Map 在 Java Collections Framework 中设计相关知识点比较多的数据结构，无论是工作还是面试中都会被频繁的涉及到。通过学习 Map 的源码，我们能够深入理解相当部分的数据结构知识和编码技巧。在接下来的几篇文章中会介绍一些数据结构的知识，希望大家不会觉得无聊，因为这部分的能力才是作为程序员的核心能力。同时这部分的知识其实也不是那么高深，我会试着用最简单明了的方法帮你理解。
Map 接口
Map 数据结构的特点很明显，允许我们使用 key 来存储和读取元素，并且不允许重复的 key。而不同 Map 的实现对于 key 的顺序处理是不一致的。例如 HashMap 无法保证 key 的顺序，而 TreeMap 则是按照 key 实现的 Comparator 接口方法来确定顺序的。
Map 上也定义了每一个 key-value 对应的数据必须实现 Entry 接口，上面定义的方法也很简单，基本都是对于 key 和 value 的操作。
Map 接口上定义的方法，大家应该都比较熟悉，我这里就不啰嗦了。特别会提及在 JDK8 加入的几个方法，在日常工作中比较实用。如果之前没有 JDK8 使用经验的，可以了解一下。
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getOrDefalut(Object key, V defaultValue)：当Map中有 key 对应的 value 时返回Map中的 value， 否则返回defaultValue。 -
V compute(K key,BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction)：将Map中的 key 和对应的 value 作为参数，调用remappingFunction方法获得 newValue，如果 newValue 不为 null，则替换原来的 value。 -
V putIfAbsent(K key, V value)：如果当前Map中没有 key 对应的 value，则执行 put 操作。 -
V merge(K key, V value, BiFunction<? super V, ? super V, ? extends V> remappingFunction)：如果当前没有 key 对应的 value，则将参数 value 放入Map中，否则将原来 key 对应的 value 和新的 value 作为参数调用remappingFunction，将结果 put 入Map中。
这些方法的实现都在 Map 接口中，使用的 JDK8 新增的 default 关键字以保持向下兼容，具体的代码非常简单，这里就不啰嗦了。
TreeMap
相对 HashMap 而言，TreeMap 涉及的知识点更少些，适合作为熟悉 Map 数据结构的敲门砖。先来看看它的类图：
TreeMap
可以看到 TreeMap 继承了 AbstractMap ，并实现了 NavigableMap 接口。AbstractMap 上提供了部分模版方法，便于开发人员实现自己的 Map，而 NavigableMap 提供了类似之前提及的 NavigableSet 的那些方法，能够返回某个范围的 key 或是 value。所以我们直接来看 TreeMap 的具体实现细节。
从一开头的注释中可以得知，TreeMap 是通过红黑树这一数据结构实现的，因此它能够保证 containsKey，get，put，remove 的时间复杂度为 log(n)。而同样的，TreeMap 也不是线程安全的。所以真正理解 TreeMap 的关键在于了解和掌握红黑树的这一数据结构。所以接下来的部分，我先会花些篇幅帮助你复习一下红黑树的特性，不要觉得这是个很难任务，我保证你看完系列文章后一定能够用 Java 手写红黑树。
平衡二叉树
用一句话来说红黑树是一种平衡二叉树。二叉树的概念大家应该都知道，即每个父节点拥有不超过两个子节点的树。而平衡的意思是左右子树的高度相差不超过一。同时所有左边子树的值都比当前节点小，而右边子树的值都比当前节点大。我们来看一下几个例子。
可以看到图1是一棵平衡二叉树，符合我们之前提到的条件，但是图2就不符合了，因为左右子树的高度相差超过了一。
图1(平衡二叉树)
图2(非平衡二叉树)
维持平衡的目的在于不让二叉树退化为链表，这样就可以进行二分查找，保持查找的时间复杂度为 log(n)。但这也意味着在增加节点或是移除节点的时候需要做特殊的操作，以保持整个二叉树的平衡，而红黑树就是这样的一种数据结构。
红黑树
像之前提及的，红黑树本身是一种平衡二叉树，因此它具备平衡二叉树的所有特点。在此基础上它有一些自己特有的约束条件与特性。
红黑树的每个节点额外增加了一个颜色的特性，即红色，或是黑色，只能是这两个中的一种，这也是它红黑树名称的由来。我们看一下 TreeMap 中红黑树节点的源码：
static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
K key;
V value;
Entry<K,V> left;
Entry<K,V> right;
Entry<K,V> parent;
boolean color = BLACK;
}
TreeMap 中每个节点实现了 Map 中的 Entry 接口，除了代表当前节点的 key，value 两个数据项，还有代码自身节点下的左右子节点的 left 和 right，以及自己父节点的 parent。最后就是代表当前节点颜色的 color，这里的定义同样在 TreeMap 的源码中：
private static final boolean RED = false;
private static final boolean BLACK = true;
接着我们看一下红黑树的特性：
- 根节点(root node) 的颜色始终为黑色
- 两个相邻的节点(即连接在一起的节点)不能同为红色
- 从根节点出发，到某个子节点的每条路径上的黑色节点数量都相同
怎么样？够简单吧！接着让我们看个例子。
红黑树
从上面的图来看符合我们之前列出的 3 个特性，请验证一下确保自己对红黑树的概念理解正确。
红黑树的三个基本操作
通过上面的描述你应该已经掌握了红黑树的概念，知道什么是红黑树了。在介绍红黑树的插入以及删除操作之前，我们先学习三个基本的操作，即颜色变化(color flip)，左旋转(left rotation) 和 右旋转(right rotation)。
颜色变化
非常简单，将当前节点颜色变为红色，左右两个子节点的颜色都变为黑色。入下图所示。
Color Flip
左旋转与右旋转
用语言来描述可能有些抽象，我们还是看一下图片示例，该图片来自 wikipedia。
Tree Rotation(from wikipedia)
请多看几遍这幅图，确保自己了解左旋转和右旋转的意义，因为这三个基本操作是后续红黑树插入和删除操作的基础。
结语
这次主要介绍了 Map 和 TreeMap 的一些基础功能，和 TreeMap 之下红黑树的基本概念。红黑树是一种比较重要的高级数据结构，对于开发人员来说应该是熟练掌握的，本次主要介绍了基本概念和基础的操作。下一篇我们会涉及红黑树的的插入以及删除操作的具体算法，在进入这部分前，我再次强调请熟练掌握本文的内容，因为这是基础中的基础。
下一篇文章中我会对照 TreeMap 的源码介绍红黑树的算法，希望你不要错过！
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