Set
Set 注重独一无二的性质,该体系集合用于存储无序(存入和取出的顺序不一定相同)元素，值不能重复。对
象的相等性本质是对象 hashCode 值（java 是依据对象的内存地址计算出的此序号）判断的，如果想要
让两个不同的对象视为相等的，就必须覆盖 Object 的 hashCode 方法和 equals 方法。HashSet（Hash 表）
哈希表边存放的是哈希值。HashSet 存储元素的顺序并不是按照存入时的顺序（和 List 显然不同） 而是
按照哈希值来存的所以取数据也是按照哈希值取得。元素的哈希值是通过元素的hashcode 方法来获取
的, HashSet 首先判断两个元素的哈希值，如果哈希值一样，接着会比较equals 方法 如果 equls 结果为
true ，HashSet 就视为同一个元素。如果 equals 为 false 就不是同一个元素。
哈希值相同 equals 为 false 的元素是怎么存储呢,就是在同样的哈希值下顺延（可以认为哈希值相同的元
素放在一个哈希桶中）。也就是哈希一样的存一列。如图 1 表示 hashCode 值不相同的情况；图 2 表示
hashCode 值相同，但 equals 不相同的情况。
HashSet 通过 hashCode 值来确定元素在内存中的位置。一个 hashCode 位置上可以存放多个元素。
TreeSet（二叉树）
1. TreeSet()是使用二叉树的原理对新 add()的对象按照指定的顺序排序（升序、降序），每增加一个
对象都会进行排序，将对象插入的二叉树指定的位置。
2. Integer 和 String 对象都可以进行默认的 TreeSet 排序，而自定义类的对象是不可以的，自己定义
的类必须实现 Comparable 接口，并且覆写相应的 compareTo()函数，才可以正常使用。
3. 在覆写 compare()函数时，要返回相应的值才能使 TreeSet 按照一定的规则来排序
4. 比较此对象与指定对象的顺序。如果该对象小于、等于或大于指定对象，则分别返回负整数、零或
正整数。
LinkHashSet（HashSet+LinkedHashMap）对于 LinkedHashSet 而言，它继承与 HashSet、又基于 LinkedHashMap 来实现的。
LinkedHashSet 底层使用 LinkedHashMap 来保存所有元素，它继承与 HashSet，其所有的方法操作上
又与 HashSet 相同，因此 LinkedHashSet 的实现上非常简单，只提供了四个构造方法，并通过传递一
个标识参数，调用父类的构造器，底层构造一个 LinkedHashMap 来实现，在相关操作上与父类
HashSet 的操作相同，直接调用父类 HashSet 的方法即可。
Map
HashMap（数组+链表+红黑树）
HashMap 根据键的 hashCode 值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访
问速度，但遍历顺序却是不确定的。 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 非线程安全，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。如果需要满足线程安全，可以用 Collections 的 synchronizedMap 方法使 HashMap 具有线程安全
的能力，或者使用 ConcurrentHashMap。我们用下面这张图来介绍
HashMap 的结构。
JAVA7 实现
大方向上，HashMap 里面是一个数组，然后数组中每个元素是一个单向链表。上图中，每个绿色
的实体是嵌套类 Entry 的实例，Entry 包含四个属性：key, value, hash 值和用于单向链表的 next。
1. capacity：当前数组容量，始终保持 2^n，可以扩容，扩容后数组大小为当前的 2 倍。
2. loadFactor：负载因子，默认为 0.75。3. threshold：扩容的阈值，等于 capacity * loadFactor
JAVA8实现
Java8 对 HashMap 进行了一些修改，最大的不同就是利用了红黑树，所以其由 数组+链表+红黑树 组
成。
根据 Java7 HashMap 的介绍，我们知道，查找的时候，根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下
标，但是之后的话，需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的，时间复杂度取决
于链表的长度，为 O(n)。为了降低这部分的开销，在 Java8 中，当链表中的元素超过了 8 个以后，会将
链表转换为红黑树，在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。
ConcurrentHashMap
Segment 段
ConcurrentHashMap 和 HashMap 思路是差不多的，但是因为它支持并发操作，所以要复杂一些。整
个 ConcurrentHashMap 由一个个 Segment 组成，Segment 代表”部分“或”一段“的意思，所以很多地
方都会将其描述为分段锁。注意，行文中，我很多地方用了“槽”来代表一个 segment。
线程安全（Segment 继承 ReentrantLock 加锁）
简单理解就是，ConcurrentHashMap 是一个 Segment 数组，Segment 通过继承 ReentrantLock 来进
