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1. Map
Map在《Core Java》中称之为-->映射
映射的模型图是这样的：
映射的模型图
1.1 Map 和 Collection 的区别
-
Map 集合的特点：讲键映射到值的对象，一个映射不能包含重复的键，每个键最多只能映射到一个值
-
Map 和 Collection 集合的区别：
- Map 集合存储元素是成对出现的，Map 的键是唯一的，值是可以重复的
- Collection 集合存储元素是单独出现的，Collection 的儿子 Set 是唯一的，List 是可以重复的
-
要点
1. Map 集合的数据结构针对键有效，跟值无关
2. Collction 集合的数据结构针对元素有效
1.2 Map 的功能
下面来看 Map 的源码：
Map 的内部类 Entry
简单常用的Map功能有这么一些：
/**
* 将指定值与此映射中的指定键关联（可选操作）。
* 如果映射先前包含键的映射，则旧值将替换为指定值。
* 如果键不是第一次存储，就用值把以前的值替换掉，返回以前的值
* @param key 与指定值关联的键
* @param value 要与指定键关联的值
*/
V put(K key, V value);
/**
* 根据键删除值，并把值返回
* @param key 要从映射中移除其映射的键
*/
V remove(Object key);
/**
* 移除所有键值对元素
*/
void clear();
/**
* 判断集合是否为空
* @return <tt>true</tt> if this map contains no key-value mappings
*/
boolean isEmpty();
/**
* 判断集合是否包含指定的键
* @param key 要测试其在此map中的存在的密钥
* @return <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the specified key
*/
boolean containsKey(Object key);
/**
* 判断集合是否包干指定的值
* @param value 要测试其在此 Map 中存在的值
* @return <tt>true</tt> if this map maps one or more keys to the specified value
*/
boolean containsValue(Object value);
/**
* 根据键获取值
* @param key 要返回其关联值的键
* the value to which the specified key is mapped, or
* {@code null} if this map contains no mapping for the key
*/
V get(Object key);
/**
* 获取集合中所有的键的集合
* @return a set view of the keys contained in this map
*/
Set<K> keySet();
/**
* 返回的是键值对对象的集合
* @return a set view of the mappings contained in this map
*/
Set<Map.Entry<K, V>> entrySet();
/**
* 获取集合中虽有值的集合
* @return a collection view of the values contained in this map
*/
Collection<V> values();
/**
* 返回集合中键值对的对数
* @return the number of key-value mappings in this map
*/
int size();
下面用红色框框圈住的就是Map值得关注的子类：
2. 散列表介绍
无论是Set还是Map，我们会发现都会有对应的-->HashSet,HashMap
首先我们也先得回顾一下数据和链表：
-
链表和数组都可以按照人们的意愿来排列元素的次序，他们可以说是 有序 的(存储的顺序和取出的顺序是一致的)
-
但同时，这会带来缺点：想要获取某个元素，就要访问所有的元素，直到找到为止。
-
这会让我们消耗很多的时间在里边，遍历访问元素~
而还有另外的一些存储结构：不在意元素的顺序，能够快速的查找元素的数据 -
其中就有一种非常常见的：散列表
2.1散列表工作原理
散列表为每个对象计算出一个整数，称为散列码。根据这些计算出来的整数(散列码)保存在对应的位置上！
在Java中，散列表用的是链表数组实现的，每个列表称之为桶。
一个桶上可能会遇到被占用的情况(hashCode 散列码相同，就存储在同一个位置上)，这种情况是无法避免的，这种现象称之为：散列冲突
