紅黑樹(shù)的性質(zhì)性質(zhì)
紅黑樹(shù)的性質(zhì) |
性質(zhì)1:每個(gè)節(jié)點(diǎn)要么是黑色,要么是紅色。 |
性質(zhì)2:根節(jié)點(diǎn)是黑色。 |
性質(zhì)3:每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)(NIL)是黑色。 |
性質(zhì)4:每個(gè)紅色節(jié)點(diǎn)的兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)一定都是黑色。不能有兩個(gè)紅色節(jié)點(diǎn)相連。 |
性質(zhì)5:任意一節(jié)點(diǎn)到每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的路徑都包含數(shù)量相同的黑結(jié)點(diǎn)。俗稱:黑高! |
紅黑樹(shù)的時(shí)間復(fù)雜度為O(log n),與樹(shù)的高度成正比。
紅黑樹(shù)每次的插入、刪除操作都需要做平衡,平衡時(shí)有可能會(huì)改變根節(jié)點(diǎn)的位置,顏色轉(zhuǎn)換,左旋,右旋等。
結(jié)合之前自定義的紅黑樹(shù)RBTree 我們來(lái)看一下HashMap底層真正的紅黑樹(shù)TreeNode:
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent;// 父節(jié)點(diǎn) TreeNode<K,V> left;// 左子樹(shù) TreeNode<K,V> right;// 右子樹(shù) TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red;// 顏色 /** * 有參構(gòu)造函數(shù) */ TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { super(hash, key, val, next); } /** * 獲取紅黑樹(shù)的根節(jié)點(diǎn) */ final TreeNode<K,V> root() { for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) { if ((p = r.parent) == null) return r; r = p; } } /** * 確保給定的根root是樹(shù)的第一個(gè)節(jié)點(diǎn) */ static <K,V> void moveRootToFront(Node<K,V>[] tab, TreeNode<K,V> root) { ... } /** * 調(diào)用find方法查找. */ final TreeNode<K, V> getTreeNode(int h, Object k) { // 從樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始查找 return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null); } /** * 從根節(jié)點(diǎn)出發(fā)查找具有給定哈希值和鍵的節(jié)點(diǎn).從根節(jié)點(diǎn)出發(fā) * 查找當(dāng)前要插入節(jié)點(diǎn)node的父節(jié)點(diǎn) * * 經(jīng)典二叉查找樹(shù)的查找過(guò)程,先根據(jù)hash值比較,再根據(jù)key值比較決定是查左子樹(shù)還是右子樹(shù)。 */ final TreeNode<K, V> find(int h, Object k, Class<?> kc) { TreeNode<K, V> p = this; do { int ph, dir; K pk; TreeNode<K, V> pl = p.left, pr = p.right, q; if ((ph = p.hash) > h) // 左子樹(shù) p = pl; else if (ph < h) // 右子樹(shù) p = pr; else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) // 找到了直接返回 return p; else if (pl == null) // hash相同但key不同,左子樹(shù)為空查右子樹(shù) p = pr; else if (pr == null) // 右子樹(shù)為空查左子樹(shù) p = pl; else if ((kc != null || (kc = comparableClassFor(k)) != null) && (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0) // 通過(guò)compare方法比較key值的大小決定使用左子樹(shù)還是右子樹(shù) p = (dir < 0) ? pl : pr; else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null) // 如果以上條件都不通過(guò),則嘗試在右子樹(shù)查找 return q; else // 都沒(méi)找到就在左子樹(shù)查找 p = pl; } while (p != null); return null; } /** * 用于在a 和 b 的hash值相等且不可比較時(shí)對(duì)插入進(jìn)行排序 */ static int tieBreakOrder(Object a, Object b) { ... } /** * 對(duì)鏈表進(jìn)行樹(shù)化的方法 *(1)從鏈表的第一個(gè)元素開(kāi)始遍歷; *(2)將第一個(gè)元素作為根節(jié)點(diǎn); *(3)其它元素依次插入到紅黑樹(shù)中,再做平衡; *(4)將根節(jié)點(diǎn)移到鏈表第一元素的位置(因?yàn)槠胶獾臅r(shí)候根節(jié)點(diǎn)會(huì)改變); */ final void treeify(Node<K, V>[] tab) { TreeNode<K, V> root = null; for (TreeNode<K, V> x = this, next; x != null; x = next) { next = (TreeNode<K, V>) x.next; x.left = x.right = null; // 第一個(gè)元素作為根節(jié)點(diǎn)且為黑節(jié)點(diǎn),其它元素依次插入到樹(shù)中再做平衡 if (root == null) { x.parent = null; x.red = false; root = x; } else { K k = x.key; int h = x.hash; Class<?