行加锁，所以每次需要加锁的操作锁住的是一个 segment，这样只要保证每个 Segment 是线程安全
的，也就实现了全局的线程安全。并行度 concurrencyLevel：并行级别、并发数、Segment 数，怎么翻译不重要，理解它。默认是 16，
也就是说 ConcurrentHashMap 有 16 个 Segments，所以理论上，这个时候，最多可以同时支持 16 个
线程并发写，只要它们的操作分别分布在不同的 Segment 上。这个值可以在初始化的时候设置为其他
值，但是一旦初始化以后，它是不可以扩容的。再具体到每个 Segment 内部，其实每个 Segment 很像
之前介绍的 HashMap，不过它要保证线程安全，所以处理起来要麻烦些。
Java8 实现 （引入了红黑树）
Java8 对 ConcurrentHashMap 进行了比较大的改动,Java8 也引入了红黑树。
Java8实现(../../../../../0马士兵/新建文件夹/BAT面试突击资料(1)/整理/BAT面试突击资料/06-JAVA面试
核心知识点整理(时间较多的同学全面复习).assets/Java8实现(引入了红黑树).jpg)
HashTable（线程安全）
Hashtable 是遗留类，很多映射的常用功能与 HashMap 类似，不同的是它承自 Dictionary 类，并且是
线程安全的，任一时间只有一个线程能写 Hashtable，并发性不如 ConcurrentHashMap，因为
ConcurrentHashMap 引入了分段锁。Hashtable 不建议在新代码中使用，不需要线程安全的场合可以
用 HashMap 替换，需要线程安全的场合可以用 ConcurrentHashMap 替换。
3.4.4. TreeMap（可排序）
TreeMap 实现 SortedMap 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。如果使用排序的映射，
建议使用 TreeMap。
在使用 TreeMap 时，key 必须实现 Comparable 接口或者在构造 TreeMap 传入自定义的
Comparator，否则会在运行时抛出 java.lang.ClassCastException 类型的异常。
LinkHashMap（记录插入顺序）
LinkedHashMap 是 HashMap 的一个子类，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，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。TreeMap 的实现就是红黑树数据结构，也就说是一棵自平衡的排序二叉树，这样就可以保证当需要快速
检索指定节点。
TreeSet 和 TreeMap 的关系
为了让大家了解 TreeMap 和 TreeSet 之间的关系，下面先看 TreeSet 类的部分源代码：
public class TreeSet<E> extends AbstractSet<E>
implements NavigableSet<E>, Cloneable, java.io.Serializable
{
// 使用 NavigableMap 的 key 来保存 Set 集合的元素
private transient NavigableMap<E,Object> m;
// 使用一个 PRESENT 作为 Map 集合的所有 value。
private static final Object PRESENT = new Object();
// 包访问权限的构造器，以指定的 NavigableMap 对象创建 Set 集合
TreeSet(NavigableMap<E,Object> m)
{
this.m = m;
} 文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-434250.html
public TreeSet() // ①
{
// 以自然排序方式创建一个新的 TreeMap，
// 根据该 TreeSet 创建一个 TreeSet，
// 使用该 TreeMap 的 key 来保存 Set 集合的元素
this(new TreeMap<E,Object>());
}
public TreeSet(Comparator<? super E> comparator) // ②
{
// 以定制排序方式创建一个新的 TreeMap，
// 根据该 TreeSet 创建一个 TreeSet，
// 使用该 TreeMap 的 key 来保存 Set 集合的元素
this(new TreeMap<E,Object>(comparator));
}
public TreeSet(Collection<? extends E> c)
{
// 调用①号构造器创建一个 TreeSet，底层以 TreeMap 保存集合元素
this();
// 向 TreeSet 中添加 Collection 集合 c 里的所有元素
addAll(c);
}
public TreeSet(SortedSet<E> s)
{
// 调用②号构造器创建一个 TreeSet，底层以 TreeMap 保存集合元素
this(s.comparator());
// 向 TreeSet 中添加 SortedSet 集合 s 里的所有元素
addAll(s);
}
//TreeSet 的其他方法都只是直接调用 TreeMap 的方法来提供实现
...
