JCF_03 TreeMap

阅读数: 次 2020-10-09

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本文作者： 执笔成念
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总体介绍

Java TreeMap实现了SortedMap接口，也就是说会按照key的大小顺序对Map中的元素进行排序，key大小的评判可以通过其本身的自然顺序（natural ordering），也可以通过构造时传入的比较器（Comparator）。

TreeMap底层通过红黑树（Red-Black tree）实现，也就意味着containsKey(), get(), put(), remove()都有着log(n)的时间复杂度。

出于性能原因，TreeMap是非同步的（not synchronized），如果需要在多线程环境使用，需要程序员手动同步；或者通过如下方式将TreeMap包装成（wrapped）同步的：

1	SortedMap m = Collections.synchronizedSortedMap(new TreeMap(...));

红黑树是一种近似平衡的二叉查找树，它能够确保任何一个节点的左右子树的高度差不会超过1,具体来说，红黑树是满足如下条件的二叉查找树（binary search tree）:

每个节点要么是红色，要么是黑色。
根节点必须是黑色
红色节点不能连续（也即是，红色节点的孩子和父亲都不能是红色）。
对于每个节点，从该点至null（树尾端）的任何路径，都含有相同个数的黑色节点。

在树的结构发生改变时（插入或者删除操作），往往会破坏上述条件3或条件4，需要通过调整使得查找树重新满足红黑树的条件。

预备知识

前文说到当查找树的结构发生改变时，红黑树的条件可能被破坏，需要通过调整使得查找树重新满足红黑树的条件。调整可以分为两类：一类是颜色调整，即改变某个节点的颜色；另一类是结构调整，集改变检索树的结构关系。结构调整过程包含两个基本操作：左旋（Rotate Left），右旋（RotateRight）。

左旋

左旋的过程是将x的右子树绕x逆时针旋转，使得x的右子树成为x的父亲，同时修改相关节点的引用。旋转之后，二叉查找树的属性仍然满足。

TreeMap中左旋代码如下

/** From CLR */
private void rotateLeft(Entry<K,V> p) {
    if (p != null) {
        Entry<K,V> 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;
    }
}

右旋

右旋的过程是将x的左子树绕x顺时针旋转，使得x的左子树成为x的父亲，同时修改相关节点的引用。旋转之后，二叉查找树的属性仍然满足。

TreeMap中右旋代码如下：

 /** From CLR */
private void rotateRight(Entry<K,V> p) {
    if (p != null) {
        Entry<K,V> l = p.left;
        p.left = l.right;
        if (l.right != null) l.right.parent = p;
        l.parent = p.parent;
        if (p.parent == null)
            root = l;
        else if (p.parent.right == p)
            p.parent.right = l;
        else p.parent.left = l;
        l.right = p;
        p.parent = l;
    }
}

方法剖析

get()

get(Object key)方法根据指定的key值返回对应的value，该方法调用了getEntry(Object key)得到相应的entry，然后返回entry.value。因此getEntry()是算法的核心。算法思想是根据key的自然顺序（或者比较器顺序）对二叉查找树进行查找，直到找到满足k.compareTo(p.key) == 0的entry。

具体代码如下：

//getEntry()方法
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
    ......
    if (key == null)//不允许key值为null
        throw new NullPointerException();
    Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;//使用元素的自然顺序
    Entry<K,V> p = root;
    while (p != null) {
        int cmp = k.compareTo(p.key);
        if (cmp < 0)//向左找
            p = p.left;
        else if (cmp > 0)//向右找
            p = p.right;
        else
            return p;
    }
    return null;

put()

put(K key, V value)方法是将指定的key, value对添加到map里。该方法首先会对map做一次查找，看是否包含该元组，如果已经包含则直接返回，查找过程类似于getEntry()方法；如果没有找到则会在红黑树中插入新的entry，如果插入之后破坏了红黑树的约束，还需要进行调整（旋转，改变某些节点的颜色）。

public V put(K key, V value) {
	......
    int cmp;
    Entry<K,V> parent;
    if (key == null)
        throw new NullPointerException();
    Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;//使用元素的自然顺序
    do {
        parent = t;
        cmp = k.compareTo(t.key);
        if (cmp < 0) t = t.left;//向左找
        else if (cmp > 0) t = t.right;//向右找
        else return t.setValue(value);
    } while (t != null);
    Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent);//创建并插入新的entry
    if (cmp < 0) parent.left = e;
    else parent.right = e;
    fixAfterInsertion(e);//调整
    size++;
    return null;
}

上述代码的插入部分并不难理解：首先在红黑树上找到合适的位置，然后创建新的entry并插入（当然，新插入的节点一定是树的叶子）。难点是调整函数fixAfterInsertion()，前面已经说过，调整往往需要1.改变某些节点的颜色，2.对某些节点进行旋转。

