一、前言
当我们需要把插入的元素进行排序的时候，就是时候考虑TreeMap了，从名字上来看，TreeMap肯定是和树是脱不了干系的，它是一个排序了的Map,下面我们来着重分析其源码，理解其底层如何实现排序功能。下面，开始分析。
二、TreeMap示例
import java.util.TreeMap;
import java.util.Map;
public class TreeMapTest {
public static void main(String[] args) {
Map<String, String> maps = new TreeMap<String, String>();
maps.put("aa", "aa");
maps.put("cc", "cc");
maps.put("bb", "bb");
for (Map.Entry<String, String> entry : maps.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + " : " + entry.getValue());
}
}
}
运行结果：
aa : aa
bb : bb
cc : cc
说明：从输出结果可以看到TreeMap对插入的元素进行了排序。
三、TreeMap数据结构
TreeMap底层使用的数据结构是红黑树，有印象的的读者，应该知道我们在分析HashMap的时候就已经接触到了红黑树结构，只是没有对红黑树进行详细的分析，现在，笔者也并不打算对红黑树做太过仔细的分析，因为笔者之后会出数据结构的专题（先挖个坑），到时候再来一睹各种数据结构的风采。
说明：上图为典型的红黑树结构，效率很高，具体的细节问题，我们以后详谈。
四、TreeMap源码分析
4.1 类的继承关系
public class TreeMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable
说明：继承了抽象类AbstractMap，AbstractMap实现了Map接口，实现了部分方法。不能进行实例化，实现了NavigableMap,Cloneable,Serializable接口，其中NavigableMap是继承自SortedMap的接口，定义了一系列规范。
4.2 类的属性
public class TreeMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable
{
// 比较器，用于控制Map中的元素顺序
private final Comparator<? super K> comparator;
// 根节点
private transient Entry<K,V> root;
// 树中结点个数
private transient int size = 0;
// 对树进行结构性修改的次数
private transient int modCount = 0;
}
说明：重点是比较器Comparator，此接口实现了对插入元素进行排序。
4.3 类的构造函数
1. TreeMap()型构造函数
public TreeMap() {
// 无用户自定义比较器
comparator = null;
}
2. TreeMap(Comparator<? super K>)型构造函数
// 自定义了比较器
public TreeMap(Comparator<? super K> comparator) {
this.comparator = comparator;
}
说明：用户自定义了比较器，可以按照用户的逻辑进行比较，确定元素的访问顺序。
3. TreeMap(Map<? extends K, ? extends V>)型构造函数
// 从已有map中构造TreeMap
public TreeMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
comparator = null;
putAll(m);
}
说明：根据已有的Map构造TreeMap。
4. TreeMap(SortedMap<K, ? extends V>)型构造函数
// 从SortedMap中构造TreeMap,有比较器
public TreeMap(SortedMap<K, ? extends V> m) {
comparator = m.comparator();
try {
buildFromSorted(m.size(), m.entrySet().iterator(), null, null);
} catch (java.io.IOException cannotHappen) {
} catch (ClassNotFoundException cannotHappen) {
}
}
说明：传入SortedMap型参数，实现SortedMap接口的类都会实现comparator方法，用于返回比较器。
4.4 核心函数分析
1. put函数
public V put(K key, V value) {
// 记录根节点
Entry<K,V> t = root;
// 根节点为空
if (t == null) {
// 比较key
compare(key, key); // type (and possibly null) check
// 新生根节点
root = new Entry<>(key, value, null);
// 大小加1
size = 1;
// 修改次数加1
modCount++;
return null;
}
int cmp;
Entry<K,V> parent;
// 获取比较器
Comparator<? super K> cpr = comparator;
// 比较器不为空
if (cpr != null) {
// 找到元素合适的插入位置
do {
// parent赋值
parent = t;
// 比较key与元素的key值，在Comparator类的compare方法中可以实现我们自己的比较逻辑
cmp = cpr.compare(key, t.key);
// 小于结点key值，向左子树查找
if (cmp < 0)
t = t.left;
// 大于结点key值，向右子树查找
else if (cmp > 0)
t = t.right;
// 表示相等，直接更新结点的值
else
return t.setValue(value);
} while (t != null);
}
// 比较器为空
else {
// key为空，抛出异常
if (key == null)
throw new NullPointerException();
@SuppressWarnings("unchecked")
// 取得K实现的比较器
Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
// 寻找元素插入位置
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);
} while (t != null);
}
// 新生一个结点
Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent);
