摘要:有序可重复数组,线程不安全。是基于链接节点的线程安全的队列。它实质上就是一种带有一点扭曲的数据结构。链表结构,结构新特性,当节点数大于时,将链表转换为红黑树过长的链表搜索性能降低,使用红黑树来提高查找性能。
Collection List(有序,可重复) ArrayList
数组,线程不安全。
查询:带下标访问数组,O(1)
修改:由于arraylist不允许空的空间,当在一个arraylist的中间插入或者删除元素,需要遍历移动插入/删除位置到数组尾部的所有元素。另外arraylist需要扩容时,需要将实际存储的数组元素复制到一个新的数组去,因此一般认为修改的时间复杂度O(N)
扩容/*minCapacity为原list长度*/ private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) { ensureExplicitCapacity(calculateCapacity(elementData, minCapacity)); } private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) { modCount++; // overflow-conscious code if (minCapacity - elementData.length > 0) grow(minCapacity); } private void grow(int minCapacity) { // overflow-conscious code int oldCapacity = elementData.length; int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); if (newCapacity - minCapacity < 0) newCapacity = minCapacity; if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) newCapacity = hugeCapacity(minCapacity); // minCapacity is usually close to size, so this is a win: elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity); }
默认情况1.5倍增长
Vector数组,线程安全(条件)
与ArrayList不同的是使用了同步(Synchronized),基本实现了线程安全
对象进行操作时,不加锁的话还是有问题,例如下面的例子
public Object deleteLast(Vector v){ int lastIndex = v.size()-1; v.remove(lastIndex); }
执行deleteLast操作时如果不加锁,可能会出现remove时size错误
扩容默认2倍增长
Stack堆栈继承Vector
通过push、pop进行入栈,出栈
双向链表,线程不安全
查询,需要遍历链表,时间复杂度O(N)
修改,只需要修改1~2个节点的指针地址,时间复杂度O(1)
Set(无序,唯一) HashSetHashMap, 线程不安全
操作元素时间复杂度, O(1)
LinkedHashSetLinkedHashMap,线程不安全
public class LinkedHashSetextends HashSet implements Set , Cloneable, java.io.Serializable { ... public LinkedHashSet() {super(16, .75f, true);} } //hashset.java中的构造方法 HashSet(int initialCapacity, float loadFactor, boolean dummy) { map = new LinkedHashMap<>(initialCapacity, loadFactor); }
操作元素 O(1)
由于底层结构是LinkedHashMap,可以记录元素之间插入的顺序
TreeSetTreeMap, 线程不安全
由于是树结构,可以保证数据存储是有序的
操作元素时间复杂度,O(logN)
Queue队列queue使用时要尽量避免Collection的add()和remove()方法,而是要使用offer()来加入元素,使用poll()来获取并移出元素。它们的优
点是通过返回值可以判断成功与否,add()和remove()方法在失败的时候会抛出异常。 如果要使用前端而不移出该元素,使用
element()或者peek()方法。
1、没有实现的阻塞接口的LinkedList:
实现了java.util.Queue接口和java.util.AbstractQueue接口
内置的不阻塞队列: PriorityQueue 和 ConcurrentLinkedQueue
PriorityQueue 和 ConcurrentLinkedQueue 类在 Collection Framework 中加入两个具体集合实现。
PriorityQueue 类实质上维护了一个有序列表。加入到 Queue 中的元素根据它们的天然排序(通过其 java.util.Comparable 实现)或者根据传递给构造函数的 java.util.Comparator 实现来定位。
ConcurrentLinkedQueue 是基于链接节点的、线程安全的队列。并发访问不需要同步。因为它在队列的尾部添加元素并从头部删除它们,所以只要不需要知道队列的大小, ConcurrentLinkedQueue 对公共集合的共享访问就可以工作得很好。收集关于队列大小的信息会很慢,需要遍历队列。
2)实现阻塞接口的
java.util.concurrent 中加入了 BlockingQueue 接口和五个阻塞队列类。它实质上就是一种带有一点扭曲的 FIFO 数据结构。不是立即从队列中添加或者删除元素,线程执行操作阻塞,直到有空间或者元素可用。
五个队列所提供的各有不同:
ArrayBlockingQueue :一个由数组支持的有界队列。
LinkedBlockingQueue :一个由链接节点支持的可选有界队列。
PriorityBlockingQueue :一个由优先级堆支持的无界优先级队列。
DelayQueue :一个由优先级堆支持的、基于时间的调度队列。
SynchronousQueue :一个利用 BlockingQueue 接口的简单聚集(rendezvous)机制。
Map HashMap链表结构,Node结构
static class Nodeimplements Map.Entry { final int hash; final K key; V value; Node next; Node(int hash, K key, V value, Node next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; }
JDK 1.8新特性,当节点数大于8时,将链表转换为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) treeifyBin(tab, hash);
过长的链表搜索性能降低,使用红黑树来提高查找性能。
hash值计算static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
对key的hash码高16位实现异或
a⊕b = (¬a ∧ b) ∨ (a ∧¬b)
如果a、b两个值不相同,则异或结果为1。如果a、b两个值相同,异或结果为0
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node[] tab; Node p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); ...
