Java TreeMap类源码解析

系统管理员 2022-05-16 13:29 178阅读 0赞

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*摘要：* TreeMap实现的是基于红黑树的有序键值对集合，底层完全是树状链表不含有数组，key不能为null，value可以为null。本身含有comparator，若comparator不为null则所有关于key的比较都是通过comparator完成，否则直接根据key本身的class实现来比较，若此时key不是可比较类则会抛出错误。

TreeMap实现的是**基于红黑树的有序键值对集合**，底层完全是树状链表不含有数组，key不能为null，value可以为null。本身含有comparator，若comparator不为null则所有关于key的比较都是通过comparator完成，否则直接根据key本身的class实现来比较，若此时key不是可比较类则会抛出错误。遍历的顺序是中序遍历，也就是说key是从小到大排列的。所有涉及遍历的操作都是fast-fail机制，这个在我集合解析系列中提过多次了，只有在put或remove操作中新增、删除结点造成树结构变更时会增加modCount值，本身是非线性安全类所有方法都没有synchronized修饰。

因为红黑树的插入和删除时维持红黑树性质的操作在TreeNode中分析过一次了，这里就不再重复介绍了（摸了），详细了解移步：[Java HashMap类源码解析(续)-TreeNode][Java HashMap_-TreeNode]

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### 定义与构造函数部分 ###

public class TreeMap<K,V>
        extends AbstractMap<K,V>
        implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable

首先我们可以看到他继承的是AbstractMap这个和HashMap相同，但是实现的第一个接口不一样，NavigableMap是一个有序排列的键值对接口，不能想到TreeMap是通过自身二叉搜索树的性质来维持有序排列。

private final Comparator<? super K> comparator;
    
        private transient Entry<K,V> root;
    
        private transient int size = 0;
    
        private transient int modCount = 0;

从内部属性中我们可以看出，增加了用于保持树排序的comparator，如果使用key值的自然排序则comparator为null。增加了根结点root。

public TreeMap() {
            comparator = null;
        }
    
        public TreeMap(Comparator<? super K> comparator) {
            this.comparator = comparator;
        }
    
        public TreeMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
            comparator = null;
            putAll(m);
        }
    
        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) {
            }
        }

从构造函数可以看出，如果不在参数中给定comparator，那么TreeMap会默认使用key值的自然排序。使用Map和使用SortedMap的复制构造是不同的，前者调用putAll方法根据m中是否有相同的comparator来进行不同的构造，后者会使用m中包含的comparator。这里调用了根据排序好的数据构造树的方法buildFromSorted，其中又调用了computeRedLevel来计算红结点的深度，我们可以看到在实际的递归构造过程中，redLevel是不变的，也就是说只有在一个深度上回出现红色

public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> map) {
            int mapSize = map.size();
            if (size==0 && mapSize!=0 && map instanceof SortedMap) {//map是SortedMap
                Comparator<?> c = ((SortedMap<?,?>)map).comparator();
                if (c == comparator || (c != null && c.equals(comparator))) {//两者的comparator相等
                    ++modCount;
                    try {
                        buildFromSorted(mapSize, map.entrySet().iterator(),
                                        null, null);//和使用SortedMap构造时相同的方法
                    } catch (java.io.IOException cannotHappen) {
                    } catch (ClassNotFoundException cannotHappen) {
                    }
                    return;
                }
            }
            super.putAll(map);
        }
    
