TreeMap
在日常的工作中，相比较与
HashMap而言，TreeMap的使用会少很多，即使在某些场景，需要使用到排序的Map时，也更多的是选择LinkedHashMap，那么这个TreeMap到底是个怎样的容器，又适用于什么样的应用场景呢？
1. 数据结构分析
分析数据结构，最好的方式无疑是google+baidu+源码了
1. 继承体系
看到源码第一眼，就会发现与HashMap不同的是 TreeMap 实现的是 NavigableMap， 而不是直接实现 Map
public class TreeMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable {
// ....
}
有必要仔细看下这个 NavigableMap，到底有些什么特殊之处
继承体系: Map -> SortMap -> NavigbleMap
其中 SortMap 新增了下面几个接口，目前也不知道具体有啥用，先翻译下源码注释
// 既然叫做SortMap, 要排序的话，当然需要一个比较器了
Comparator<? super K> comparator();
SortedMap<K,V> subMap(K fromKey, K toKey);
// 源码注释: 返回比Map中key比参数toKey小的所有kv对
SortedMap<K,V> headMap(K toKey);
// 源码注释：返回比Map中key比参数fromKey大或相等的所有kv对
SortedMap<K,V> tailMap(K fromKey);
K firstKey();
K lastKey();
接着就是 NavigableMap 定义的接口
// 返回Map中比传入参数key小的kv对中，key最大的一个kv对
Map.Entry<K,V> lowerEntry(K key);
K lowerKey(K key);
// 返回Map中比传入参数key小或相等的kv对中，key最大的一个kv对
Map.Entry<K,V> floorEntry(K key);
K floorKey(K key);
// 返回Map中比传入参数key大或相等的kv对中，key最小的一个kv对
Map.Entry<K,V> ceilingEntry(K key);
K ceilingKey(K key);
// 返回Map中比传入参数key大的kv对中，key最小的一个kv对
Map.Entry<K,V> higherEntry(K key);
K higherKey(K key);
Map.Entry<K,V> firstEntry();
Map.Entry<K,V> lastEntry();
Map.Entry<K,V> pollFirstEntry();
NavigableMap<K,V> descendingMap();
NavigableSet<K> navigableKeySet();
NavigableSet<K> descendingKeySet();
基本上这两个接口就是提供了一些基于排序的获取kv对的方式
2. 数据结构
看下内部的成员变量，发现可能涉及到数据结构的就只有下面的这个root了
private transient Entry<K,V> root;
结合 TreeMap 的命名来看，底层的结构多半就真的是Tree了，有树的根节点，一般来讲遍历都是没啥问题的
接下来看下 Entry的实现
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;
/**
* Make a new cell with given key, value, and parent, and with
* {@code null} child links, and BLACK color.
*/
Entry(K key, V value, Entry<K,V> parent) {
this.key = key;
this.value = value;
this.parent = parent;
}
/**
* Returns the key.
*
* @return the key
*/
public K getKey() {
return key;
}
/**
* Returns the value associated with the key.
*
* @return the value associated with the key
*/
public V getValue() {
return value;
}
/**
* Replaces the value currently associated with the key with the given
* value.
*
* @return the value associated with the key before this method was
* called
*/
public V setValue(V value) {
V oldValue = this.value;
this.value = value;
return oldValue;
}
public boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
return valEquals(key,e.getKey()) && valEquals(value,e.getValue());
}
public int hashCode() {
int keyHash = (key==null ? 0 : key.hashCode());
int valueHash = (value==null ? 0 : value.hashCode());
return keyHash ^ valueHash;
}
public String toString() {
return key + "=" + value;
}
}
从Entry的内部成员变量可以看出，这是一个二叉树，且极有可能就是一颗红黑树（因为有个black）
2. 添加一个kv对
通过新增一个kv对的调用链，来分析下这棵树，到底是不是红黑树
将put方法捞出来, 然后补上注释
public V put(K key, V value) {
Entry<K,V> t = root;
if (t == null) {
// 奇怪的一行逻辑，感觉并没有什么用
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;
if (cpr != null) {
// 下面这个循环可以得出树的左节点小于根小于右节点
// 然后找到新增的节点，作为叶子节点在树中的位置
// 注意这个相等时，直接更新了value值（这里表示插入一条已存在的记录）
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 {
// 比较器不存在的逻辑，这时要求key继承 Comparable 接口
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);
}
// 创建一个Entry节点
Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent);
if (cmp < 0)
parent.left = e;
else
parent.right = e;
// 红黑树的重排
fixAfterInsertion(e);
size++;
modCount++;
return null;
}
从添加逻辑，可以得出结论：
- 树结构为二叉排序树（且不能出现相等的情况）
- 重排的方法可以保证该树为红黑树
所以新增一个kv对的逻辑就比较简单了
遍历树，将kv对作为叶子节点存在对应的位置
小结
红黑树相关可以作为独立的一个知识点，这里不详细展开，基本上通过上面的分析，可以得出下面几个点
- TreeMap 底层结构为红黑树
- 红黑树的Node排序是根据Key进行比较
- 每次新增删除节点，都可能导致红黑树的重排
- 红黑树中不支持两个or已上的Node节点对应
红黑值相等
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