TreeMap 是一种基于红黑树实现的 Key-Value 结构。在使用集合视图在 HashMap 中迭代时,是不能保证迭代顺序的; LinkedHashMap 使用了双向链表,保证按照插入顺序或者访问顺序进行迭代。但是有些时候,我们可能需要按照键的大小进行按序迭代,或者在使用哈希表的同时希望按键值进行排序,这个时候 TreeMap 就有其用武之地了。 TreeMap 支持按键值进行升序访问,或者由传入的比较器(Comparator)来控制。
下面基于 JDK 8 的源码对 TreeMap 进行一个简单的分析。
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public class TreeMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable
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同 HashMap 一样, TreeMap 也继承了 AbstractMap,并实现了 Cloneable, Serializable 接口。不同的是, TreeMap 还实现 NavigableMap 接口。
NavigableMap 接口和 SortedMap
SortedMap 是一个扩展自 Map 的一个接口,对该接口的实现要保证所有的 Key 是完全有序的。
这个顺序一般是指 Key 的自然序(实现 Comparable 接口)或在创建 SortedMap 时指定一个比较器(Comparator)。当我们使用集合的视角(Collection View,由 entrySet、keySet 与 values 方法提供)来迭代时,就可以按序访问其中的元素。
插入 SortedMap 中的所有 Key 的类都必须实现 Comparable 接口(或者可以作为指定的 Comparator 的参数)。在比较两个 Key 时通过调用 k1.compareTo(k2)
(or comparator.compare(k1, k2)
),因而所有的 Key 都必须能够相互比较,否则会抛出 ClassCastException
的异常。
SortedMap 中 Key 的顺序必须和 equals 保持一致(consistent with equals),
即 k1.compareTo(k2) == 0
(or comparator.compare(k1, k2)
) 和 k1.equals(k2)
要有相同的布尔值。(Comparable 接口的实现不强制要求这一点,但通常都会遵守。)这是因为 Map 接口的定义中,比较 Key 是通过 equals 方法,而在 SortedMap 中比较 Key 则是通过 compareTo (or compare) 方法。如果不一致的,就破坏了 Map 接口的约定。
通过 SortedMap 可以获取其中的一段数据,如 subMap(K fromKey, K toKey)
, headMap(K toKey)
, tailMap(K fromKey)
等,所有的区间操作都是左闭右开的。也可以通过 firstKey()
和 lastKey()
来获取第一个和最后一个键。
NavigableMap 是 JDK 1.6 之后新增的接口,扩展了 SortedMap 接口,提供了一些导航方法(navigation methods)来返回最接近搜索目标的匹配结果。
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lowerEntry(K key)
(or lowerKey(K key)
),小于给定 Key 的 Entry (or Key)
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floorEntry(K key)
(or floorKey(K key)
),小于等于给定 Key 的 Entry (or Key)
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higherEntry(K key)
(or higherKey(K key)
),大于给定 Key 的 Entry (or Key)
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ceilingEntry(K key)
(or ceilingKey(K key)
),大于等于给定 Key 的 Entry (or Key)
这些方法都有重载的版本,来控制是否包含端点。subMap(K fromKey, K toKey)
, headMap(K toKey)
, tailMap(K fromKey)
等方法也是如此。
NavigableMap 可以按照 Key 的升序或降序进行访问和遍历。 descendingMap()
和 descendingKeySet()
则会获取和原来的顺序相反的集合,集合中的元素则是同样的引用,在该视图上的修改会影响到原始的数据。
底层结构
TreeMap 是基于红黑树来实现的,排序时按照键的自然序(要求实现 Comparable 接口)或者提供一个 Comparator 用于排序。
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//比较器,没有指定的话默认使用Key的自然序 private final Comparator<? super K> comparator;
//红黑树根节点 private transient Entry<K,V> root;
//树中节点的数量 private transient int size = 0;
//结构化修改的次数 private transient int modCount = 0;
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TreeMap 同样不是线程安全的,基于结构化修改的次数来实现 fail-fast 机制。因而要在多线程环境下使用时,可能需要手动进行同步,或者使用 Collections.synchronizedSortedMap
进行包装。
TreeMap 中的红黑树使用的是「算法导论」中的实现,除了左右链接、红黑标识以外,还有一个指向父节点的连接。红黑树的具体插入及删除细节这里不作过多的解释,更深入的细节可以参考「算法导论」一书,不过建议先看一下 Sedgewick 的讲解。
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//Entry (红黑树节点的定义) static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { K key; V value; Entry<K,V> left;//左子节点 Entry<K,V> right;//右子节点 Entry<K,V> parent;//父节点 boolean color = BLACK;//颜色,指向该节点的链接的颜色
/** * 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; //Key 和 Value都要 equals return valEquals(key,e.getKey()) && valEquals(value,e.getValue()); }
//哈希值的计算,Key和Value的哈希值进行位异或 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; } }
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添加及更新操作