        /**
         * 根据排序好的数据在线性时间构建树。可以从迭代器或者流中接受key value值。这导致了更多的参数，不过看起来比参数可选要好一些，可以从以下4类对象接收数据
         *
         *    1) An iterator of Map.Entries.  (it != null, defaultVal == null).
         *    2) An iterator of keys.         (it != null, defaultVal != null).
         *    3) A stream of alternating serialized keys and values.
         *                                   (it == null, defaultVal == null).
         *    4) A stream of serialized keys. (it == null, defaultVal != null).
         *
         * 假设了在这个方法调用之前已经实现了比较器
         *
         * @param size 数据个数
         * @param it 迭代器
         * @param str 流，it和str至少一个应该是非null的，优先从it读取
         * @param defaultVal 默认值非null时，map中的所有value都是该值，为null则从迭代器或流中读取value值
         * @throws java.io.IOException 流读取时抛出，str为null时不会有这个错误
         * @throws ClassNotFoundException 流readObject时抛出，str为null时不会有这个错误
         */
        private void buildFromSorted(int size, Iterator<?> it,
                                     java.io.ObjectInputStream str,
                                     V defaultVal)
            throws  java.io.IOException, ClassNotFoundException {
            this.size = size;
            root = buildFromSorted(0, 0, size-1, computeRedLevel(size),
                                   it, str, defaultVal);
        }
    
        /**
         * 寻找在某个level以下所有结点都是黑色的，剩下的结点是红色的。计算通过寻找到达0结点的分裂次数
         */
        private static int computeRedLevel(int sz) {
            int level = 0;
            for (int m = sz - 1; m >= 0; m = m / 2 - 1)
                level++;
            return level;//计算lg(size)
        }
    
        /**
         * 上面那个方法的实际工作方法，假设了comparator和size已经提前设置好了
         *
         * @param level 树的level初始为0
         * @param lo 子树第一个点的下标，初始为0
         * @param hi 子树最后一个点的下标，初始为size-1
         * @param redLevel 红结点的level应该与computeRedLevel(size)相等
         */
        @SuppressWarnings("unchecked")
        private final Entry<K,V> buildFromSorted(int level, int lo, int hi,
                                                 int redLevel,
                                                 Iterator<?> it,
                                                 java.io.ObjectInputStream str,
                                                 V defaultVal)
            throws  java.io.IOException, ClassNotFoundException {
            /*
             * 根是最中间的点，我们首先递归的构建整个左子树，然后处理右子树
             *
             * lo和hi是当前子树从迭代器或者流中拉取出的最小和最大的下标。他们不是完全索引，我们只是用来确保处理是有序的
             */
    
            if (hi < lo) return null;
    
            int mid = (lo + hi) >>> 1;//mid=(lo+hi)/2
    
            Entry<K,V> left  = null;
            if (lo < mid)
                left = buildFromSorted(level+1, lo, mid - 1, redLevel,
                                       it, str, defaultVal);//递归构建左子树
    
            //lo==hi时开始进入此段，从迭代器或流中读取，构造一个结点
            K key;
            V value;
            if (it != null) {//迭代器不为null
                if (defaultVal==null) {//defaultVal不为null则value=defaultVal，否则value从迭代器中读取
                    Map.Entry<?,?> entry = (Map.Entry<?,?>)it.next();
                    key = (K)entry.getKey();
                    value = (V)entry.getValue();
                } else {
                    key = (K)it.next();
                    value = defaultVal;
                }
            } else { //迭代器为null，流不为null
                key = (K) str.readObject();
                value = (defaultVal != null ? defaultVal : (V) str.readObject());//defaultVal不为null则value=defaultVal，否则value从流中读取
            }
    
            Entry<K,V> middle =  new Entry<>(key, value, null);//根据key value构造一个新结点
    
            // 将非满的最底层结点染红，递归过程中redLevel没变也就是说只有一个level会出现红色
            if (level == redLevel)
                middle.color = RED;
    
            if (left != null) {
                middle.left = left;
                left.parent = middle;
            }
    
            if (mid < hi) {
                Entry<K,V> right = buildFromSorted(level+1, mid+1, hi, redLevel,
                                                   it, str, defaultVal);//递归构建右子树
                middle.right = right;
                right.parent = middle;
            }
    
            return middle;
        }

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### 查询函数部分 ###

首先两个conatains方法，containsKey根据是否有comparator决定是否调用getEntryUsingComparator，两个判断比较除了比较器不同外都是一样的。在没有comparator时，key为null时会抛NullPointerException，key是不可比较类时会抛ClassCastException

public boolean containsKey(Object key) {
            return getEntry(key) != null;
        }
    