调整函数fixAfterInsertion()的具体代码如下，其中用到了上文中提到的rotateLeft()和rotateRight()函数。通过代码我们能够看到，情况2其实是落在情况3内的。情况4～情况6跟前三种情况是对称的，因此图解中并没有画出后三种情况，读者可以参考代码自行理解。

 /** From CLR */
private void fixAfterInsertion(Entry<K,V> x) {
    x.color = RED;
    while (x != null && x != root && x.parent.color == RED) {
        if (parentOf(x) == leftOf(parentOf(parentOf(x)))) {
            Entry<K,V> y = rightOf(parentOf(parentOf(x)));
            if (colorOf(y) == RED) {//如果y为null，则视为BLACK
                setColor(parentOf(x), BLACK);              // 情况1
                setColor(y, BLACK);                        // 情况1
                setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);      // 情况1
                x = parentOf(parentOf(x));                 // 情况1
            } else {
                if (x == rightOf(parentOf(x))) {
                    x = parentOf(x);                       // 情况2
                    rotateLeft(x);                         // 情况2
                }
                setColor(parentOf(x), BLACK);              // 情况3
                setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);      // 情况3
                rotateRight(parentOf(parentOf(x)));        // 情况3
            }
        } else {
            Entry<K,V> y = leftOf(parentOf(parentOf(x)));
            if (colorOf(y) == RED) {
                setColor(parentOf(x), BLACK);              // 情况4
                setColor(y, BLACK);                        // 情况4
                setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);      // 情况4
                x = parentOf(parentOf(x));                 // 情况4
            } else {
                if (x == leftOf(parentOf(x))) {
                    x = parentOf(x);                       // 情况5
                    rotateRight(x);                        // 情况5
                }
                setColor(parentOf(x), BLACK);              // 情况6
                setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);      // 情况6
                rotateLeft(parentOf(parentOf(x)));         // 情况6
            }
        }
    }
    root.color = BLACK;
}

remove()

remove(Object key)的作用是删除key值对应的entry，该方法首先通过上文中提到的getEntry(Object key)方法找到key值对应的entry，然后调用deleteEntry(Entry<K,V> entry)删除对应的entry。由于删除操作会改变红黑树的结构，有可能破坏红黑树的约束，因此有可能要进行调整。

寻找节点后继

对于一棵二叉查找树，给定节点t，其后继（树种比大于t的最小的那个元素）可以通过如下方式找到：

t的右子树不空，则t的后继是其右子树中最小的那个元素。
t的右孩子为空，则t的后继是其第一个向左走的祖先。

后继节点在红黑树的删除操作中将会用到。

TreeMap中寻找节点后继的代码如下：

1	/ 寻找节点后继函数successor()
2	static <K,V> TreeMap.Entry<K,V> successor(Entry<K,V> t) {
3	if (t == null)
4	return null;
5	else if (t.right != null) {// 1. t的右子树不空，则t的后继是其右子树中最小的那个元素
6	Entry<K,V> p = t.right;
7	while (p.left != null)
8	p = p.left;
9	return p;
10	} else {// 2. t的右孩子为空，则t的后继是其第一个向左走的祖先
11	Entry<K,V> p = t.parent;
12	Entry<K,V> ch = t;
13	while (p != null && ch == p.right) {
14	ch = p;
15	p = p.parent;
16	}
17	return p;
18	}
19	}

getEntry()函数前面已经讲解过，这里重点放deleteEntry()上，该函数删除指定的entry并在红黑树的约束被破坏时进行调用fixAfterDeletion(Entry<K,V> x)进行调整。

由于红黑树是一棵增强版的二叉查找树，红黑树的删除操作跟普通二叉查找树的删除操作也就非常相似，唯一的区别是红黑树在节点删除之后可能需要进行调整。在考虑一棵普通二叉查找树的删除过程，可以简单分为两种情况：

删除点p的左右子树都为空，或者只有一棵子树非空。
1. 处理起来比较简单，直接将p删除（左右子树都为空时），或者用非空子树替代p（只有一棵子树非空时）
删除点p的左右子树都非空。
1. 可以用p的后继s（树中大于x的最小的那个元素）代替p，然后使用情况1删除s（此时s一定满足情况1，可以画画看）

deleteEntry()

// 红黑树entry删除函数deleteEntry()
private void deleteEntry(Entry<K,V> p) {
    modCount++;
    size--;
    if (p.left != null && p.right != null) {// 2. 删除点p的左右子树都非空。
        Entry<K,V> s = successor(p);// 后继
        p.key = s.key;
        p.value = s.value;
        p = s;
    }
    Entry<K,V> replacement = (p.left != null ? p.left : p.right);
    if (replacement != null) {// 1. 删除点p只有一棵子树非空。
        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;
        p.left = p.right = p.parent = null;
        if (p.color == BLACK)
            fixAfterDeletion(replacement);// 调整
    } else if (p.parent == null) {
        root = null;
    } else { // 1. 删除点p的左右子树都为空
        if (p.color == BLACK)
            fixAfterDeletion(p);// 调整
        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;
        }
    }
}