// 根据比较结果决定存为左结点或右结点
if (cmp < 0)
parent.left = e;
else
parent.right = e;
// 插入后进行修正
fixAfterInsertion(e);
// 大小加1
size++;
// 进行了结构性修改
modCount++;
return null;
}
说明：插入一个元素时，若用户自定义比较器，则会按照用户自定义的逻辑确定元素的插入位置，否则，将会使用K自身实现的比较器确定插入位置。
2. getEntry函数
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
// 判断比较器是否为空
if (comparator != null)
// 根据自定义的比较器来返回结果
return getEntryUsingComparator(key);
// 比较器为空
// key为空，抛出异常
if (key == null)
throw new NullPointerException();
@SuppressWarnings("unchecked")
// 取得K自身实现了比较接口
Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
Entry<K,V> p = root;
// 根据Comparable接口的compareTo函数来查找元素
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;
}
说明：当我们调用get函数时，实际上是委托getEntry函数获取元素，对于用户自定义实现的Comparator比较器而言，是使用getEntryUsingComparator函数来完成获取逻辑。
具体代码如下
final Entry<K,V> getEntryUsingComparator(Object key) {
@SuppressWarnings("unchecked")
// 向下转型
K k = (K) key;
// 取得比较器
Comparator<? super K> cpr = comparator;
// 比较器不为空
if (cpr != null) {
Entry<K,V> p = root;
// 开始遍历树节点找到对应的结点
while (p != null) {
int cmp = cpr.compare(k, p.key);
// 小于结点key值，向左子树查找
if (cmp < 0)
p = p.left;
// 大于结点key值，向右子树查找
else if (cmp > 0)
p = p.right;
// 相等，找到，直接返回
else
return p;
}
}
return null;
}
说明：会根据用户定义在compare函数里面的逻辑进行元素的查找。
3. deleteEntry函数
private void deleteEntry(Entry<K,V> p) {
// 结构性修改
modCount++;
// 大小减1
size--;
// p的左右子结点均不为空
if (p.left != null && p.right != null) {
// 找到p结点的后继
Entry<K,V> s = successor(p);
// 将p的值用其后继结点的key-value替换，并且用s指向其后继
p.key = s.key;
p.value = s.value;
p = s;
}
// 开始进行修正，具体的修正过程我们会在之后的数据结构专区进行讲解
// 现在可以看成是为了保持红黑树的特性，提高性能
Entry<K,V> 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) { // return if we are the only node.
root = null;
} else { // No children. Use self as phantom replacement and unlink.
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;
}
}
}
说明：deleteEntry函数会在remove函数中被调用，它完成了移除元素的主要工作，删除该结点后会对红黑树进行修正，此部分内容以后会详细讲解，同时，在此函数中需要调用successor函数，即找到该结点的后继结点。具体函数代码如下
// 找到后继
static <K,V> TreeMap.Entry<K,V> successor(Entry<K,V> t) {
// t为null，直接返回null
if (t == null)
return null;
// 右孩子不为空
else if (t.right != null) {
// 找到右孩子的最底层的左孩子，返回
Entry<K,V> p = t.right;
while (p.left != null)
p = p.left;
return p;
} else { // 右孩子为空
// 保存t的父节点
Entry<K,V> p = t.parent;
// 保存t结点
Entry<K,V> ch = t;
// 进行回溯，找到后继，直到p == null || ch != p.right
while (p != null && ch == p.right) {
ch = p;
p = p.parent;
}
return p;
}
}
说明：当结点的右子树为空的时候，进行回溯可以找到该结点的后继结点。
五、问题扩展
1. 如何找到小于指定结点的最大结点？参考getLowerEntry函数源码
2. 如何找到大于指定结点的最小结点？参考getHigherEntry函数源码
对getLowerEntry源码分析如下
final Entry<K,V> getLowerEntry(K key) {
// 保存根节点
Entry<K,V> p = root;
// 根节点不为空
while (p != null) {
// 比较该key与节点的key
int cmp = compare(key, p.key);
if (cmp > 0) { // 如果该key大于结点的key
// 如果结点的右子树不为空，与该结点右结点进行比较
if (p.right != null)
p = p.right;
else // 右子树为空，则直接返回结点；因为此时已经没有比该结点key更大的结点了(右子树为空)
return p;
} else { // 如果该key小于等于结点的key
// 结点的左子树不为空，与该结点的左结点进行比较
if (p.left != null) {
p = p.left;
} else { // 结点的左子树不为空，则开始进行回溯
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;
}
流程图如下：
getHigherEntry则可以以此类推。
六、总结
由TreeMap我们可以知道其底层的数据结构为红黑树，并且可以使用用户自定义的比较器来实现比较逻辑。对于其核心函数的分析就到此为止了，谢谢各位园友的观看~