        final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
            // Offload comparator-based version for sake of performance
            if (comparator != null)
                return getEntryUsingComparator(key);//有comparator时调用getEntryUsingComparator来寻找key值对应的entry
            if (key == null)
                throw new NullPointerException();//key为null时抛错，说明TreeMap也不支持null为key
            @SuppressWarnings("unchecked")
                Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;//没有comparator时直接根据key本身来比较，key是不可比较类的话会抛错
            Entry<K,V> p = root;
            while (p != null) {
                int cmp = k.compareTo(p.key);//根据二叉搜索树的性质寻找key值compareTo相等的结点
                if (cmp < 0)
                    p = p.left;
                else if (cmp > 0)
                    p = p.right;
                else
                    return p;
            }
            return null;
        }
    
        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;
        }

containsValue这个方法的遍历顺序是根据树的中序遍历进行的，getFirstEntry从根结点开始寻找最左的叶结点，successor返回t的后继，也就是在剩余结点中key比t.key大的最小结点，valEquals比较o1==null o2==null或者o1.equals(o2)

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;
        }
        
        final Entry<K,V> getFirstEntry() {
            Entry<K,V> p = root;
            if (p != null)
                while (p.left != null)
                    p = p.left;
            return p;
        }
    
        static <K,V> TreeMap.Entry<K,V> successor(Entry<K,V> t) {
            if (t == null)
                return null;
            else if (t.right != null) {
                Entry<K,V> p = t.right;//t的右子树不为null时，是右子树最左的叶结点，也就是右子树中key最小的结点
                while (p.left != null)
                    p = p.left;
                return p;
            } else {
                Entry<K,V> p = t.parent;//向上寻找父结点中恰好大于t的那个
                Entry<K,V> ch = t;
                while (p != null && ch == p.right) {
                    ch = p;
                    p = p.parent;
                }
                return p;
            }
        }
    
        static final boolean valEquals(Object o1, Object o2) {
            return (o1==null ? o2==null : o1.equals(o2));
        }

get方法主要就是调用了getEntry，这个前面已经讲过了

public V get(Object key) {
            Entry<K,V> p = getEntry(key);
            return (p==null ? null : p.value);
        }

getCeilingEntry获取key值对应的键值对，如果没有则返回key大于他的键值对里key最小的那个，还没有就返回null，从compare可以看出这里key的比较优先根据comparator，若不存在则直接比较key

final Entry<K,V> getCeilingEntry(K key) {
            Entry<K,V> p = root;
            while (p != null) {
                int cmp = compare(key, p.key);
                if (cmp < 0) {//key<p.key
                    if (p.left != null)
                        p = p.left;//从左子树中寻找key值小于等于key的结点
                    else
                        return p;//已经找到子树中最左的叶结点
                } else if (cmp > 0) {//key>p.key
                    if (p.right != null) {
                        p = p.right;//从右子树中寻找key值大于等于key的结点
                    } else {
                        Entry<K,V> parent = p.parent;
                        Entry<K,V> ch = p;
                        while (parent != null && ch == parent.right) {//向上寻找直到当前结点为右儿子，此时父结点是恰大于key的最小结点
                            ch = parent;
                            parent = parent.parent;
                        }
                        return parent;
                    }
                } else
                    return p;
            }
            return null;
        }
    
        final int compare(Object k1, Object k2) {
            return comparator==null ? ((Comparable<? super K>)k1).compareTo((K)k2)
                : comparator.compare((K)k1, (K)k2);//comparator为null只用key直接比较若key不能比较则抛错，否则使用comparator比较
        }