为了维持有序,添加及更新的代价较高,复杂度为 O(log(n)) 。插入节点后需要修复红黑树,使其恢复平衡状态,该操作在此不作介绍。
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public V put(K key, V value) { Entry<K,V> t = root; if (t == null) { //根节点为空 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) { //比较器,使用定制的排序方法 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); //Key 存在,更新value } while (t != null); } else { //比较器为null,Key 必须实现 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); //Key 存在,更新value } while (t != null); } //Key 不存在,新建节点,插入二叉树 Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent); if (cmp < 0) parent.left = e; else parent.right = e; //插入后修复红黑树 fixAfterInsertion(e); size++;//数量增加 modCount++;//结构改变 return null; }
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删除
从红黑树中删除一个节点比插入更为复杂,这里不作展开。
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public V remove(Object key) { Entry<K,V> p = getEntry(key); //先查找该节点 if (p == null) return null;
V oldValue = p.value; deleteEntry(p); //删除节点 return oldValue; }
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private void deleteEntry(Entry<K,V> p) { modCount++; //删除使得结构发生变化 size--;
// If strictly internal, copy successor's element to p and then make p // point to successor. // 被删除节点的左右子树都不为空 if (p.left != null && p.right != null) { //用后继节点代替当前节点 Entry<K,V> s = successor(p); p.key = s.key; p.value = s.value; p = s; } // p has 2 children
// Start fixup at replacement node, if it exists. // 左子节点存在,则 replacement 为左子节点,否则为右子节点 Entry<K,V> replacement = (p.left != null ? p.left : p.right);
if (replacement != null) { //至少一个子节点存在 // Link replacement to parent replacement.parent = p.parent; if (p.parent == null) //p 就是根节点 root = replacement; else if (p == p.parent.left)//p 是父节点的左子节点 p.parent.left = replacement; else//p 是父节点的右子节点 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);// 修复红黑树 } else if (p.parent == null) { // return if we are the only node. // 没有父节点,则该节点是树中唯一的节点 root = null; } else { // No children. Use self as phantom replacement and unlink. //没有子节点 if (p.color == BLACK) fixAfterDeletion(p);// 修复红黑树
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; } } }
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查找
红黑树也是排序二叉树,按照排序二叉树的查找方法进行查找。复杂度为 O(log(n)) 。
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public V get(Object key) { Entry<K,V> p = getEntry(key); return (p==null ? null : p.value); }
final Entry<K,V> getEntry(Object key) { // Offload comparator-based version for sake of performance if (comparator != null) //定制的比较器 return getEntryUsingComparator(key); if (key == null) throw new NullPointerException(); @SuppressWarnings("unchecked") Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key; Entry<K,V> p = root; while (p != null) { int cmp = k.compareTo(p.key); if (cmp < 0) p = p.left; else if (cmp > 0) p = p.right; else return p; } return null; }
//使用比较器进行查找 final Entry<K,V> getEntryUsingComparator(Object key) { @SuppressWarnings("unchecked") K k = (K) key; Comparator<? super K> cpr = comparator; if (cpr != null) { Entry<K,V> p = root; while (p != null) { int cmp = cpr.compare(k, p.key); if (cmp < 0) p = p.left; else if (cmp > 0) p = p.right; else return p; } } return null; }
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判断是否包含 key 或 value :
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public boolean containsKey(Object key) { return getEntry(key) != null; }