插入table时,下标index = (n - 1) & hash
在n较小时,hash码的低位的0和1不均匀,容易冲突导致碰撞。而通过上述XOR算法调整后,hash的低16位会变大,从而使得0和1分布更加均匀。
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { /**省略此处代码**/ this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
假设cap=37,则n=36, 100100
右移1, 010010,或结果=110110
右移2, 001101,或结果=111111
右移4, 000011,或结果=111111
右移8, 000000,或结果=111111
右移16, 000000,或结果=111111
结果为63,二进制或操作只有在两数都为0时,才为0,因此通过循环右移,或操作,实际是为了找到n的最高位,并将后面的数字全部全改写为1,从而实现返回大于等于initialCapacity的最小的2的幂。
扩容final Node[] resize() { Node [] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node [] newTab = (Node [])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { //遍历旧链表 Node e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) //单节点 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) //树 ((TreeNode )e).split(this, newTab, j, oldCap); else { //链表 Node loHead = null, loTail = null; Node hiHead = null, hiTail = null; Node next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { //尾部指针hi if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
这段代码的含义是将oldTab[j]中的链表对半拆到newTab[j]和newTab[j + oldCap]
if ((e.hash & oldCap) == 0)怎么理解
我们知道oldTab中的index = (n - 1) & hash,假设n=8,则
newTab中的index = (16-1) & hash,那么在newTab中的index为index或者index + 8,那么e.hash & oldCap == 0 ,hash 必然为 X001000的形态才有可能,也就是说
if ((e.hash & oldCap) == 0)代表newindex == index的情况
loHead loTail/ hiTail hiHead 这2对指针
前面说了if ((e.hash & oldCap) == 0)表示newindex == index,那么lo指针指向的就是此类节点,hi指针指向剩下的节点
通过tail指针的移动,实现链表拆分以及各节点next指针的更新
Dictionary, 线程安全
操作元素时间复杂度, O(1)
synchronized 线程安全
写入数据public synchronized V put(K key, V value) { // Make sure the value is not null if (value == null) { throw new NullPointerException(); } // Makes sure the key is not already in the hashtable. Entry,?> tab[] = table; int hash = key.hashCode(); int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; @SuppressWarnings("unchecked") Entry扩容entry = (Entry )tab[index]; for(; entry != null ; entry = entry.next) { //遍历链表 if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) { V old = entry.value; entry.value = value; return old; } } addEntry(hash, key, value, index); return null; } private void addEntry(int hash, K key, V value, int index) { modCount++; Entry,?> tab[] = table; if (count >= threshold) { // Rehash the table if the threshold is exceeded rehash(); tab = table; hash = key.hashCode(); index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; } // Creates the new entry. @SuppressWarnings("unchecked") Entry e = (Entry ) tab[index]; tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e); count++; }
遍历,重新计算index,并填入newMap