下面3个方法和上面的那个非常类似：getFloorEntry返回key值对应的键值对，如果没有就返回小于的结点里key值最大的那个，再没有就返回null；getHigherEntry返回key大于参数key的结点中最小的，没有则返回null，相比getFloorEntry只是少了等于的判断，代码略；getLowerEntry返回key小于参数key的结点中最大的一个，没有则返回null

final Entry<K,V> getFloorEntry(K key) {
            Entry<K,V> p = root;
            while (p != null) {
                int cmp = compare(key, p.key);
                if (cmp > 0) {//key>p.key
                    if (p.right != null)
                        p = p.right;//从右子树中寻找对应的结点
                    else
                        return p;//找到了左子树中最右的叶结点
                } else if (cmp < 0) {//key<p.key
                    if (p.left != null) {
                        p = p.left;//从左子树中寻找对应的结点
                    } else {
                        Entry<K,V> parent = p.parent;
                        Entry<K,V> ch = p;
                        while (parent != null && ch == parent.left) {//p没有左子树时，向上寻找当前结点是左儿子的点，为key恰好小于p中最大的
                            ch = parent;
                            parent = parent.parent;
                        }
                        return parent;
                    }
                } else
                    return p;
    
            }
            return null;
        }

下面几个方法返回的都是Map.Entry区别在于poll会移除返回的结点，因为删除这个操作涉及到红黑树的修改，所以后面再分析

public Map.Entry<K,V> firstEntry() {
            return exportEntry(getFirstEntry());//根据最小的键值对新生成一个Map.Entry
        }
        
        public Map.Entry<K,V> lastEntry() {
            return exportEntry(getLastEntry());//根据最大的键值对新生成一个Map.Entry
        }
    
        public Map.Entry<K,V> pollFirstEntry() {
            Entry<K,V> p = getFirstEntry();//获取最小的键值对
            Map.Entry<K,V> result = exportEntry(p);//新生成一个Map.Entry
            if (p != null)
                deleteEntry(p);//存在时，删除键值对
            return result;
        }
    
        public Map.Entry<K,V> pollLastEntry() {
            Entry<K,V> p = getLastEntry();//获取最大的键值对
            Map.Entry<K,V> result = exportEntry(p);//新生成一个Map.Entry
            if (p != null)
                deleteEntry(p);//存在时，删除键值对
            return result;
        }
    
        static <K,V> Map.Entry<K,V> exportEntry(TreeMap.Entry<K,V> e) {
            return (e == null) ? null :
                new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>(e);
        }

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### 非结构性修改函数 ###

replace根据是否给出oldValue决定是否在修改时要对比value值是否相等

public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {
            Entry<K,V> p = getEntry(key);
            if (p!=null && Objects.equals(oldValue, p.value)) {
                p.value = newValue;
                return true;
            }
            return false;
        }
    
        public V replace(K key, V value) {
            Entry<K,V> p = getEntry(key);
            if (p!=null) {
                V oldValue = p.value;
                p.value = value;
                return oldValue;
            }
            return null;
        }

对于遍历操作，可以看到他们是按照中序遍历，所以顺序是按照key从小到大进行的，遍历为fast-fail机制

public void forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action) {
            Objects.requireNonNull(action);
            int expectedModCount = modCount;
            for (Entry<K, V> e = getFirstEntry(); e != null; e = successor(e)) {
                action.accept(e.key, e.value);
    
                if (expectedModCount != modCount) {
                    throw new ConcurrentModificationException();
                }
            }
        }
    
        public void replaceAll(BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> function) {
            Objects.requireNonNull(function);
            int expectedModCount = modCount;
    
            for (Entry<K, V> e = getFirstEntry(); e != null; e = successor(e)) {
                e.value = function.apply(e.key, e.value);
    
                if (expectedModCount != modCount) {
                    throw new ConcurrentModificationException();
                }
            }
        }

TreeMap可以支持返回一些subMap，这些Map可以是升序或者降序的，他们全部都是基于NavigableSubMap的继承类，添加了一些指针和迭代器以及分割器，**还是基于原本的树链表只是移动方向不同并不会复制数据**，所以所有对于subMap的修改操作都会直接作用到原本的TreeMap上面

[Link 1]: http://click.aliyun.com/m/1000013578/
[Java HashMap_-TreeNode]: https://yq.aliyun.com/articles/625213?spm=a2c4e.11155435.0.0.11763312Fy8hYe