HashMap-红黑树插入平衡、左旋、右旋源码解析

目录

一、树的演变

二、红黑树

1.红黑树的特点

2.树左旋右旋的过程 

3.红黑树插入节点情景分析：

三、HashMap插入平衡、左旋、右旋源码解析

 1.添加值

 2.插入平衡

 3.左旋、右旋

---

一、树的演变

为什么会有树，因为链表的查询效率是logOn,树的查询效率是Log2n。

为什么会有二叉搜索树，在查找某个值的时候，一共就只有三种结果，大于，小于，等于，根据这三种情况并设计出了二叉查找树，为了方便检索。

为什么会有平衡二叉搜索树（AVL），因为二叉搜索树会退化成一个链表。变成单支树

为什么会后红黑树，因为AVL树在插入或者删除数据的时候，为了保证树结构的严格的平衡性，就需要经常的去调整树的结构，所以插入数据的效率是比较低的，反之获取数据的效率比较高。红黑树结构上比较平衡，对平衡的要求确没有自平衡二叉搜索树那么高

红黑树平衡的代价较低， 其平均统计性能要强于 AVL

二、红黑树

1.红黑树的特点

性质1. 结点是红色或黑色。

性质2. 根结点是黑色。

性质3. 所有叶子都是黑色。（叶子是NIL结点）

性质4. 每个红色结点的两个子结点都是黑色。（从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色结点）

性质5. 从任一结点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色结点。（黑色是平衡的）

总结红黑树是特殊点AVL树，黑根黑叶红不邻，同祖等高只数黑

2.树左旋右旋的过程 

左旋：

右旋：左旋的逆过程

 

3.红黑树插入节点情景分析：

数据结构学习之树与红黑树（java1.8 hashMap底层实现）_倔强的耗子的博客-CSDN博客

三、HashMap插入平衡、左旋、右旋源码解析

 putval():添加值

 resize():扩容

 treeifyBin():树化,节点变为TreeNode

 //插入平衡，左旋，右旋的过程其实就是染色（赋值）+改变节点的指针

 balanceInsertion():插入平衡

 rotateLeft() :左旋

 rotateRight ：右旋

 1.添加值

 //执行 put() 
 public V put(K key, V value) {//key = "java" value = PRESENT 共享
      return putVal(hash(key), key, value, false, true);
 }
    
 
//执行 putVal
final V putVal ( int hash, K key, V value,boolean onlyIfAbsent,
                 boolean evict){
    Node[] tab; Node p;int n, i; //定义了辅助变量
    //table 就是 HashMap 的一个数组，类型是 Node[]
    //if 语句表示如果当前 table 是 null, 或者 大小=0
    //就是第一次扩容，到 16 个空间.
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    
    //如果 p 为 null, 表示还没有存放元素,创建Node对象，插入
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
     
        Node e; K k; //
        //如果当前索引位置有值，就覆盖
        if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
 
        //如果是一颗红黑树，就调用 putTreeVal , 来进行添加
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            //此时 table 对应索引位置，已经是一个链表, 就使用 for 循环比较
 
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null); //元素添加到链表后
                    //该链表是否已经达到 8 个结点
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD(8) - 1) 
                        treeifyBin(tab, hash); //树化
                    break;
                }
 
                if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
 
        if(e !=null)   {
            // existing mapping for key V oldValue = e.value;
 
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
 
    ++modCount;
    //size 就是我们每加入一个结点 Node(k,v,h,next), size++
    if (++size > threshold)
        resize();//扩容
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
 
}

 2.插入平衡

 
/**
 * 插入平衡（分多钟情况，左旋，右旋）
 * @param root 当前根节点
 * @param x 当前要插入的节点
 * @return  返回根节点(平衡涉及左旋右旋会将根节点改变，所以需要返回最新的根节点) 
 */
static  TreeNode balanceInsertion(TreeNode root,TreeNode x) {
            x.red = true; //首先将要插入的节点染色成红色，不要问为什么不是黑色，因为黑色会破坏黑高(黑色完美平衡)		     
    		//xp:x的父节点,xpp:x的爷爷节点，xppl:爷爷节点的左子节点，xppr:爷爷节点的右子节点
            for (TreeNode xp, xpp, xppl, xppr;;) { //死循环，直到找到根节点才结束。
                if ((xp = x.parent) == null) { //如果当前插入节点的父节点为空，那么说明当前节点就是根节点，
                    x.red = false;	//染色为黑色（根节点规定为黑色）
                    return x;
                }
                else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null) //如果爸爸节点为黑色或者爷爷节点为空（插入后不影响黑色完美平衡，直接返回）
                    return root;
                if (xp == (xppl = xpp.left)) { //当前插入节点的父节点为红色，并且是爷爷节点的左子节点（有两种情况：LL或者LR）
                    if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) { //叔叔节点存在并且为红色 
                        xppr.red = false; //将爸爸节点和叔叔节点染色成黑
                        xp.red = false;
                        xpp.red = true; //将爷爷节点染色成红
                        x = xpp; //最后将爷爷节点设置为当前节点进行下一轮操作
                    }
                    else { //叔叔节点不存在或者为黑色
                        if (x == xp.right) { // 当前插入节点是父节点的右子节点（LR的情景）
                            root = rotateLeft(root, x = xp); //以爸爸节点为旋转节点进行左旋
                            xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent; //设置爷爷节点
                        }
                        if (xp != null) { //左旋完了之后，就回到了LL的情景(爸爸节点是爷爷节点的左子节点，当前节点是爸爸节点的左子节点)，然后爸爸节点又是红色，当前插入节点也是红色，违反了红黑色的性质，红色不能两两相连，所以接下来需要进行染色；
                            xp.red = false;  //将爸爸节点染色为黑
                            if (xpp != null) {
                                xpp.red = true; //将爷爷节点染色为红，然后在对爷爷节点右旋。
                                root = rotateRight(root, xpp);
                            }
                        }
                    }
                }
                else { //爸爸节点是爷爷节点的右子节点，爸爸节点为红色，也有两种情况（RR 或者 RL）
                    if (xppl != null && xppl.red) { //叔叔节点不为空并且为红色
                        xppl.red = false; //需要将爸爸节点和叔叔节点染色成黑
                        xp.red = false;
                        xpp.red = true; //将爷爷节点染色成红
                        x = xpp; //并且爷爷节点设置为当前节点进行下一轮操作
                    }
                    else { //叔叔节点不存在或者为黑色
                        if (x == xp.left) { //当前插入节点是爸爸节点的左子节点(RL的情景)
                            root = rotateRight(root, x = xp); //先将爸爸节点右旋变成的RR的情景
                            xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
                        }
                        if (xp != null) { //这个时候已经变成了RR的情况，需要染色在意爷爷节点左旋来维持平衡
                            xp.red = false; //将爸爸节点染色为黑
                            if (xpp != null) {
                                xpp.red = true; //将爷爷节点染色成红
                                root = rotateLeft(root, xpp); //在对爷爷节点左旋
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
 
