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参考本博客：点击进入对Java中的红黑树（TreeMap，HashMap）进行源码分析，并在实验报告中体现分析结果。
实验2：中序先序序列构造二叉树的解决过程及结果
实验3：决策树的解决过程及结果
实验4：表达式树的解决过程及结果
实验5：二叉查找树的解决过程及结果
实验6 : 红黑树分析的解决过程及结果
写在前面：刚找到TreeMap和HashMap的源码，其实是有些慌张不知所措的，静下心来看一看，发现其实是对很多方法的注释很长，所以两个源码都是很长。
首先，我们先要去了解Map是啥？Key是啥？而Value又是啥？
在数组中我们是通过数组下标来对其内容索引的，而在Map中我们通过对象来对对象进行索引，用来索引的对象叫做key，其对应的对象叫做value。这就是平时说的键值对Key - value。
TreeMap 是一个有序的key-value集合，它是通过红黑树实现的。TreeMap继承于AbstractMap，所以它是一个Map，即一个key-value集合。TreeMap实现了NavigableMap接口，意味着它支持一系列的导航方法。比如返回有序的key集合。TreeMap实现了Cloneable接口，意味着它能被克隆。TreeMap实现了java.io.Serializable接口，意味着它支持序列化。TreeMap基于红黑树（Red-Blacktree）实现。该映射根据其键的自然顺序进行排序，或者根据创建映射时提供的 Comparator 进行排序，具体取决于使用的构造方法。TreeMap的基本操作 containsKey、get、put 和 remove 的时间复杂度是 log(n) 。
另外，TreeMap是非同步的。 它的iterator 方法返回的迭代器是fail-fastl的。
// 默认构造函数。
HashMap()
// 指定“容量大小”的构造函数
HashMap(int capacity)
// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
HashMap(int capacity, float loadFactor)
// 包含“子Map”的构造函数
HashMap(Map<? extends K, ? extends V> map)public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
// setter, getter, equals, toString 方法省略
public final int hashCode() {
//用key的hash值与上value的hash值作为Entry的hash值
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
/**
* This method is invoked whenever the value in an entry is
* overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
* in the HashMap.
*/
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
/**
* This method is invoked whenever the entry is
* removed from the table.
*/
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;public V get(Object key) {
//单独处理key为null的情况
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
private V getForNullKey() {
if (size == 0) {
return null;
}
//key为null的Entry用于放在table[0]中，但是在table[0]冲突链中的Entry的key不一定为null
//所以需要遍历冲突链，查找key是否存在
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
//首先定位到索引在table中的位置
//然后遍历冲突链，查找key是否存在
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}private void inflateTable(int toSize) {
//辅助函数，用于填充HashMap到指定的capacity
// Find a power of 2 >= toSize
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
//threshold为resize的阈值，超过后HashMap会进行resize，内容的entry会进行rehash
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
/**
* Associates the specified value with the specified key in this map.
* If the map previously contained a mapping for the key, the old
* value is replaced.
*/
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
//这里的循环是关键
//当新增的key所对应的索引i，对应table[i]中已经有值时，进入循环体
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//判断是否存在本次插入的key，如果存在用本次的value替换之前oldValue，相当于update操作
//并返回之前的oldValue
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
//如果本次新增key之前不存在于HashMap中，modCount加1，说明结构改变了
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//如果增加一个元素会后，HashMap的大小超过阈值，需要resize
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
//增加的幅度是之前的1倍
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//首先得到该索引处的冲突链Entries，有可能为null，不为null
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
//然后把新的Entry添加到冲突链的开头，也就是说，后插入的反而在前面（第一次还真没看明白）
//需要注意的是table[bucketIndex]本身并不存储节点信息，
//它就相当于是单向链表的头指针，数据都存放在冲突链中。
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
//下面看看HashMap是如何进行resize，庐山真面目就要揭晓了
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
//如果已经达到最大容量，那么就直接返回
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//initHashSeedAsNeeded(newCapacity)的返回值决定了是否需要重新计算Entry的hash值
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
/**
* Transfers all entries from current table to newTable.
*/
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
//遍历当前的table，将里面的元素添加到新的newTable中
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
//最后这两句用了与put放过相同的技巧
//将后插入的反而在前面
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
/**
* Initialize the hashing mask value. We defer initialization until we
* really need it.
*/
final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) {
boolean currentAltHashing = hashSeed != 0;
boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
(capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
//这里说明了，在hashSeed不为0或满足useAltHash时，会重算Entry的hash值
//至于useAltHashing的作用可以参考下面的链接
// http://stackoverflow.com/questions/29918624/what-is-the-use-of-holder-class-in-hashmap
boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing;
if (switching) {
hashSeed = useAltHashing
? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this)
: 0;
}
return switching;
}public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
//可以看到删除的key如果存在，就返回其所对应的value
return (e == null ? null : e.value);
}
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
//这里用了两个Entry对象，相当于两个指针，为的是防治冲突链发生断裂的情况
//这里的思路就是一般的单向链表的删除思路
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
//当table[i]中存在冲突链时，开始遍历里面的元素
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e) //当冲突链只有一个Entry时
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}// 默认构造函数。使用该构造函数，TreeMap中的元素按照自然排序进行排列。
TreeMap()
// 创建的TreeMap包含Map
TreeMap(Map<? extends K, ? extends V> copyFrom)
// 指定Tree的比较器
TreeMap(Comparator<? super K> comparator)
// 创建的TreeSet包含copyFrom
TreeMap(SortedMap<K, ? extends V> copyFrom) public class TreeMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.Serializablepublic boolean containsKey(Object key) {
return getEntry(key) != null;
}public boolean containsValue(Object value) {
for (Entry<K,V> e = getFirstEntry(); e != null; e = successor(e))
if (valEquals(value, e.value))
return true;
return false;
}public V get(Object key) {
Entry<K,V> p = getEntry(key);
return (p==null ? null : p.value);
}public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> map) {
int mapSize = map.size();
if (size==0 && mapSize!=0 && map instanceof SortedMap) {
Comparator<?> c = ((SortedMap<?,?>)map).comparator();
if (c == comparator || (c != null && c.equals(comparator))) {
++modCount;
try {
buildFromSorted(mapSize, map.entrySet().iterator(),
null, null);
} catch (java.io.IOException | ClassNotFoundException cannotHappen) {
}
return;
}
}
super.putAll(map);
}final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
// Offload comparator-based version for sake of performance
if (comparator != null)
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;
}问题1的解决：通过询问王文彬同学，他教我理解了我代码中存在的问题，其实是因为我构造了两个子树，但却没有连接在一起形成一个完整的树，修改后将左子树left加入整个树的构造中就可以了。
问题2：在实验二我理解完前序输出和中序输出的奥妙之后，终于在苦苦的编码战斗中写完了程序时，测试一下，结果却很适合给学长学姐们国考加油！
解决过程：看图说话
通过认真的多次研究修改，终于我的决策树完美出道了。
我觉得很多东西理解和代码实现不是一回事，理解了我也不知道如何精确下手，但是在编写的时候我又能更深刻的理解好多遍。虽然过程及其“撕心裂肺”，但是还是要多多受虐，才能在下次受虐的时候减轻疼痛。
原文：https://www.cnblogs.com/LXY462283007/p/9940958.html