上述代码中占据大量代码行的，是用来修改父子节点间引用关系的代码，其逻辑并不难理解。下面着重讲解删除后调整函数fixAfterDeletion()。首先请思考一下，删除了哪些点才会导致调整？只有删除点是BLACK的时候，才会触发调整函数，因为删除RED节点不会破坏红黑树的任何约束，而删除BLACK节点会破坏规则4。

跟上文中讲过的fixAfterInsertion()函数一样，这里也要分成若干种情况。记住，无论有多少情况，具体的调整操作只有两种：1.改变某些节点的颜色，2.对某些节点进行旋转。

上述图解的总体思想是：将情况1首先转换成情况2，或者转换成情况3和情况4。当然，该图解并不意味着调整过程一定是从情况1开始。通过后续代码我们还会发现几个有趣的规则：

a).如果是由情况1之后紧接着进入的情况2，那么情况2之后一定会退出循环（因为x为红色）；

b).一旦进入情况3和情况4，一定会退出循环（因为x为root）。

删除后调整函数fixAfterDeletion()的具体代码如下，其中用到了上文中提到的rotateLeft()和rotateRight()函数。通过代码我们能够看到，情况3其实是落在情况4内的。情况5～情况8跟前四种情况是对称的，因此图解中并没有画出后四种情况，读者可以参考代码自行理解。

private void fixAfterDeletion(Entry<K,V> x) {
    while (x != root && colorOf(x) == BLACK) {
        if (x == leftOf(parentOf(x))) {
            Entry<K,V> sib = rightOf(parentOf(x));
            if (colorOf(sib) == RED) {
                setColor(sib, BLACK);                   // 情况1
                setColor(parentOf(x), RED);             // 情况1
                rotateLeft(parentOf(x));                // 情况1
                sib = rightOf(parentOf(x));             // 情况1
            }
            if (colorOf(leftOf(sib))  == BLACK &&
                colorOf(rightOf(sib)) == BLACK) {
                setColor(sib, RED);                     // 情况2
                x = parentOf(x);                        // 情况2
            } else {
                if (colorOf(rightOf(sib)) == BLACK) {
                    setColor(leftOf(sib), BLACK);       // 情况3
                    setColor(sib, RED);                 // 情况3
                    rotateRight(sib);                   // 情况3
                    sib = rightOf(parentOf(x));         // 情况3
                }
                setColor(sib, colorOf(parentOf(x)));    // 情况4
                setColor(parentOf(x), BLACK);           // 情况4
                setColor(rightOf(sib), BLACK);          // 情况4
                rotateLeft(parentOf(x));                // 情况4
                x = root;                               // 情况4
            }
        } else { // 跟前四种情况对称
            Entry<K,V> sib = leftOf(parentOf(x));
            if (colorOf(sib) == RED) {
                setColor(sib, BLACK);                   // 情况5
                setColor(parentOf(x), RED);             // 情况5
                rotateRight(parentOf(x));               // 情况5
                sib = leftOf(parentOf(x));              // 情况5
            }
            if (colorOf(rightOf(sib)) == BLACK &&
                colorOf(leftOf(sib)) == BLACK) {
                setColor(sib, RED);                     // 情况6
                x = parentOf(x);                        // 情况6
            } else {
                if (colorOf(leftOf(sib)) == BLACK) {
                    setColor(rightOf(sib), BLACK);      // 情况7
                    setColor(sib, RED);                 // 情况7
                    rotateLeft(sib);                    // 情况7
                    sib = leftOf(parentOf(x));          // 情况7
                }
                setColor(sib, colorOf(parentOf(x)));    // 情况8
                setColor(parentOf(x), BLACK);           // 情况8
                setColor(leftOf(sib), BLACK);           // 情况8
                rotateRight(parentOf(x));               // 情况8
                x = root;                               // 情况8
            }
        }
    }
    setColor(x, BLACK);
}

TreeSet

TreeSet是对TeeMap的简单包装，对TreeSet的函数调用都会转换成合适的TeeMap方法，因此TreeSet的实现非常简单。这里不再赘述。

// TreeSet是对TreeMap的简单包装
public class TreeSet<E> extends AbstractSet<E>
    implements NavigableSet<E>, Cloneable, java.io.Serializable
{
	......
    private transient NavigableMap<E,Object> m;
    // Dummy value to associate with an Object in the backing Map
    private static final Object PRESENT = new Object();
    public TreeSet() {
        this.m = new TreeMap<E,Object>();// TreeSet里面有一个TreeMap
    }
    ......
    public boolean add(E e) {
        return m.put(e, PRESENT)==null;
    }
    ......
}