> kc = null; // 從根節(jié)點(diǎn)查找元素插入的位置 for (TreeNode<K, V> p = root; ; ) { int dir, ph; K pk = p.key; if ((ph = p.hash) > h) dir = -1; else if (ph < h) dir = 1; else if ((kc == null && (kc = comparableClassFor(k)) == null) || (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) dir = tieBreakOrder(k, pk); // 如果最后沒(méi)找到元素,則插入 TreeNode<K, V> xp = p; if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { x.parent = xp; if (dir <= 0) xp.left = x; else xp.right = x; // 插入后平衡,默認(rèn)插入的是紅節(jié)點(diǎn),在balanceInsertion()方法里 root = balanceInsertion(root, x); break; } } } } // 把根節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到鏈表的頭節(jié)點(diǎn),因?yàn)榻?jīng)過(guò)平衡之后原來(lái)的第一個(gè)元素不一定是根節(jié)點(diǎn)了 moveRootToFront(tab, root); } /** * 對(duì)紅黑樹(shù)進(jìn)行反樹(shù)化的方法 */ final Node<K,V> untreeify(HashMap<K,V> map) { Node<K,V> hd = null, tl = null; for (Node<K,V> q = this; q != null; q = q.next) { Node<K,V> p = map.replacementNode(q, null); if (tl == null) hd = p; else tl.next = p; tl = p; } return hd; } /** * 向樹(shù)種插入數(shù)據(jù)的方法 *(1)尋找根節(jié)點(diǎn); *(2)從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始查找; *(3)比較hash值及key值,如果都相同,直接返回,在putVal()方法中決定是否要替換value值; *(4)根據(jù)hash值及key值確定在樹(shù)的左子樹(shù)還是右子樹(shù)查找,找到了直接返回; *(5)如果最后沒(méi)有找到則在樹(shù)的相應(yīng)位置插入元素,并做平衡; */ final TreeNode<K, V> putTreeVal(HashMap<K, V> map, Node<K, V>[] tab, int h, K k, V v) { Class<?> kc = null; // 標(biāo)記是否找到這個(gè)key的節(jié)點(diǎn) boolean searched = false; // 找到樹(shù)的根節(jié)點(diǎn) TreeNode<K, V> root = (parent != null) ? root() : this; // 從樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始遍歷 for (TreeNode<K, V> p = root; ; ) { // dir=direction,標(biāo)記是在左邊還是右邊 // ph=p.hash,當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的hash值 int dir, ph; // pk=p.key,當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的key值 K pk; if ((ph = p.hash) > h) { // 當(dāng)前hash比目標(biāo)hash大,說(shuō)明在左邊 dir = -1; } else if (ph < h) // 當(dāng)前hash比目標(biāo)hash小,說(shuō)明在右邊 dir = 1; else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) // 兩者h(yuǎn)ash相同且key相等,說(shuō)明找到了節(jié)點(diǎn),直接返回該節(jié)點(diǎn) // 回到putVal()中判斷是否需要修改其value值 return p; else if ((kc == null && // 如果k是Comparable的子類則返回其真實(shí)的類,否則返回null (kc = comparableClassFor(k)) == null) || // 如果k和pk不是同樣的類型則返回0,否則返回兩者比較的結(jié)果 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) { // 這個(gè)條件表示兩者h(yuǎn)ash相同但是其中一個(gè)不是Comparable類型或者兩者類型不同 // 比如key是Object類型,這時(shí)可以傳String也可以傳Integer,兩者h(yuǎn)ash值可能相同 // 在紅黑樹(shù)中把同樣hash值的元素存儲(chǔ)在同一顆子樹(shù),這里相當(dāng)于找到了這顆子樹(shù)的頂點(diǎn) // 從這個(gè)頂點(diǎn)分別遍歷其左右子樹(shù)去尋找有沒(méi)有跟待插入的key相同的元素 if (!searched) { TreeNode<K, V> q, ch; searched = true; // 遍歷左右子樹(shù)找到了直接返回 if (((ch = p.left) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null) || ((ch = p.right) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null)) return q; } // 如果兩者類型相同,再根據(jù)它們的內(nèi)存地址計(jì)算hash值進(jìn)行比較 dir = tieBreakOrder(k, pk); } TreeNode<K, V> xp = p; if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { // 如果最后確實(shí)沒(méi)找到對(duì)應(yīng)key的元素,則新建一個(gè)節(jié)點(diǎn) Node<K, V> xpn = xp.next; TreeNode<K, V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn); if (dir <= 0) xp.left = x; else xp.right = x; xp.next = x; x.parent = x.prev = xp; if (xpn != null) ((TreeNode<K, V>) xpn).prev = x; // 插入樹(shù)節(jié)點(diǎn)后平衡 // 把root節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到鏈表的第一個(gè)節(jié)點(diǎn) moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x)); return null; } } } // remove 調(diào)用 removeNode //public V remove(Object key) { // Node<K, V> e; // return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? // null : e.value; //} final Node<K, V> removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) { Node<K, V>[] tab; Node<K, V> p; int n, index; // 如果桶的數(shù)量大于0且待刪除的元素所在的桶的第一個(gè)元素不為空 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { Node<K, V> node = null, e; K k; V v; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 如果第一個(gè)元素正好就是要找的元素,賦值給node變量后續(xù)刪除使用 node = p; else if ((e = p.next) != null) { if (p instanceof TreeNode) // 如果第一個(gè)元素是樹(shù)節(jié)點(diǎn),則以樹(shù)的方式查找節(jié)點(diǎn) node = ((TreeNode<K, V>) p).getTreeNode(hash, key); else { // 否則遍歷整個(gè)鏈表查找元素 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e; break; } p = e; } while ((e = e.next) != null); } } // 如果找到了元素,則看參數(shù)是否需要匹配value值,如果不需要匹配直接刪除, // 如果需要匹配則看value值是否與傳入的value相等 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { if (node instanceof TreeNode) // 如果是樹(shù)節(jié)點(diǎn),調(diào)用樹(shù)的刪除方法(以node調(diào)用的,是刪除自己) ((TreeNode<K, V>) node).removeTreeNode(this, tab, movable); else if (node == p) // 如果待刪除的元素是第一個(gè)元素,則把第二個(gè)元素移到第一的位置 tab[index] = node.next; else // 否則刪除node節(jié)點(diǎn) p.next = node.next; ++modCount; --size; // 刪除節(jié)點(diǎn)后置處理 afterNodeRemoval(node); return node; } } return null; } /** *(1)先查找元素所在的節(jié)點(diǎn); *(2)如果找到的節(jié)點(diǎn)是樹(shù)節(jié)點(diǎn),則按樹(shù)的移除節(jié)點(diǎn)處理; *(3)如果找到的節(jié)點(diǎn)是桶中的第一個(gè)節(jié)點(diǎn),則把第二個(gè)節(jié)點(diǎn)移到第一的位置; *(4)否則按鏈表刪除節(jié)點(diǎn)處理; *(5)修改size,調(diào)用移除節(jié)點(diǎn)后置處理等; */ final void removeTreeNode(HashMap<K, V> map, Node<K, V>[] tab, boolean movable) { int n; // 如果桶的數(shù)量為0直接返回 if (tab == null || (n = tab.length) == 0) return; // 節(jié)點(diǎn)在桶中的索引 int index = (n - 1) & hash; // 第一個(gè)節(jié)點(diǎn),根節(jié)點(diǎn),根左子節(jié)點(diǎn) TreeNode<K, V> first = (TreeNode<K, V>) tab[index], root = first, rl; // 后繼節(jié)點(diǎn),前置節(jié)點(diǎn) TreeNode<K, V> succ = (TreeNode<K, V>) next, pred = prev; if (pred == null) // 如果前置節(jié)點(diǎn)為空,說(shuō)明當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是根節(jié)點(diǎn),則把后繼節(jié)點(diǎn)賦值到第一個(gè)節(jié)點(diǎn)的位置,相當(dāng)于刪除了當(dāng)前節(jié)點(diǎn) tab[index] = first = succ; else // 否則把前置節(jié)點(diǎn)的下個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的后繼節(jié)點(diǎn),相當(dāng)于刪除了當(dāng)前節(jié)點(diǎn) pred.next = succ; // 如果后繼節(jié)點(diǎn)不為空,則讓后繼節(jié)點(diǎn)的前置節(jié)點(diǎn)指向當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的前置節(jié)點(diǎn),相當(dāng)于刪除了當(dāng)前節(jié)點(diǎn) if (succ != null) succ.prev = pred; // 如果第一個(gè)節(jié)點(diǎn)為空,說(shuō)明沒(méi)有后繼節(jié)點(diǎn)了,直接返回 if (first == null) return; // 如果根節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)不為空,則重新查找父節(jié)點(diǎn) if (root.parent != null) root = root.root(); // 如果根節(jié)點(diǎn)為空,則需要反樹(shù)化(將樹(shù)轉(zhuǎn)化為鏈表) // 如果需要移動(dòng)節(jié)點(diǎn)且樹(shù)的高度比較小,則需要反樹(shù)化 if (root == null || (movable && (root.right == null || (rl = root.left) == null || rl.left == null))) { tab[index] = first.untreeify(map); // too small return; } // 分割線,以上都是刪除鏈表中的節(jié)點(diǎn),下面才是直接刪除紅黑樹(shù)的節(jié)點(diǎn)(因?yàn)門(mén)reeNode本身即是鏈表節(jié)點(diǎn)又是樹(shù)節(jié)點(diǎn)) // 刪除紅黑樹(shù)節(jié)點(diǎn)的大致過(guò)程是尋找右子樹(shù)中最小的節(jié)點(diǎn)放到刪除節(jié)點(diǎn)的位置,然后做平衡,此處不過(guò)多注釋 TreeNode<K, V> p = this, pl = left, pr = right, replacement; if (pl != null && pr != null) { TreeNode<K, V> s = pr, sl; while ((sl = s.left) != null) // find successor s = sl; boolean c = s.red; s.red = p.red; p.red = c; // swap colors TreeNode<K, V> sr = s.right; TreeNode<K, V> pp = p.parent; if (s == pr) { // p was s's direct parent p.parent = s; s.right = p; } else { TreeNode<K, V> sp = s.parent; if ((p.parent = sp) != null) { if (s == sp.left) sp.left = p; else sp.right = p; } if ((s.right = pr) != null) pr.parent = s; } p.left = null; if ((p.right = sr) != null) sr.parent = p; if ((s.left = pl) != null) pl.parent = s; if ((s.parent = pp) == null) root = s; else if (p == pp.left) pp.left = s; else pp.right = s; if (sr != null) replacement = sr; else replacement = p; } else if (pl != null) replacement = pl; else if (pr != null) replacement = pr; else replacement = p; if (replacement != p) { TreeNode<K, V> pp = replacement.parent = p.parent; if (pp == null) root = replacement; else if (p == pp.left) pp.left = replacement; else pp.right = replacement; p.left = p.right = p.parent = null; } TreeNode<K, V> r = p.red ? root : balanceDeletion(root, replacement); if (replacement == p) { // detach TreeNode<K, V> pp = p.parent; p.parent = null; if (pp != null) { if (p == pp.left) pp.left = null; else if (p == pp.right) pp.right = null; } } if (movable) moveRootToFront(tab, r); } /** * Splits nodes in a tree bin into lower and upper tree bins, * or untreeifies if now too small. Called only from resize; * see above discussion about split bits and indices. * * @param map the map * @param tab the table for recording bin heads * @param index the index of the table being split * @param bit the bit of hash to split on */ final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) { ... } // 左旋 static <K,V> TreeNode<K,V> rotateLeft(TreeNode<K,V> root, TreeNode<K,V> p) { TreeNode<K,V> r, pp, rl; if (p != null && (r = p.right) != null) { if ((rl = p.right = r.left) != null) rl.parent = p; if ((pp = r.parent = p.parent) == null) (root = r).red = false; else if (pp.left == p) pp.left = r; else pp.right = r; r.left = p; p.parent = r; } return root; } // 右旋 static <K,V> TreeNode<K,V> rotateRight(TreeNode<K,V> root, TreeNode<K,V> p) { TreeNode<K,V> l, pp, lr; if (p != null && (l = p.left) != null) { if ((lr = p.left = l.right) != null) lr.parent = p; if ((pp = l.parent = p.parent) == null) (root = l).red = false; else if (pp.right == p) pp.right = l; else pp.left = l; l.right = p; p.parent = l; } return root; } // 修復(fù)紅黑樹(shù)平衡的方法 static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root, TreeNode<K,V> x) { x.red = true; for (TreeNode<K,V> xp, xpp, xppl, xppr;;) { if ((xp = x.parent) == null) { x.red = false; return x; } else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null) return root; if (xp == (xppl = xpp.left)) { if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) { xppr.red = false; xp.red = false; xpp.red = true; x = xpp; } else { if (x == xp.right) { root = rotateLeft(root, x = xp); xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent; } if (xp != null) { xp.red = false; if (xpp != null) { xpp.red = true; root = rotateRight(root, xpp); } } } } else { if (xppl != null && xppl.red) { xppl.red = false; xp.red = false; xpp.red = true; x = xpp; } else { if (x == xp.left) { root = rotateRight(root, x = xp); xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent; } if (xp != null) { xp.red = false; if (xpp != null) { xpp.red = true; root = rotateLeft(root, xpp); } } } } } } static <K,V> TreeNode<K,V> balanceDeletion(TreeNode<K,V> root, TreeNode<K,V> x) { for (TreeNode<K,V> xp, xpl, xpr;;) { if (x == null || x == root) return root; else if ((xp = x.parent) == null) { x.red = false; return x; } else if (x.red) { x.red = false; return root; } else if ((xpl = xp.left) == x) { if ((xpr = xp.right) != null && xpr.red) { xpr.red = false; xp.red = true; root = rotateLeft(root, xp); xpr = (xp = x.parent) == null ? null : xp.right; } if (xpr == null) x = xp; else { TreeNode<K,V> sl = xpr.left, sr = xpr.right; if ((sr == null || !sr.red) && (sl == null || !sl.red)) { xpr.red = true; x = xp; } else { if (sr == null || !sr.red) { if (sl != null) sl.red = false; xpr.red = true; root = rotateRight(root, xpr); xpr = (xp = x.parent) == null ? null : xp.right; } if (xpr != null) { xpr.red = (xp == null) ? false : xp.red; if ((sr = xpr.right) != null) sr.red = false; } if (xp != null) { xp.red = false; root = rotateLeft(root, xp); } x = root; } } } else { // symmetric if (xpl != null && xpl.red) { xpl.red = false; xp.red = true; root = rotateRight(root, xp); xpl = (xp = x.parent) == null ? null : xp.left; } if (xpl == null) x = xp; else { TreeNode<K,V> sl = xpl.left, sr = xpl.right; if ((sl == null || !sl.red) && (sr == null || !sr.red)) { xpl.red = true; x = xp; } else { if (sl == null || !sl.red) { if (sr != null) sr.red = false; xpl.red = true; root = rotateLeft(root, xpl); xpl = (xp = x.parent) == null ? null : xp.left; } if (xpl != null) { xpl.red = (xp == null) ? false : xp.red; if ((sl = xpl.left) != null) sl.red = false; } if (xp != null) { xp.red = false; root = rotateRight(root, xp); } x = root; } } } } } /** * Recursive invariant check */ static <K,V> boolean checkInvariants(TreeNode<K,V> t) { TreeNode<K,V> tp = t.parent, tl = t.left, tr = t.right, tb = t.prev, tn = (TreeNode<K,V>)t.next; if (tb != null && tb.next != t) return false; if (tn != null && tn.prev != t) return false; if (tp != null && t != tp.left && t != tp.right) return false; if (tl != null && (tl.parent != t || tl.hash > t.hash)) return false; if (tr != null && (tr.parent != t || tr.hash < t.hash)) return false; if (t.red && tl != null && tl.red && tr != null && tr.red) return false; if (tl != null && !checkInvariants(tl)) return false; if (tr != null && !checkInvariants(tr)) return false; return true; } }