public boolean addAll(Collection<? extends E> c)
{
if (m.size() == 0 && c.size() > 0 &&
c instanceof SortedSet &&
m instanceof TreeMap)
{// 把 c 集合强制转换为 SortedSet 集合
SortedSet<? extends E> set = (SortedSet<? extends E>) c;
// 把 m 集合强制转换为 TreeMap 集合
TreeMap<E,Object> map = (TreeMap<E, Object>) m;
Comparator<? super E> cc = (Comparator<? super E>) set.comparator();
Comparator<? super E> mc = map.comparator();
// 如果 cc 和 mc 两个 Comparator 相等
if (cc == mc || (cc != null && cc.equals(mc)))
{
// 把 Collection 中所有元素添加成 TreeMap 集合的 key
map.addAllForTreeSet(set, PRESENT);
return true;
}
}
// 直接调用父类的 addAll() 方法来实现
return super.addAll(c);
}
...
}
显示更多
从上面代码可以看出，TreeSet 的 ① 号、② 号构造器的都是新建一个 TreeMap 作为实际存储 Set 元素
的容器，而另外 2 个构造器则分别依赖于 ① 号和 ② 号构造器，由此可见，TreeSet 底层实际使用的存
储容器就是 TreeMap。
与 HashSet 完全类似的是，TreeSet 里绝大部分方法都是直接调用 TreeMap 的方法来实现的，这一点
读者可以自行参阅 TreeSet 的源代码，此处就不再给出了。
对于 TreeMap 而言，它采用一种被称为”红黑树”的排序二叉树来保存 Map 中每个 Entry —— 每个
Entry 都被当成”红黑树”的一个节点对待。例如对于如下程序而言：
public class TreeMapTest
{
public static void main(String[] args)
{
TreeMap<String , Double> map =
new TreeMap<String , Double>();
map.put("ccc" , 89.0);
map.put("aaa" , 80.0);
map.put("zzz" , 80.0);
map.put("bbb" , 89.0);
System.out.println(map);
}
}
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当程序执行 map.put(“ccc” , 89.0); 时，系统将直接把 “ccc”-89.0 这个 Entry 放入 Map 中，这个 Entry
就是该”红黑树”的根节点。接着程序执行 map.put(“aaa” , 80.0); 时，程序会将 “aaa”-80.0 作为新节点添
加到已有的红黑树中。
以后每向 TreeMap 中放入一个 key-value 对，系统都需要将该 Entry 当成一个新节点，添加成已有红黑
树中，通过这种方式就可保证 TreeMap 中所有 key 总是由小到大地排列。例如我们输出上面程序，将
看到如下结果（所有 key 由小到大地排列）：
{aaa=80.0, bbb=89.0, ccc=89.0, zzz=80.0}显示更多
TreeMap 的添加节点
对于 TreeMap 而言，由于它底层采用一棵”红黑树”来保存集合中的 Entry，这意味这 TreeMap 添加元
素、取出元素的性能都比 HashMap 低：当 TreeMap 添加元素时，需要通过循环找到新增 Entry 的插入
位置，因此比较耗性能；当从 TreeMap 中取出元素时，需要通过循环才能找到合适的 Entry，也比较耗
性能。但 TreeMap、TreeSet 比 HashMap、HashSet 的优势在于：TreeMap 中的所有 Entry 总是按
key 根据指定排序规则保持有序状态，TreeSet 中所有元素总是根据指定排序规则保持有序状态。
红黑树
红黑树是一种自平衡排序二叉树，树中每个节点的值，都大于或等于在它的左子树中的所有节点的
值，并且小于或等于在它的右子树中的所有节点的值，这确保红黑树运行时可以快速地在树中查找
和定位的所需节点。
为了理解 TreeMap 的底层实现，必须先介绍排序二叉树和红黑树这两种数据结构。其中红黑树又是一
种特殊的排序二叉树。
排序二叉树是一种特殊结构的二叉树，可以非常方便地对树中所有节点进行排序和检索。
排序二叉树要么是一棵空二叉树，要么是具有下列性质的二叉树：
