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栏目:U8体育 发布时间:2025-12-16
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U8国际 U8国际官方网站 U8体育APP下载HashMap源码六:引入红黑树优化哈希冲突

  的机制。在 HashMap 中,链表被用来处理哈希冲突。然而,当哈希冲突非常严重,导致链表变得很长时,链表的查找效率会从 O(1) 退化到 O(n),严重影响 HashMap 的性能。为了解决这个问题,HashMap 在 JDK 1.8 中引入了

  回顾一下,当多个键的哈希值映射到同一个哈希桶时,HashMap 会将这些键值对以链表的形式存储在该桶中。在理想情况下,哈希函数能够将键均匀地分布到不同的桶中,哈希冲突很少发生,链表很短,HashMap 的查找、插入、删除操作都能保持接近 O(1) 的时间复杂度。

  但是,在实际应用中,很难保证哈希函数总是完美地均匀分布。如果哈希函数设计不当,或者输入数据本身具有某些规律性,就可能导致大量键的哈希值冲突,被映射到同一个或少数几个桶中,形成长链表。

  在长链表中查找一个键,需要从链表头开始遍历,直到找到目标键或遍历到链表尾部。链表的查找时间复杂度为 O(n),其中 n 是链表的长度。当链表很长时,查找效率会显著降低。

  HashMap 的 get, put, remove 等操作的性能都会受到长链表的影响,导致 HashMap 的整体性能下降。

  为了解决长链表带来的性能问题,HashMap 在 JDK 1.8 中引入了红黑树。当链表长度超过一定阈值时,HashMap 会将链表转换为红黑树。

  红黑树是一种自平衡的二叉搜索树。它通过一系列的平衡操作 (例如,旋转和颜色变换) 来保持树的平衡,避免树的高度过高。

  红黑树的查找、插入、删除操作的时间复杂度都是 O(log n),其中 n 是树中节点的数量。即使在最坏情况下,红黑树也能保证对数级别的性能。

  当链表长度较长时,使用红黑树代替链表,可以将查找效率从 O(n) 提升到 O(log n),显著提高 HashMap 的性能。

  HashMap 并不会在所有哈希冲突的情况下都立即将链表转换为红黑树。树形化操作是有一定开销的,只有当链表长度足够长,树形化带来的性能提升能够抵消树形化开销时,才会进行树形化。

  TreeNode.treeify(NodeK,V[] tab) 方法是真正将链表结构的 TreeNode 节点转换为红黑树结构,并进行红黑树平衡操作的关键方法。这个方法的源码比较复杂,涉及到红黑树的插入、旋转、颜色变换等平衡操作。这里我们不深入分析 TreeNode.treeify() 方法的具体实现细节,只需要理解它的作用是:

  当哈希桶中的链表被树形化为红黑树后,对红黑树的操作 (例如,插入、查找、删除) 就需要使用红黑树特定的方法。HashMap 在 TreeNode 类中实现了红黑树相关的操作方法,例如:

  当红黑树中的节点数量减少到一定程度时 (例如,在 remove 操作或 resize 扩容操作中),为了节省空间和降低维护红黑树的开销,HashMap 会将红黑树退化为链表。

  HashMap 引入红黑树来优化哈希冲突的处理,是 JDK 1.8 中一个重要的性能提升改进。

  只有当链表长度足够长,树形化带来的性能提升能够抵消树形化开销时,才进行树形化。当红黑树节点数量减少到一定程度时,又退化为链表,避免不必要的红黑树维护开销。

  HashMap 能够根据哈希冲突的程度,动态地在链表和红黑树之间切换,以保证在不同哈希冲突情况下都能保持较好的性能。

  即使在哈希冲突非常严重的情况下,使用红黑树也能将查找效率保持在 O(log n) 级别,避免了链表 O(n) 的最坏情况性能退化。

  总的来说,HashMap 引入红黑树来优化哈希冲突,是一个非常成功的改进。它在保证平均性能的同时,显著提高了哈希冲突严重时的最坏情况性能,使得 HashMap 更加健壮和高效。在实际应用中,我们通常不需要过多关注 HashMap 的树形化和退化细节,只需要理解红黑树优化是为了解决长链表性能问题,以及 HashMap 会根据哈希冲突程度动态调整数据结构即可。

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