public boolean containsValue(Object value) { //从第一个节点开始,不断查找后继节点 for (Entry<K,V> e = getFirstEntry(); e != null; e = successor(e)) if (valEquals(value, e.value)) return true; return false; }
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导航方法
NaviableMap 接口支持一系列的导航方法,有 firstEntry()、 lastEntry()、 lowerEntry()、 higherEntry()、 floorEntry()、 ceilingEntry()、 pollFirstEntry() 、 pollLastEntry() 等,它们的实现原理都是类似的,区别在于如何在排序的二叉树中查找到对应的节点。
以 lowerEntry() 和 floorEntry() 为例:
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//小于给定的Key public Map.Entry<K,V> lowerEntry(K key) { return exportEntry(getLowerEntry(key)); }
final Entry<K,V> getLowerEntry(K key) { Entry<K,V> p = root; while (p != null) { int cmp = compare(key, p.key); //1. 如果节点 p 小于 key if (cmp > 0) { //1.1 节点 p 有右子树,则在右子树中搜索 if (p.right != null) p = p.right; //1.2 节点 p 没有右子树,找到目标 else return p; //2. 节点 p 大于等于 key } else { //2.1 节点 p 有左子树,则在左子树中继续搜索 if (p.left != null) { p = p.left; //2.2 节点 p 无左子树,找出 p 的前驱节点,并返回 //前驱节点要么不存在,要么就是小于 key 的最大节点 //因为从根节点一直遍历到 p,那么之前经过的所有节点都是大于等于 key 的 //且 p 没有左子树,即 p 是大于等于 key 的所有节点中最小的 //则 p 的前驱一定是查找的目标 } else { //查找前驱节点 Entry<K,V> parent = p.parent; Entry<K,V> ch = p; while (parent != null && ch == parent.left) { ch = parent; parent = parent.parent; } return parent; } } } return null; }
public K lowerKey(K key) { return keyOrNull(getLowerEntry(key)); }
//小于等于 public Map.Entry<K,V> floorEntry(K key) { return exportEntry(getFloorEntry(key)); }
//和 getLowerEntry 类似,相等时的处理不同 final Entry<K,V> getFloorEntry(K key) { Entry<K,V> p = root; while (p != null) { int cmp = compare(key, p.key); if (cmp > 0) { if (p.right != null) p = p.right; else return p; } else if (cmp < 0) { if (p.left != null) { p = p.left; } else { Entry<K,V> parent = p.parent; Entry<K,V> ch = p; while (parent != null && ch == parent.left) { ch = parent; parent = parent.parent; } return parent; } } else return p;
} return null; }
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查找的过程可以和前驱节点的方法进行类比。 TreeMap 并没有直接暴露 getLowerEntry() 方法,而是使用 exportEntry(getLowerEntry(key))
进行了一次包装。看似“多此一举”,实际上是为了防止对节点进行修改。SimpleImmutableEntry 类可以看作不可修改的 Key-Value 对,因为成员变量 key 和 value 都是 final 的。
即通过暴露出来的接口 firstEntry()、 lastEntry()、 lowerEntry()、 higherEntry()、 floorEntry()、 ceilingEntry() 是不可以修改获取的节点的,否则会抛出异常。
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/** * Return SimpleImmutableEntry for entry, or null if null */ static <K,V> Map.Entry<K,V> exportEntry(TreeMap.Entry<K,V> e) { return (e == null) ? null : new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>(e); }
//AbstractMap.SimpleImmutableEntry public static class SimpleImmutableEntry<K,V> implements Entry<K,V>, java.io.Serializable { private static final long serialVersionUID = 7138329143949025153L;
private final K key; private final V value;
public SimpleImmutableEntry(Entry<? extends K, ? extends V> entry) { this.key = entry.getKey(); this.value = entry.getValue(); }
public V setValue(V value) { throw new UnsupportedOperationException(); } //.... // }
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pollFirstEntry() 、 pollLastEntry() 获取第一个和最后一个节点,并将它们从红黑树中删除。
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public Map.Entry<K,V> pollFirstEntry() { Entry<K,V> p = getFirstEntry(); Map.Entry<K,V> result = exportEntry(p); if (p != null) deleteEntry(p); return result; }
