摘要:在上一节中,在中用了链表和红黑树两种方式解决冲突,在中也是用红黑树存储的。其中节点颜色为黑色红黑树的左旋和右旋红黑树的插入和删除,都有可能破坏其特性,就不是一棵红黑树了,所以要调整。
在上一节中,HashMap在jdk 1.8中用了链表和红黑树两种方式解决冲突,在TreeMap中也是用红黑树存储的。下面分析一下红黑树的结构和基本操作。一、红黑树的特征和基本操作
上一节中已经描述了红黑树的基本概念和特征,下面直接通过一个例子分析红黑树的构造和调整方法。1、红黑树的数据结构
红黑树是一棵二叉查找树,在二叉树的基础上增加了节点的颜色,下面是TreeMap中的红黑树定义:
private static final boolean RED = false; private static final boolean BLACK = true; static final class Entry2、红黑树的左旋和右旋implements Map.Entry { K key; V value; Entry left; Entry right; Entry parent; boolean color = BLACK; /** * 给定key、value和父节点,构造一个新的。其中节点颜色为黑色 */ Entry(K key, V value, Entry parent) { this.key = key; this.value = value; this.parent = parent; } }
红黑树的插入和删除,都有可能破坏其特性,就不是一棵红黑树了,所以要调整。调整的方法又两种,一种是改变某个节点的颜色,另外一种是结构调整,包括左旋和右旋。 左旋:将X的节点的右儿子节点Y变为其父节点,并且将Y的左子树变为X的右子树,变换过程入下图
右旋:将X的节点的左儿子节点Y变为其父节点,并且将Y的右子树变为X的左子树,变换过程入下图3、插入节点后调整红黑树
当在红黑树中插入一个节点后,可能会破坏红黑树的规则,首先再回顾一下红黑数的特点:
节点是红色或黑色。
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。
从上面的条件可以看出,a肯定是不会违背的。插入的节点不在根节点处,所以b也不会违背。插入的节点时非空节点,c也不会违背。最有可能违背的就是d和e。而在我们插入节点时,先将要插入的节点颜色设置为红色,这样也就不会违背e。所以,插入后只需要调整不违背e就可以。
插入后调整需要分三种情况来处理:
插入的是根节点:
处理方法是直接将根节点颜色设置为黑色
插入节点的父节点为黑色节点或父节点为根节点
不需要处理
插入节点的父节点时红色节点
这种又分为三种情况
下面假设插入节点为x,父节点为xp,祖父节点为xpp,祖父节点的左儿子为xppl,祖父节点的右儿子为xppr
S1:当前节点的父节点xp是红色,且当前节点的祖父节xpp点的另一个子节点(xppl或者xppr)也是红色
处理逻辑:将父节点xp设为红色,祖父节点的儿子节点(xppl或者xppr)设为黑色,将祖父节点xpp设为红色,将祖父节点xpp设为当前节点,继续处理。
S2:当前节点的父节点xp是红色,祖父节点的儿子节点(xppl或者xppr)是黑色,且当前节点x是其父节点xp的右孩子
处理逻辑:父节点xp作为当前节点x, 以当前节点x为支点进行左旋。
S3:当前节点的父节点xp是红色,祖父节点的儿子节点(xppl或者xppr)是黑色,且当前节点是其父节点xp的左孩子
处理逻辑:将父节点xp设置为黑色,祖父节点xpp设置为红色,以祖父节点xpp为支点进行右旋
4、删除节点后调整红黑树未完,待续。。。
3、构造一棵红黑树通过插入节点,构造红黑树
现在给定节点8 5 3 9 12 1 4 2,依次插入红黑树中,具体流程见下图:
在红黑树中删除节点
未完,待续。。。
二、HashMap中的红黑树相关源码static final class TreeNode三、总结extends LinkedHashMap.Entry { TreeNode parent; // red-black tree links TreeNode left; TreeNode right; //在节点删除后,需解除链接 TreeNode prev; boolean red; TreeNode(int hash, K key, V val, Node next) { super(hash, key, val, next); } /** * 返回根节点 */ final TreeNode root() { for (TreeNode r = this, p;;) { if ((p = r.parent) == null) return r; r = p; } } /** * 确保根节点就是第一个节点 */ static void moveRootToFront(Node [] tab, TreeNode root) { int n; if (root != null && tab != null && (n = tab.length) > 0) { int index = (n - 1) & root.hash; TreeNode first = (TreeNode )tab[index]; //如果根节点不是第一个节点,进行调整 if (root != first) { Node rn; tab[index] = root; TreeNode rp = root.prev; if ((rn = root.next) != null) ((TreeNode )rn).prev = rp; if (rp != null) rp.next = rn; if (first != null) first.prev = root; root.next = first; root.prev = null; } assert checkInvariants(root); } } /** * 根据hash值和key查询节点 */ final TreeNode find(int h, Object k, Class> kc) { TreeNode p = this; do { int ph, dir; K pk; TreeNode pl = p.left, pr = p.right, q; if ((ph = p.hash) > h) p = pl; else if (ph < h) p = pr; else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) return p; else if (pl == null) p = pr; else if (pr == null) p = pl; else if ((kc != null || (kc = comparableClassFor(k)) != null) && (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0) p = (dir < 0) ? pl : pr; else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null) return q; else p = pl; } while (p != null); return null; } /** * 根据hash值和key查询节点 */ final TreeNode getTreeNode(int h, Object k) { return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null); } /** * 将链表转换为红黑树 */ final void treeify(Node [] tab) { TreeNode root = null; //从第一个节点开始 for (TreeNode x = this, next; x != null; x = next) { next = (TreeNode )x.next; x.left = x.right = null; //如果root节点为null,x为根节点,此节点为黑色,父节点为null if (root == null) { x.parent = null; x.red = false; root = x; } else { //x的key值 K k = x.key; //x的hash值 int h = x.hash; Class> kc = null; for (TreeNode p = root;;) { int dir, ph; K pk = p.key; //左边 if ((ph = p.hash) > h) dir = -1; //右边 else if (ph < h) dir = 1; //通过仲裁方法判断 else if ((kc == null && (kc = comparableClassFor(k)) == null) || (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) dir = tieBreakOrder(k, pk); TreeNode xp = p; //dir <=0 左子树搜索,并且判断左儿子是否为空,表示是否到叶子节点 if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { x.parent = xp; if (dir <= 0) xp.left = x; else xp.right = x; //插入元素,判断是否平衡,并且调整 root = balanceInsertion(root, x); break; } } } } //确保根节点就是第一个节点 moveRootToFront(tab, root); } /** * 红黑树转换为链表 */ final Node untreeify(HashMap map) { Node hd = null, tl = null; for (Node q = this; q != null; q = q.next) { Node p = map.replacementNode(q, null); if (tl == null) hd = p; else tl.next = p; tl = p; } return hd; } /** * 插入一个节点 */ final TreeNode putTreeVal(HashMap map, Node [] tab, int h, K k, V v) { Class> kc = null; boolean searched = false; TreeNode root = (parent != null) ? root() : this; //从根据点开始,和当前搜索节点的hash比较 for (TreeNode p = root;;) { int dir, ph; K pk; if ((ph = p.hash) > h) dir = -1; else if (ph < h) dir = 1; //hash和key都一致 else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) return p; else if ((kc == null && (kc = comparableClassFor(k)) == null) || (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) { if (!searched) { TreeNode q, ch; searched = true; if (((ch = p.left) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null) || ((ch = p.right) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null)) return q; } dir = tieBreakOrder(k, pk); } TreeNode xp = p; if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { Node xpn = xp.next; //新建节点 TreeNode x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn); if (dir <= 0) xp.left = x; else xp.right = x; xp.next = x; x.parent = x.prev = xp; if (xpn != null) ((TreeNode )xpn).prev = x; //插入元素,判断是否平衡,并且调整。确保根节点就是第一个节点 moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x)); return null; } } } /** * Removes the given node, that must be present before this call. * This is messier than typical red-black deletion code because we * cannot swap the contents of an interior node with a leaf * successor that is pinned by "next" pointers that are accessible * independently during traversal. So instead we swap the tree * linkages. If the current tree appears to have too few nodes, * the bin is converted back to a plain bin. (The test triggers * somewhere between 2 and 6 nodes, depending on tree structure). */ final void removeTreeNode(HashMap map, Node [] tab, boolean movable) { int n; if (tab == null || (n = tab.length) == 0) return; int index = (n - 1) & hash; TreeNode first = (TreeNode )tab[index], root = first, rl; TreeNode succ = (TreeNode )next, pred = prev; if (pred == null) tab[index] = first = succ; else pred.next = succ; if (succ != null) succ.prev = pred; if (first == null) return; if (root.parent != null) root = root.root(); if (root == null || root.right == null || (rl = root.left) == null || rl.left == null) { tab[index] = first.untreeify(map); // too small return; } TreeNode