protected void rehash() { int oldCapacity = table.length; Entry,?>[] oldMap = table; // overflow-conscious code int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1; if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) { if (oldCapacity == MAX_ARRAY_SIZE) // Keep running with MAX_ARRAY_SIZE buckets return; newCapacity = MAX_ARRAY_SIZE; } Entry,?>[] newMap = new Entry,?>[newCapacity]; modCount++; threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1); table = newMap; for (int i = oldCapacity ; i-- > 0 ;) { for (EntryTreeMapold = (Entry )oldMap[i] ; old != null ; ) { Entry e = old; old = old.next; int index = (e.hash & 0x7FFFFFFF) % newCapacity; e.next = (Entry )newMap[index]; //反转链表 newMap[index] = e; } } }
红黑树是平衡二叉树排序树,我们来看下它的特性
红黑树特性二叉排序树特性
是一棵空树,
或者是具有下列性质的二叉树
左子树也是二叉排序树,且非空左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值
右子树也是二叉排序树,且非空右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值
平衡二叉树特性
它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1
左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
红黑树的特性:
节点是红色或黑色。
根节点是黑色。
每个叶节点(NIL节点,空节点)是黑色的。
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。
查找基于递归的思想处理
/*查找大于等于K的最小节点*/ final Entry恢复平衡getCeilingEntry(K key) { Entry p = root; while (p != null) { int cmp = compare(key, p.key); if (cmp < 0) { //key < p.key if (p.left != null) p = p.left; else return p; } else if (cmp > 0) { key > p.key if (p.right != null) { p = p.right; } else { //叔节点 Entry parent = p.parent; Entry ch = p; while (parent != null && ch == parent.right) { ch = parent; parent = parent.parent; } return parent; } } else return p; } return null; } /*查找小于等于K的最大节点, 原理类似,省略*/ final Entry getFloorEntry(K key) { ... } /*查找大于K的最大节点, 原理类似,省略*/ final Entry getHigherEntry(K key) { ... } /*查找小于K的最大节点, 原理类似,省略*/ final Entry getLowerEntry(K key) { ... }
插入/删除节点会破坏红黑树的平衡,为了恢复平衡,可以进行2类操作:旋转和着色
旋转private void rotateLeft(Entryp) { if (p != null) { Entry r = p.right; p.right = r.left; if (r.left != null) r.left.parent = p; r.parent = p.parent; if (p.parent == null) root = r; else if (p.parent.left == p) p.parent.left = r; else p.parent.right = r; r.left = p; p.parent = r; } }
插入节点总是为红色
场景分析
情形1: 新节点位于树的根上,没有父节点
将新节点(根节点设置为黑色)
情形2: 新节点的父节点是黑色
无处理
情形3:新节点的父节点是红色,分3类情况
3A: 当前节点的父节点是红色,且当前节点的祖父节点的另一个子节点(叔叔节点)也是红色。
3B: 当前节点的父节点是红色,叔叔节点是黑色,且当前节点是其父节点的右孩子
3C: 当前节点的父节点是红色,叔叔节点是黑色,且当前节点是其父节点的左孩子
总结
==为了保证红黑树特性5,插入的节点需要是红色==
==根节点是红色或者黑色,都不影响红黑树特性5,也就是说当父节点和叔节点均为红色时,可以通过将互换祖父与父、叔节点的颜色来上朔不平衡,并最终通过将根节点从红色设置为黑色来解决不平衡==
==当叔节点为黑色,父节点为红色时,按照上述思路将父节点与祖父节点颜色互换后,必然会使得当前节点所在的子树黑色节点过多而影响红黑树特性5,因此需要通过旋转将黑色节点向相反方向转移,以平衡根的两侧==
当前节点的父节点是红色,且当前节点的祖父节点的另一个子节点(叔叔节点)也是红色。
处理思路:
父节点与叔节点变黑色
祖父节点变红色
当前节点转换为祖父节点,迭代处理
graph TD 1[祖父红]-->2[父黑] 1-->3[叔黑] 2-->4{新红} 2-->5[兄]
当前节点的父节点是红色,叔叔节点是黑色,且当前节点是其父节点的右孩子
处理思路:
左旋/右旋父节点
后续操作见3C
当前节点的父节点是红色,叔叔节点是黑色,且当前节点是其父节点的左孩子
处理思路
父节点设置为黑色
祖父节点设置为红色
右旋/左旋祖父节点
