HashMap 与红黑树

传统 HashMap的缺点

JDK 1.8 以前 HashMap 的实现是 数组+链表(单向)，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。

// 元素定义部分源码
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    V value;
    Node<K,V> next;

    Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }
}

当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，这个时候 HashMap 就相当于一个单链表，假如单链表有 n 个元素，遍历的时间复杂度就是 O(n)，完全失去了它的优势。

针对这种情况，JDK 1.8 中引入了红黑树（查找时间复杂度为 O(logn)）来优化这个问题

JDK1.8中HashMap的数据结构

HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的

新增红黑树

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {



 TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links



 TreeNode<K,V> left;



 TreeNode<K,V> right;



 TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion


 boolean red;

}

TREEIFY\_THRESHOLD static final int TREEIFY\_THRESHOLD = 8

一个桶的树化阈值，当桶中元素个数超过这个值时，需要使用红黑树节点替换链表节点

UNTREEIFY\_THRESHOLD static final int UNTREEIFY\_THRESHOLD = 6
一个树的链表还原阈值，当扩容时，桶中元素个数小于这个值，就会把树形的桶元素 还原（切分）为链表结构

MIN\_TREEIFY\_CAPACITY
static final int MIN\_TREEIFY\_CAPACITY = 64
当哈希表中的容量大于这个值时，表中的桶才能进行树形化

否则桶内元素太多时会扩容，而不是树形化

为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于 4 * TREEIFY\_THRESHOLD

HashMap 在 JDK 1.8 中新增的操作：桶的树形化 treeifyBin()

在Java 8 中，如果一个桶中的元素个数超过 TREEIFY\_THRESHOLD(默认是 8 )，就使用红黑树来替换链表，从而提高速度。

这个替换的方法叫 treeifyBin() 即树形化。//将桶内所有的 链表节点 替换成 红黑树节点

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {

int n, index; Node<K,V> e;

//如果当前哈希表为空，或者哈希表中元素的个数小于 进行树形化的阈值(默认为 64)，就去新建/扩容

if (tab == null || (n = tab.length) < MIN\_TREEIFY\_CAPACITY)

resize();

else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {

//如果哈希表中的元素个数超过了 树形化阈值，进行树形化

// e 是哈希表中指定位置桶里的链表节点，从第一个开始

TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; //红黑树的头、尾节点

do {

//新建一个树形节点，内容和当前链表节点 e 一致

TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);

if (tl == null) //确定树头节点

hd = p;

else {

p.prev = tl;

tl.next = p;

}

tl = p;

}while ((e = e.next) != null);

//让桶的第一个元素指向新建的红黑树头结点，以后这个桶里的元素就是红黑树而不是链表了

if ((tab[index] = hd) != null){

hd.treeify(tab);

}

}

TreeNode<K,V> replacementTreeNode(Node<K,V> p, Node<K,V> next) {

return new TreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next);

}
1.根据哈希表中元素个数确定是扩容还是树形化
2.如果是树形化遍历桶中的元素，创建相同个数的树形节点，复制内容，建立起联系
3.然后让桶第一个元素指向新建的树头结点，替换桶的链表内容为树形内容

1.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；

2.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；

3.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；

4.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；

5.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；

6.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。