p = this, pl = left, pr = right, replacement; if (pl != null && pr != null) { TreeNode s = pr, sl; while ((sl = s.left) != null) // find successor s = sl; boolean c = s.red; s.red = p.red; p.red = c; // swap colors TreeNode sr = s.right; TreeNode pp = p.parent; if (s == pr) { // p was s"s direct parent p.parent = s; s.right = p; } else { TreeNode sp = s.parent; if ((p.parent = sp) != null) { if (s == sp.left) sp.left = p; else sp.right = p; } if ((s.right = pr) != null) pr.parent = s; } p.left = null; if ((p.right = sr) != null) sr.parent = p; if ((s.left = pl) != null) pl.parent = s; if ((s.parent = pp) == null) root = s; else if (p == pp.left) pp.left = s; else pp.right = s; if (sr != null) replacement = sr; else replacement = p; } else if (pl != null) replacement = pl; else if (pr != null) replacement = pr; else replacement = p; if (replacement != p) { TreeNode pp = replacement.parent = p.parent; if (pp == null) root = replacement; else if (p == pp.left) pp.left = replacement; else pp.right = replacement; p.left = p.right = p.parent = null; } TreeNode r = p.red ? root : balanceDeletion(root, replacement); if (replacement == p) { // detach TreeNode pp = p.parent; p.parent = null; if (pp != null) { if (p == pp.left) pp.left = null; else if (p == pp.right) pp.right = null; } } if (movable) moveRootToFront(tab, r); } /* ------------------------------------------------------------ */ // Red-black tree methods, all adapted from CLR //左旋 static TreeNode rotateLeft(TreeNode root, TreeNode p) { TreeNode r, pp, rl; //以p为左旋支点,且p不为空,右儿子不为空 if (p != null && (r = p.right) != null) { //将p的右儿子r的左儿子rl变为p的右儿子 if ((rl = p.right = r.left) != null) rl.parent = p; //处理p、l和p父节点的关系 if ((pp = r.parent = p.parent) == null) (root = r).red = false; else if (pp.left == p) pp.left = r; else pp.right = r; //处理p和r的关系 r.left = p; p.parent = r; } return root; } //右旋 static TreeNode rotateRight(TreeNode root, TreeNode p) { TreeNode l, pp, lr; //p:右旋支点,不为空,p的左儿子l不为空 if (p != null && (l = p.left) != null) { //将左儿子的右子树变为p的左子树 if ((lr = p.left = l.right) != null) lr.parent = p; //p的父节点变为l的父节点 if ((pp = l.parent = p.parent) == null) (root = l).red = false; //如果p为右儿子,则p的父节点的右儿子变为l,否则左儿子变为l else if (pp.right == p) pp.right = l; else pp.left = l; //p变为l的右儿子 l.right = p; p.parent = l; } return root; } static TreeNode balanceInsertion(TreeNode root, TreeNode x) { //插入节点初始化为红色 x.red = true; //xp:父节点,xpp:祖父节点, xppl:祖父节点的左儿子,xppr:祖父节点的右儿子 //循环遍历 for (TreeNode xp, xpp, xppl, xppr;;) { //插入的节点为根节点,节点颜色转换为黑色 if ((xp = x.parent) == null) { x.red = false; return x; } //当前节点的父为黑色节点或者父节点为根节点,直接返回 else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null) return root; //祖父节点的左儿子是父节点 if (xp == (xppl = xpp.left)) { //S1:当前节点的父节点xp是红色,且当前节点的祖父节xpp点的另一个子节点(xppl或者xppr)也是红色 if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) { xppr.red = false; xp.red = false; xpp.red = true; x = xpp; } else { //S2:当前节点的父节点xp是红色,祖父节点的儿子节点(xppl或者xppr)是黑色,且当前节点x是其父节点xp的右孩子 if (x == xp.right) { root = rotateLeft(root, x = xp); xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent; } //S3:当前节点的父节点xp是红色,祖父节点的儿子节点(xppl或者xppr)是黑色,且当前节点是其父节点xp的左孩子 if (xp != null) { xp.red = false; if (xpp != null) { xpp.red = true; root = rotateRight(root, xpp); } } } } else { //S1:当前节点的父节点xp是红色,且当前节点的祖父节xpp点的另一个子节点(xppl或者xppr)也是红色 if (xppl != null && xppl.red) { xppl.red = false; xp.red = false; xpp.red = true; x = xpp; } else { //S2:当前节点的父节点xp是红色,祖父节点的儿子节点(xppl或者xppr)是黑色,且当前节点x是其父节点xp的右孩子 if (x == xp.left) { root = rotateRight(root, x = xp); xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent; } //S3:当前节点的父节点xp是红色,祖父节点的儿子节点(xppl或者xppr)是黑色,且当前节点是其父节点xp的左孩子 if (xp != null) { xp.red = false; if (xpp != null) { xpp.red = true; root = rotateLeft(root, xpp); } } } } } } static TreeNode balanceDeletion(TreeNode root, TreeNode x) { for (TreeNode xp, xpl, xpr;;) { if (x == null || x == root) return root; else if ((xp = x.parent) == null) { x.red = false; return x; } else if (x.red) { x.red = false; return root; } else if ((xpl = xp.left) == x) { if ((xpr = xp.right) != null && xpr.red) { xpr.red = false; xp.red = true; root = rotateLeft(root, xp); xpr = (xp = x.parent) == null ? null : xp.right; } if (xpr == null) x = xp; else { TreeNode sl = xpr.left, sr = xpr.right; if ((sr == null || !sr.red) && (sl == null || !sl.red)) { xpr.red = true; x = xp; } else { if (sr == null || !sr.red) { if (sl != null) sl.red = false; xpr.red = true; root = rotateRight(root, xpr); xpr = (xp = x.parent) == null ? null : xp.right; } if (xpr != null) { xpr.red = (xp == null) ? false : xp.red; if ((sr = xpr.right) != null) sr.red = false; } if (xp != null) { xp.red = false; root = rotateLeft(root, xp); } x = root; } } } else { // symmetric if (xpl != null && xpl.red) { xpl.red = false; xp.red = true; root = rotateRight(root, xp); xpl = (xp = x.parent) == null ? null : xp.left; } if (xpl == null) x = xp; else { TreeNode sl = xpl.left, sr = xpl.right; if ((sl == null || !sl.red) && (sr == null || !sr.red)) { xpl.red = true; x = xp; } else { if (sl == null || !sl.red) { if (sr != null) sr.red = false; xpl.red = true; root = rotateLeft(root, xpl); xpl = (xp = x.parent) == null ? null : xp.left; } if (xpl != null) { xpl.red = (xp == null) ? false : xp.red; if ((sl = xpl.left) != null) sl.red = false; } if (xp != null) { xp.red = false; root = rotateRight(root, xp); } x = root; } } } } } }
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/72103.html
摘要:关于的源码分析,本文并不打算展开讲了。大家可以参考我之前的一篇文章源码详细分析。在删除节点时,父类的删除逻辑并不会修复所维护的双向链表,这不是它的职责。在节分析链表建立过程时,我故意忽略了部分源码分析。 1. 概述 LinkedHashMap 继承自 HashMap,在 HashMap 基础上,通过维护一条双向链表,解决了 HashMap 不能随时保持遍历顺序和插入顺序一致的问题。除此...
摘要:很多文章或书籍在介绍红黑树的时候直接上来就是红黑树的个基本性质插入删除操作等。这也不奇怪,算法的作者就是红黑树的作者之一。所以,理解树对掌握红黑树是至关重要的。 本文主要包括以下内容: 什么是2-3树 2-3树的插入操作 红黑树与2-3树的等价关系 《算法4》和《算法导论》上关于红黑树的差异 红黑树的5条基本性质的分析 红黑树与2-3-4树的等价关系 红黑树的插入、删除操作 JDK ...
摘要:若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。之后相比于之前的版本,之后在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值默认为时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。有序,唯一红黑树自平衡的排序二叉树。 本文是最最最常见Java面试题总结系列第三周的文章。主要内容: Arraylist 与 LinkedList 异同 ArrayList 与 Vector 区别 HashMap的底层...
摘要:访问顺序调用过访问的元素会放到链尾,迭代会从链首开始插入顺序按插入顺序迭代出来内部是基于红黑树实现的,并且默认会通过按照类型进行自然排序。 对于常用的集合大家都不陌生,但是深入到内部原理可能都是一知半解,通过阅读源码理解如下。 ArrayList ArrayList内部就是一个默认大小为10的动态对象数组容器,每当add一个新数据的时候,如果大于原来的容器大小,则会通过Arrays.c...
摘要:源码剖析由于红黑树的操作我这里不说了,所以这里基本上也就没什么源码可以讲了,因为这里面重要的算法都是,这里的是指,他们是算法导论的作者,也就是说里面算法都是参照算法导论的伪代码。因为红黑树是平衡的二叉搜索树,所以其包含操作的时间复杂度都为。 本文章首发于个人博客,鉴于sf博客样式具有赏心悦目的美感,遂发表于此,供大家学习、批评。本文还在不断更新中,最新版可移至个人博客。? 继上篇文章...
阅读 2944·2021-10-15 09:41
阅读 1602·2021-09-22 15:56
阅读 2078·2021-08-10 09:43
阅读 3257·2019-08-30 13:56
阅读 1736·2019-08-30 12:47
阅读 629·2019-08-30 11:17
阅读 2729·2019-08-30 11:09
阅读 2132·2019-08-29 16:19