(1)TreeNode本身既是鏈表節(jié)點(diǎn)也是紅黑樹(shù)節(jié)點(diǎn);
(2)先刪除鏈表節(jié)點(diǎn);
(3)再刪除紅黑樹(shù)節(jié)點(diǎn)并做平衡;
5 將鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑樹(shù) treeifyBin()
結(jié)點(diǎn)添加完成之后判斷此時(shí)結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)是否大于 TREEIFY_THRESHOLD 臨界值 8,如果大于則將鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑樹(shù),轉(zhuǎn)換紅黑樹(shù)的方法 treeifyBin,整體代碼如下:
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st //轉(zhuǎn)換為紅黑樹(shù) tab表示數(shù)組名 hash表示哈希值 treeifyBin(tab, hash);
treeifyBin 方法如下所示:
/* 替換指定哈希表的索引處桶中的所有鏈接結(jié)點(diǎn),除非表太小,否則將修改大小。 Node<K,V>[] tab = tab 數(shù)組名 int hash = hash表示哈希值 */ final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { int n, index; Node<K,V> e; /* 如果當(dāng)前數(shù)組為空或者數(shù)組的長(zhǎng)度小于進(jìn)行樹(shù)形化的閾值(MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64), 就去擴(kuò)容。而不是將結(jié)點(diǎn)變?yōu)榧t黑樹(shù)。 目的:如果數(shù)組很小,那么轉(zhuǎn)換紅黑樹(shù),然后遍歷效率要低一些。這時(shí)進(jìn)行擴(kuò)容, 那么重新計(jì)算哈希值,鏈表長(zhǎng)度有可能就變短了,數(shù)據(jù)會(huì)放到數(shù)組中,這樣相對(duì)來(lái)說(shuō)效率高一些。 */ if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) //擴(kuò)容方法 resize(); else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { /* 1)執(zhí)行到這里說(shuō)明哈希表中的數(shù)組長(zhǎng)度大于閾值64,開(kāi)始進(jìn)行樹(shù)形化 2)e = tab[index = (n - 1) & hash]表示將數(shù)組中的元素取出賦值給e, e是哈希表中指定位置桶里的鏈表結(jié)點(diǎn),從第一個(gè)開(kāi)始 */ // hd:紅黑樹(shù)的頭結(jié)點(diǎn) tl:紅黑樹(shù)的尾結(jié)點(diǎn) TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; do { // 新創(chuàng)建一個(gè)樹(shù)的結(jié)點(diǎn),內(nèi)容和當(dāng)前鏈表結(jié)點(diǎn)e一致 TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p; // 將新創(chuàng)鍵的p結(jié)點(diǎn)賦值給紅黑樹(shù)的頭結(jié)點(diǎn) else { p.prev = tl; // 將上一個(gè)結(jié)點(diǎn)p賦值給現(xiàn)在的p的前一個(gè)結(jié)點(diǎn) tl.next = p; // 將現(xiàn)在結(jié)點(diǎn)p作為樹(shù)的尾結(jié)點(diǎn)的下一個(gè)結(jié)點(diǎn) } tl = p; /* e = e.next 將當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的下一個(gè)結(jié)點(diǎn)賦值給e,如果下一個(gè)結(jié)點(diǎn)不等于null 則回到上面繼續(xù)取出鏈表中結(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換為紅黑樹(shù) */ } while ((e = e.next) != null); /* 讓桶中的第一個(gè)元素即數(shù)組中的元素指向新建的紅黑樹(shù)的結(jié)點(diǎn),以后這個(gè)桶里的元素就是紅黑樹(shù) 而不是鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了 */ if ((tab[index] = hd) != null) hd.treeify(tab); } }
總結(jié):
上述操作一共做了如下幾件事:
- 根據(jù)哈希表中元素個(gè)數(shù)確定是擴(kuò)容還是樹(shù)形化。
- 如果是樹(shù)形化遍歷桶中的元素,創(chuàng)建相同個(gè)數(shù)的樹(shù)形結(jié)點(diǎn),復(fù)制內(nèi)容,建立起聯(lián)系。
- 然后讓桶中的第一個(gè)元素指向新創(chuàng)建的樹(shù)根結(jié)點(diǎn),替換桶的鏈表內(nèi)容為樹(shù)形化內(nèi)容。儲(chǔ)在原來(lái)桶的位置,高位鏈表搬移到原來(lái)桶的位置加舊容量的位置
希望大家多多關(guān)注腳本之家的其他內(nèi)容!
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