public Map.Entry<K,V> pollLastEntry() { Entry<K,V> p = getLastEntry(); Map.Entry<K,V> result = exportEntry(p); if (p != null) deleteEntry(p); return result; }
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遍历
可以按照键的顺序遍历对 TreeSet 进行遍历,因为底层使用了红黑树来保证有序性,迭代器的实现就是按序访问排序二叉树中的节点。
先看一些内部抽象类 PrivateEntryIterator
,它是 TreeMap 中所有迭代器的基础:
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abstract class PrivateEntryIterator<T> implements Iterator<T> { Entry<K,V> next; Entry<K,V> lastReturned; int expectedModCount;
PrivateEntryIterator(Entry<K,V> first) { expectedModCount = modCount; lastReturned = null; next = first; }
public final boolean hasNext() { return next != null; }
final Entry<K,V> nextEntry() { Entry<K,V> e = next; if (e == null) throw new NoSuchElementException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); next = successor(e); //后继节点 lastReturned = e; return e; }
final Entry<K,V> prevEntry() { Entry<K,V> e = next; if (e == null) throw new NoSuchElementException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); next = predecessor(e); //前驱节点 lastReturned = e; return e; }
public void remove() { if (lastReturned == null) throw new IllegalStateException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); // deleted entries are replaced by their successors if (lastReturned.left != null && lastReturned.right != null) next = lastReturned; deleteEntry(lastReturned); expectedModCount = modCount; lastReturned = null; } }
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因为红黑树自身就是有序的,迭代是只要从第一个节点不断获取后继节点即可。当然,逆序时则是从最后一个节点不断获取前驱节点。通过迭代器访问时基于 modCount 实现对并发修改的检查。
在排序二叉树中获取前驱和后继节点的方法如下:
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//后继节点 static <K,V> TreeMap.Entry<K,V> successor(Entry<K,V> t) { if (t == null) return null; else if (t.right != null) { //右子树存在,则取右子树的最小节点 Entry<K,V> p = t.right; while (p.left != null) p = p.left; return p; } else { //右子树不存在 //若父节点为null,则该节点是最大节点(根节点,且无右子树),无后继,返回null //若当前节点是父节点的左子节点,直接返回父节点 //若当前节点是父节点的右子节点,则当前节点是以父节点为根的子树中最大的节点 Entry<K,V> p = t.parent; //父节点 Entry<K,V> ch = t;//当前节点 while (p != null && ch == p.right) { //是右子节点,向上迭代,直到是左子节点 ch = p; p = p.parent; } return p; } }
//前驱节点,同后继节点处理逻辑一致,左右颠倒 static <K,V> Entry<K,V> predecessor(Entry<K,V> t) { if (t == null) return null; else if (t.left != null) { //左子树存在,则取左子树的最小节点 Entry<K,V> p = t.left; while (p.right != null) p = p.right; return p; } else { //左子树不存在 Entry<K,V> p = t.parent; Entry<K,V> ch = t; while (p != null && ch == p.left) { ch = p; p = p.parent; } return p; } }
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其它方法
TreeMap 中还实现了一些其它的方法,如区间操作: headMap(), tailMap(), subMap() ; 获取逆序的 map: descendingMap()
, descendingKeySet()
。只要了解了前面介绍的各种操作的原理,再来看这些方法的实现应该也不难理解。由于篇幅太长,这里就不再介绍了。
小结
TreeMap 是基于红黑树实现的一种 Key-Value 结构,最大的特点在于可以按照 Key 的顺序进行访问,要求 Key 实现 Comparable 接口或传入 Comparator 作为比较器。因为基于红黑树实现,TreeMap 内部在实现插入和删除操作时代价较高。
TreeMap 实现了 NavigableMap 接口,可以支持一系列导航方法,有 firstEntry()、 lastEntry()、 lowerEntry()、 higherEntry()、 floorEntry()、 ceilingEntry()、 pollFirstEntry() 、 pollLastEntry() ;还可以支持区间操作获取 map 的一部分,如 subMap(), headMap(), tailMap(K fromKey) 。除此以外, TreeMap 还支持通过 descendingMap() 获取和原来顺序相反的 map。
如果 TreeMap 没有使用自定义的 Comparator,则是不支持键为 null 的,因为调用 compareTo() 可能会发生异常;如果自定义的比较器可以接受 null 作为参数,那么是可以支持将 null 作为键的。
TreeMap 不是线程安全的,多线程情况下要手动进行同步或使用 SortedMap m = Collections.synchronizedSortedMap(new TreeMap(...));
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