private void fixAfterInsertion(Entry删除节点x) { x.color = RED; //新插入的节点为红色 while (x != null && x != root && x.parent.color == RED) { // x的父节点 == x的父-父-左子节点 if (parentOf(x) == leftOf(parentOf(parentOf(x)))) { Entry y = rightOf(parentOf(parentOf(x))); // y为x的叔节点 if (colorOf(y) == RED) { //叔节点为红色, 3A setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(y, BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); x = parentOf(parentOf(x)); } else { //叔节点为黑色 if (x == rightOf(parentOf(x))) { //3B x = parentOf(x); rotateLeft(x); } //3C setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); rotateRight(parentOf(parentOf(x))); } } else { Entry y = leftOf(parentOf(parentOf(x))); if (colorOf(y) == RED) { //3A setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(y, BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); x = parentOf(parentOf(x)); } else { if (x == leftOf(parentOf(x))) { //3C x = parentOf(x); rotateRight(x); } //3B setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); rotateLeft(parentOf(parentOf(x))); } } } root.color = BLACK; }
情况分析
被删除节点没有儿子,即为叶节点。那么,直接将该节点删除就OK了。
被删除节点只有一个儿子。那么,直接删除该节点,并用该节点的唯一子节点顶替它的位置。
被删除节点有两个儿子。那么,先找出它的后继节点;然后把“它的后继节点的内容”复制给“该节点的内容”;之后,删除“它的后继节点”。在这里,后继节点相当于替身,在将后继节点的内容复制给"被删除节点"之后,再将后继节点删除。这样就巧妙的将问题转换为"删除后继节点"的情况了,下面就考虑后继节点。 在"被删除节点"有两个非空子节点的情况下,它的后继节点不可能是双子非空。既然"的后继节点"不可能双子都非空,就意味着"该节点的后继节点"要么没有儿子,要么只有一个儿子。若没有儿子,则按"情况①"进行处理;若只有一个儿子,则按"情况② "进行处理。
private void deleteEntry(Entry重新平衡p) { modCount++; size--; // 情况3 将p的值赋予后继节点s,并转换为删除s if (p.left != null && p.right != null) { Entry s = successor(p); p.key = s.key; p.value = s.value; p = s; } // 情况2 Entry replacement = (p.left != null ? p.left : p.right); if (replacement != null) { // Link replacement to parent replacement.parent = p.parent; if (p.parent == null) root = replacement; else if (p == p.parent.left) p.parent.left = replacement; else p.parent.right = replacement; // Null out links so they are OK to use by fixAfterDeletion. p.left = p.right = p.parent = null; // Fix replacement if (p.color == BLACK) fixAfterDeletion(replacement); } else if (p.parent == null) { root = null; //p是根节点 } else { //情况1 if (p.color == BLACK) fixAfterDeletion(p); if (p.parent != null) { if (p == p.parent.left) p.parent.left = null; else if (p == p.parent.right) p.parent.right = null; p.parent = null; } } }
删除节点x,根据上文分析,x有0或1个子节点
x是红色节点,那么删除它不会破坏平衡
如果x是黑色
4A 兄节点为红色
4B 兄节点的两个子节点均为黑色
4C 兄节点的远端子节点为黑色,另一个为红色或无
4D 兄节点的远端子节点为红色,另一个为红色或无
兄节点及其子树的黑色节点应该比X多一个
处理方法:
兄节点设置为黑色
父节点设置为红色
左旋/右旋父节点,变形为B/C/D情况
处理方法:
兄节点设置为红色
x设置为父节点,上溯不平衡
处理方法
近端侄节点设置为黑色
兄节点设置为红色
右旋/左旋兄节点
转换为4D处理
处理方法
将父节点的颜色赋予兄节点
将父节点设置为黑色
将远端侄节点的颜色设置为黑色
左旋父节点
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摘要:学编程真的不是一件容易的事不管你多喜欢或是多会编程,在学习和解决问题上总会碰到障碍。熟练掌握核心内容,特别是和多线程初步具备面向对象设计和编程的能力掌握基本的优化策略。 学Java编程真的不是一件容易的事,不管你多喜欢或是多会Java编程,在学习和解决问题上总会碰到障碍。工作的时间越久就越能明白这个道理。不过这倒是一个让人进步的机会,因为你要一直不断的学习才能很好的解决你面前的难题...
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