TreeMap原理(下)

阅读:246

目录介绍

  • 01.构造函数和成员变量
  • 02.put插入函数源码
  • 03.get获取函数源码
  • 04.如何保证有序性

02.put函数源码

  • 如果存在的话,old value被替换;如果不存在的话,则新添一个节点,然后对做红黑树的平衡操作。
    public V put(K key, V value) {
        Entry<K,V> t = root;
        if (t == null) {
            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;
        // split comparator and comparable paths
        Comparator<? super K> cpr = comparator;
            // 如果该节点存在,则替换值直接返回
        if (cpr != null) {
            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 {
            if (key == null)
                throw new NullPointerException();
            @SuppressWarnings("unchecked")
                Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
            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);
        }
        // 如果该节点未存在,则新建
        Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent);
        if (cmp < 0)
            parent.left = e;
        else
            parent.right = e;
        
        // 红黑树平衡调整
        fixAfterInsertion(e);
        size++;
        modCount++;
        return null;
    }
    

03.get获取函数源码

  • get函数则相对来说比较简单,以log(n)的复杂度进行get。
    final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        // Offload comparator-based version for sake of performance
        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;
            // 按照二叉树搜索的方式进行搜索,搜到返回
        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;
    }
    public V get(Object key) {
        Entry<K,V> p = getEntry(key);
        return (p==null ? null : p.value);
    }
    

04.如何保证有序性

  • TreeMap是如何保证其迭代输出是有序的呢?
    • 其实从宏观上来讲,就相当于树的中序遍历(LDR)。我们先看一下迭代输出的步骤
    for(Entry<Integer, String> entry : tmap.entrySet()) {
        System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
    }
    

    • for语句会做如下转换为:
    for(Iterator<Map.Entry<String, String>> it = tmap.entrySet().iterator() ; tmap.hasNext(); ) {
        Entry<Integer, String> entry = it.next();
        System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
    }

    • 在it.next()的调用中会使用nextEntry调用successor这个是过的后继的重点。
  • 然后看一下successor函数
    static <K,V> TreeMap.Entry<K,V> successor(Entry<K,V> t) {
        if (t == null)
            return null;
        else if (t.right != null) {
            // 有右子树的节点,后继节点就是右子树的“最左节点”
            // 因为“最左子树”是右子树的最小节点
            Entry<K,V> p = t.right;
            while (p.left != null)
                p = p.left;
            return p;
        } else {
            // 如果右子树为空,则寻找当前节点所在左子树的第一个祖先节点
            // 因为左子树找完了,根据LDR该D了
            Entry<K,V> p = t.parent;
            Entry<K,V> ch = t;
            // 保证左子树
            while (p != null && ch == p.right) {
                ch = p;
                p = p.parent;
            }
            return p;
        }
    }
    

    • 怎么理解这个successor呢?只要记住,这个是中序遍历就好了,L-D-R。具体细节如下:
      • a. 空节点,没有后继
      • b. 有右子树的节点,后继就是右子树的“最左节点”
      • c. 无右子树的节点,后继就是该节点所在左子树的第一个祖先节点
    • a.好理解,不过b, c,有点像绕口令啊,没关系,上图举个例子就懂了!
      • 有右子树的节点,节点的下一个节点,肯定在右子树中,而右子树中“最左”的那个节点则是右树中最小的一个,那么当然是右子树的“最左节点”,就好像下图所示:
      • 1.png

      • 无右子树的节点,先找到这个节点所在的左子树(右图),那么这个节点所在的左子树的父节点(绿色节点),就是下一个节点。


赞赏支持


精彩留言

发表评论