 
 

 3.左旋、右旋

/**
 * 左旋
 * @param root 当前根节点
 * @param p 指定的旋转节点
 * @return  返回根节点(平衡涉及左旋右旋会将根节点改变，所以需要返回最新的根节点) 
 * 左旋示意图：左旋p节点
         pp                  pp
         |                   |
         p                   r
        / \         ---->   / \
       l   r               p   rr
          / \             / \
         rl  rr          l   rl
  左旋做了几件事？
     * 1、将rl设置为p的右子节点，将rl的父节点设置为p
     * 2、将r的父节点设置pp,将pp的左子节点或者右子节点设置为r
     * 3、将r的左子节点设置为p,将p的父节点设置为r
 */
static  TreeNode rotateLeft(TreeNode root,TreeNode p) {
    	// r：旋转节点的右子节点；	pp:旋转节点的父节点， rl:旋转节点的右子节点的左子节点
            TreeNode r, pp, rl;
            if (p != null && (r = p.right) != null) { //旋转节点非空并且旋转节点的右子节点非空
                if ((rl = p.right = r.left) != null)  //将p节点的右子节点设置为右子节点的左子节点
                    rl.parent = p; //将rl的父节点设置为p
                if ((pp = r.parent = p.parent) == null)//将r的爸爸节点设置为p的爸爸节点，如果是空的话
                    (root = r).red = false;//染色成黑
                else if (pp.left == p) //判断父节点是爷爷节点的左子节点还是右子节点
                    pp.left = r; //如果是左子节点，那么就把爷爷节点的左子节点设置为r
                else  
                    pp.right = r; //如果是右子节点，就把爷爷节点的右子节点设置为r
                r.left = p; //最后将r的左子节点设置为p
                p.parent = r; //将p的爸爸节点设置为r
            }
            return root;
        }
 
 
/**
 * 右旋
 * @param root 当前根节点
 * @param p 指定的旋转节点
 * @return  返回根节点(平衡涉及左旋右旋会将根节点改变，所以需要返回最新的根节点) 
 * 右旋示意图：右旋p节点
     
         pp                      pp
         |                       |
         p                       l
        / \          ---->      / \
       l   r                   ll  p
      / \                         / \
     ll  lr                      lr  r
     
     * 右旋都做了几件事？
     * 1.将lr设置为p节点的左子节点，将lr的父节点设置为p
     * 2.将l的父节点设置为pp,将pp的左子节点或者右子节点设置为l
     * 3.将l的右子节点设置为p,将p的父节点设置为l
 */
static  TreeNode rotateRight(TreeNode root,TreeNode p) {
    //l:p节点的左子节点 pp:p节点的爸爸节点 lr:p节点的左子节点的右子节点
            TreeNode l, pp, lr;
            if (p != null && (l = p.left) != null) { //旋转节点p非空并且p节点的左子节点非空
                if ((lr = p.left = l.right) != null) //将p节点的左子节点设置为左子节点的右子节点
                    lr.parent = p; //然后将p节点的左子节点的右子节点的父节点设置为p
                if ((pp = l.parent = p.parent) == null) //将p节点的左子节点的父节点设置为p的父节点，如果为空的话，说明l就是根节点了
                    (root = l).red = false; //染色成黑
                else if (pp.right == p) //判断p节点是pp节点的左子节点还是右子节点，
                    pp.right = l; //如果p节点是pp节点的右子节点的话，将爸爸节点pp的右子节点设置为l
                else //如果p节点是pp节点的左子节点的话，将爸爸节点pp的左子节点设置为l
                    pp.left = l;
                l.right = p; //最后将l节点的右子节点设置为p
                p.parent = l; //将p节点的父节点设置为l
            }
            return root;
        }