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请问java中HashMap是怎么实现的，还有treeMap的实现原理是红黑树，请解释一下红黑树

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java中HashMap,LinkedHashMap,TreeMapjava红黑树源代码，HashTable的区别

java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map;它有四个实现类,分别是HashMap Hashtable LinkedHashMap 和TreeMap

Map主要用于存储健值对java红黑树源代码，根据键得到值，因此不允许键重复(重复了覆盖了),但允许值重复。

Hashmap 是一个最常用的Map,它根据键的HashCode 值存储数据,根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度，遍历时，取得数据的顺序是完全随机的。HashMap最多只允许一条记录的键为Null;允许多条记录的值为 Null;HashMap不支持线程的同步，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap;可能会导致数据的不一致。如果需要同步，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有同步的能力，或者使用ConcurrentHashMap。

Hashtable与 HashMap类似,它继承自Dictionary类，不同的是:它不允许记录的键或者值为空;它支持线程的同步，即任一时刻只有一个线程能写Hashtable,因此也导致了 Hashtable在写入时会比较慢。

LinkedHashMap保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的.也可以在构造时用带参数，按照应用次数排序。在遍历的时候会比HashMap慢，不过有种情况例外，当HashMap容量很大，实际数据较少时，遍历起来可能会比LinkedHashMap慢，因为LinkedHashMap的遍历速度只和实际数据有关，和容量无关，而HashMap的遍历速度和java红黑树源代码他的容量有关。

TreeMap实现SortMap接口，能够把它保存的记录根据键排序,默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator 遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。

一般情况下，java红黑树源代码我们用的最多的是HashMap,HashMap里面存入的键值对在取出的时候是随机的,它根据键的HashCode值存储数据,根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度。在Map 中插入、删除和定位元素，HashMap 是最好的选择。

TreeMap取出来的是排序后的键值对。但如果您要按自然顺序或自定义顺序遍历键，那么TreeMap会更好。

LinkedHashMap 是HashMap的一个子类，如果需要输出的顺序和输入的相同,那么用LinkedHashMap可以实现,它还可以按读取顺序来排列，像连接池中可以应用。

相关问答

Q1: 红黑树(Red-black tree)

树 是一种 抽象数据类型 ，或是实作这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的 数据集合 。

红黑树 是一种自平衡二叉查找树，典型的用途是实现 关联数组 ，它是复杂的，但它的操作有着良好的最坏情况运行时间,并且在实践中是高效的 O(log n ) 时间内做查找，插入和删除，这里的 n 是树中元素的数目。

一个由n个节点随机构成的二叉查找树的高度为(log n ).证明如下：

而时间复杂度是以某个基础数据操作的重复次数作为量度。红黑树的是二叉搜索树，左子树上所有节点的值均小于他的根节点的值，右子树上所有节点均大于根节点的值，左右子节树相对根节点按大小分布。如果把每次节点值的比较看成基础数据操作，那么最差的查找情况是一直查找到高度最大的根节点，那么查找的时间复杂度即与高度成正比，可表示成 O(log n ) 。

简单了解了红黑树的字面定义，下面动手感受下红黑树的相关操作。当你插入或者删除一个节点时，可能会破坏红黑树的性质，所以需要对树节点进行重新着色或者旋转，来保持红黑树的结构。首先看下二叉树的旋转。

假设pivot节点不为空，其右子树不为空，那么左旋即是：使pivot的右孩子Y为子树的根，pivot节点为子树根节点的左孩子，pivot左孩子、Y节点的右孩子不改变，Y节点左孩子变为pivot节点右孩子。

假设pivot节点不为空，其左子树不为空，那么右旋：使pivot的左孩子Y为子树的根，pivot节点为子树根节点的右孩子，pivot的右孩子、Y节点的左孩子不变，Y节点的右孩子变为pivot节点的左孩子。

实战演练之增加、删除节点时，如何保证红黑树的性质不被破坏。

往一个空的红黑树中，依次插入数据：12 1 9 2 0 11 7 19 4

节点为根节点，所以为黑色，两个null节点为黑色节点。

按照二叉搜索树的逻辑，9小于12、大于1，应该是1节点的右孩子。但，新增的两个NIL节点已经使得12，1，9，NI这条路径的黑色节点至少为两个，而12，NIL这条路径的黑色节点只有两个。所以要对1节点进行左旋，9节点变为12节点的左孩子，发现问题还是存在。继续，对12节点进行右旋，9节点为根节点，1、12分别为9节点的左右孩子。尝试着色，9节点必须为黑色，而1，12节点可以为红色，也可以为黑色。

0节点直接作为1节点的左孩子，保持跟2节点相同的颜色即可。左右子树依旧保持平衡。

从二叉查找树的性质看，7节点作为2节点的右孩子即可。这时来分析着色问题，我们先看最短路径的黑色分布，9，12，NIL这条路径，有三个黑色节点，以此为参考，尝试改变9节点左子树的着色。目前最长的路径是9，1，2，7，NIL这条路径。保持三个黑色节点的话，9跟NIL已经为黑色节点，而红色节点又不能挨着，所以只能是1为红色节点，2为黑色节点，7为红色节点。那么9，1，0，NIIL这条路径，0就要为黑色节点。调整完毕。

19节点作为12节点的右孩子，与左孩子保持一样的红色即可。

4节点应该作为7节点的左子树，无论着什么颜色，以1节点为根节点的子树，都要破坏红黑性质。所以应该进行旋转。先以7为根节点进行一次右旋，再以2为根节点进行一次左旋。尝试着色即可。

类似插入节点的分析、总结，删除节点也可以针对每种场景找到固定的着色方法，就像玩一个游戏，有自己的推理跟玩法。我先做个PPT，这块稍后补充。

所有的插入、删除都是有限个情况，基于插入、删除的情况分析，即可编写算法生成红黑树，使其在固定的业务场景中发挥红黑树稳定操作效率的特色了。

在 计算机科学 中， AVL树 是最先发明的 自平衡二叉查找树 。在AVL树中任何节点的两个 子树 的高度最大差别为一，所以它也被称为 高度平衡树 。查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是 O （log n ）。增加和删除可能需要通过一次或多次 树旋转 来重新平衡这个树。

节点的 平衡因子 是它的左子树的高度减去它的右子树的高度（有时相反）。带有平衡因子1、0或 -1的节点被认为是平衡的。带有平衡因子 -2或2的节点被认为是不平衡的，并需要重新平衡这个树。平衡因子可以直接存储在每个节点中，或从可能存储在节点中的子树高度计算出来。

不提问题的码农不是好程序员。自己写完了红黑树的简单剖析，感觉还是只懂皮毛，没有从触碰到算法的核心内容。所以，不妨留几个小问题，担心自己脑子生锈或者没事想玩手机的时候，再提笔研究下红黑树。

教你初步了解红黑树

算法的时间复杂度和空间复杂度-总结

红黑树从头至尾插入和删除

AVL树

红黑树C源码实现与剖析

Echo

8 Nov，2016

Q2: 有关红黑树的java程序，编译成功但运行不出结果。

java8不是用红黑树来管理hashmap，而是在hash值相同的情况下（且重复数量大于8），用红黑树来管理数据。 红黑树相当于排序数据。可以自动的使用二分法进行定位。性能较高。

一般情况下，hash值做的比较好的话基本上用不到红黑树。

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