JDK 8 中 HashMap 引入红黑树的必要性及其运作机制

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2023-11-18 05:28:06

利用红黑树优化 HashMap：告别链表过长，提升查询效率

理解 HashMap 的键冲突

想象一下你在寻找某个城市的地图，而地图上所有城市的名称都被打乱了。为了找到你需要的城市，你必须逐一查看每个城市名称。类似地，在计算机科学中，当多个键映射到同一个哈希值时，就会发生键冲突。这时，HashMap 会将这些键值对存储在链表中。

链表的局限性

虽然链表对于存储冲突键值对很方便，但它们有一个严重的缺点：查询效率低下。就像你在混乱的地图中寻找城市一样，遍历链表找到一个特定的键值对需要大量的遍历操作。随着链表中键值对的增加，查询时间也会随之增加。

红黑树的优势

为了解决链表的效率问题，JDK 8 引入了红黑树来优化 HashMap 的性能。红黑树是一种自平衡二叉查找树，它具有以下优点：

平均时间复杂度为 O(log n) ：红黑树可以有效地维持平衡，无论有多少键值对，查找、插入和删除操作的平均时间复杂度始终为 O(log n)。
空间利用率高 ：与链表相比，红黑树更有效地利用空间，因为它不存储指向下一个节点的指针。
有序存储 ：红黑树按顺序存储键值对，这对于某些应用程序可能很有用。

何时转换为红黑树

JDK 8 中的 HashMap 并不是一开始就使用红黑树。只有当链表长度超过 8 时，才会转换为红黑树。这是因为：

减少开销 ：创建和维护红黑树比链表需要更多的开销。通过仅在链表长度超过 8 时转换，可以减少不必要的开销。
平衡性能和空间利用 ：链表在元素较少时查询效率较高，而红黑树在元素较多时查询效率较高。通过在 8 个元素处进行转换，可以平衡性能和空间利用。

示例代码

为了更好地理解 HashMap 如何使用红黑树，这里提供一个示例代码：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class HashMapWithRedBlackTree {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个 HashMap
        HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();

        // 添加键值对
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            map.put("key" + i, i);
        }

        // 获取一个键值对
        Integer value = map.get("key50");

        // 打印键值对
        System.out.println("Key: key50, Value: " + value);
    }
}