点燃大脑，玩转HashMap中的treeifyBin源码解析

2023-09-22 05:39:29

揭开treeifyBin的神秘面纱：哈希表数据紧凑的秘诀

在Java的世界里，HashMap以其卓越的性能和广泛的应用而备受推崇。作为一名软件工程师，掌握HashMap的精髓对于我们来说至关重要。HashMap系列文章的第一篇对HashMap中的成员变量进行了深入剖析，第二篇聚焦于HashMap的构造方法。今天，我们将在第三篇中将目光投向treeifyBin方法，探究它如何让哈希表的数据变得更加紧凑，优化我们的代码。

treeifyBin：从链表到红黑树的巧妙转换

在HashMap中，当哈希冲突发生时，链表被用来存储具有相同哈希码的元素。然而，随着链表长度的不断增加，查找和访问元素的效率会逐渐下降。为了解决这个问题，HashMap采用了treeifyBin方法，将链表转换为红黑树，从而显著提升查找和访问的性能。

算法剖析：步步为营，巧夺天工

treeifyBin方法的算法过程可谓精妙绝伦。首先，它会检查链表的长度是否超过了阈值。如果超过，则将链表转换为红黑树。这个阈值是一个动态调整的值，由HashMap的容量和装载因子共同决定。

转换过程从链表的头节点开始，将每个节点依次插入到红黑树中。插入过程中，算法巧妙地利用了红黑树的性质，确保插入操作的时间复杂度始终保持在O(log n)。

优化之道：红黑树的优势尽显

红黑树是一种高度平衡的二叉查找树，具有查找和访问元素的高效性。相较于链表，红黑树在查找和访问操作上的时间复杂度从O(n)降低到了O(log n)。这意味着，即使链表很长，使用红黑树后，查找和访问元素的速度也会大大提升。

实践出真知：代码示例，一见倾心

为了让大家更好地理解treeifyBin方法的原理和实现，这里提供了一个代码示例：

private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    Node<K,V> e = tab[hash];
    Node<K,V> newRoot = null;
    while (e != null) {
        Node<K,V> next = e.next;
        e.next = null;
        newRoot = insertNode(newRoot, e);
        e = next;
    }
    tab[hash] = newRoot;
}

private Node<K,V> insertNode(Node<K,V> tree, Node<K,V> newNode) {
    int newNodeHash = HashUtils.spread(newNode.hash);
    if (tree == null) {
        newNode.parent = null;
        newNode.left = null;
        newNode.right = null;
        newNode.color = BLACK;
        return newNode;
    }
    Node<K,V> parent = null;
    Node<K,V> tmp = tree;
    while (tmp != null) {
        parent = tmp;
        if (newNodeHash < tmp.hash) {
            tmp = tmp.left;
        } else if (newNodeHash > tmp.hash) {
            tmp = tmp.right;
        } else { // existing node
            tmp.value = newNode.value;
            return tree;
        }
    }
    newNode.parent = parent;
    if (newNodeHash < parent.hash) {
        parent.left = newNode;
    } else {
        parent.right = newNode;
    }
    fixInsert(newNode);
    return tree;
}