- 此时需要用该对象与桶上的对象进行比较，看看该对象是否存在桶子上了，如果存在，就不添加了，如果不存在则添加到桶子上
- 当然了，如果 hashcode 函数设计得足够好，桶的数目也足够，这种比较是很少的
- 在 JDK1.8 中，桶满时会从链表变成平衡二叉树
如果散列表太满，是需要对散列表再散列，创建一个桶数更多的散列表，并将原有的元素插入到新表中，丢弃原来的表
- 装填因子(load factor)决定了何时对散列表再散列~
- 装填因子默认为 0.75，如果表中超过了 75% 的位置已经填入了元素，那么这个表就会用双倍的桶数自动进行再散列
当然了， 在后面阅读源码的时候会继续说明的，现在简单了解一下即可
扩展阅读：
3. 红黑树介绍
上面散列表中已经提过了：如果桶数满的时候，JDK8 是将链表转成红黑树的。并且，我们的 TreeSet、TreeMap 底层都是红黑树来实现的。
各种常见的树的用途：
来源 ：https://www.zhihu.com/question/30527705/answer/52527887
3.1二叉查找树
二叉查找树也有个例(最坏)的情况(线性)：
上面符合二叉树的特性，但是它是线性的，完全没树的用处~
树是要 “均衡” 才能将它的优点展示出来的，比如下面这种：
因此，就有了平衡树这么一个概念~红黑树就是一种平衡树，它可以保证二叉树基本符合矮矮胖胖(均衡)的结构
3.2 知新 2 - 3 树
讲到了平衡树就不得不说最基础的2-3树，2-3树长的是这个样子：
在二叉查找树上，我们插入节点的过程是这样的：小于节点值往右继续与左子节点比，大于则继续与右子节点比，直到某节点左或右子节点为空，把值插入进去。这样无法避免偏向问题
而2-3树不一样：它插入的时候可以保持树的平衡！
在2-3树插入的时可以简单总结为两个操作：
- 合并2-节点为3-节点，扩充将3-节点扩充为一个4-节点
- 分解4-节点为3-节点，节点3-节点为2-节点
3.3 从 2 - 3 树到红黑树
由于2-3树为了保持平衡性，在维护的时候是需要大量的节点交换的！这些变换在实际代码中是很复杂的，大佬们在2-3树的理论基础上发明了红黑树(2-3-4树也是同样的道理）
- 红黑树是对2-3查找树的改进，它能用一种统一的方式完成所有变换
- 红黑树是一种平衡二叉树,因此它没有3-节点
红黑树就字面上的意思，有红色的节点，有黑色的节点：
我们可以将红色节点的左链接画平看看：
一颗典型的二叉树：
二叉树
将红色节点的左链接画平之后：得到2-3平衡树:
3.4 红黑树基础知识
前面已经说了，红黑树是在2-3的基础上实现的一种树，它能够用统一的方式完成所有变换。很好理解：红黑树也是平衡树的一种，在插入元素的时候它也得保持树的平衡，那红黑树是以什么的方式来保持树的平衡的呢？
红黑树用的是也是两种方式来替代2-3树不断的节点交换操作：
- 旋转：顺时针旋转和逆时针旋转
- 反色：交换红黑的颜色
- 这个两个实现比2-3树交换的节点(合并，分解)要方便一些
红黑树为了保持平衡，还有制定一些约束，遵守这些约束的才能叫做红黑树：
- 红黑树是二叉搜索树。
- 根节点是黑色。
- 每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）。
- 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
- 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点(每一条树链上的黑色节点数量（称之为“黑高”）必须相等)。
3.5 红黑树总结：
红黑树可以说是十分复杂的，我在学习的时候并没有去认真细看当中的处理细节，只是大概的过了一遍，知道了整体~
有了前辈很多优质的资料，相信要等到想要理解其中的细节，花点力气和时间还是可以掌握一二的。
- https://blog.csdn.net/chen_zhang_yu/article/details/52415077
- https://riteme.github.io/blog/2016-3-12/2-3-tree-and-red-black-tree.html#fn:red-is-left
- http://www.sohu.com/a/201923614_466939
- https://www.jianshu.com/p/37c845a5add6
- https://www.cnblogs.com/nullzx/p/6111175.html
- https://blog.csdn.net/fei33423/article/details/79132930
本文参考 https://mp.weixin.qq.com/s/Mi7MIjLInAxrBQRyHUVfeA
开始和结束的图片来源网络，侵删
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