若它的左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值；
若它的右子树不空，则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值；
它的左、右子树也分别为排序二叉树。
图 1 显示了一棵排序二叉树：
图 1. 排序二叉树对排序二叉树，若按中序遍历就可以得到由小到大的有序序列。如图 1 所示二叉树，中序遍历得：
{2，3，4，8，9，9，10，13，15，18}
创建排序二叉树的步骤，也就是不断地向排序二叉树添加节点的过程，向排序二叉树添加节点的步骤如
下：
1. 以根节点当前节点开始搜索。
2. 拿新节点的值和当前节点的值比较。
3. 如果新节点的值更大，则以当前节点的右子节点作为新的当前节点；如果新节点的值更小，则以当
前节点的左子节点作为新的当前节点。
4. 重复 2、3 两个步骤，直到搜索到合适的叶子节点为止。
5. 将新节点添加为第 4 步找到的叶子节点的子节点；如果新节点更大，则添加为右子节点；否则添加
为左子节点。
掌握上面理论之后，下面我们来分析 TreeMap 添加节点（TreeMap 中使用 Entry 内部类代表节点）的
实现，TreeMap 集合的 put(K key, V value) 方法实现了将 Entry 放入排序二叉树中，下面是该方法的源
代码：
public V put(K key, V value)
{
// 先以 t 保存链表的 root 节点
Entry<K,V> t = root;
// 如果 t==null，表明是一个空链表，即该 TreeMap 里没有任何 Entry
if (t == null)
{
// 将新的 key-value 创建一个 Entry，并将该 Entry 作为 root
root = new Entry<K,V>(key, value, null);
// 设置该 Map 集合的 size 为 1，代表包含一个 Entry
size = 1;
// 记录修改次数为 1
modCount++;
return null;
}
int cmp;
Entry<K,V> parent;
Comparator<? super K> cpr = comparator;
// 如果比较器 cpr 不为 null，即表明采用定制排序
if (cpr != null)
{
do {
// 使用 parent 上次循环后的 t 所引用的 Entry
parent = t;
// 拿新插入 key 和 t 的 key 进行比较
cmp = cpr.compare(key, t.key);
// 如果新插入的 key 小于 t 的 key，t 等于 t 的左边节点
if (cmp < 0)
t = t.left;
// 如果新插入的 key 大于 t 的 key，t 等于 t 的右边节点
else if (cmp > 0)
t = t.right;
// 如果两个 key 相等，新的 value 覆盖原有的 value，
// 并返回原有的 value
else
return t.setValue(value);
} while (t != null);显示更多
上面程序中粗体字代码就是实现”排序二叉树”的关键算法，每当程序希望添加新节点时：系统总是从树
的根节点开始比较 —— 即将根节点当成当前节点，如果新增节点大于当前节点、并且当前节点的右子节
点存在，则以右子节点作为当前节点；如果新增节点小于当前节点、并且当前节点的左子节点存在，则
以左子节点作为当前节点；如果新增节点等于当前节点，则用新增节点覆盖当前节点，并结束循环 ——
直到找到某个节点的左、右子节点不存在，将新节点添加该节点的子节点 —— 如果新节点比该节点大，
则添加为右子节点；如果新节点比该节点小，则添加为左子节点。
TreeMap 的删除节点
当程序从排序二叉树中删除一个节点之后，为了让它依然保持为排序二叉树，程序必须对该排序二叉树
进行维护。维护可分为如下几种情况：
（
1）被删除的节点是叶子节点，则只需将它从其父节点中删除即可。
（
2）被删除节点 p 只有左子树，将 p 的左子树 pL 添加成 p 的父节点的左子树即可；被删除节点 p 只
有右子树，将 p 的右子树 pR 添加成 p 的父节点的右子树即可。
（
3）若被删除节点 p 的左、右子树均非空，有两种做法：
}
else
{
if (key == null)
throw new NullPointerException();
Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
do {
// 使用 parent 上次循环后的 t 所引用的 Entry
parent = t;
// 拿新插入 key 和 t 的 key 进行比较
cmp = k.compareTo(t.key);
// 如果新插入的 key 小于 t 的 key，t 等于 t 的左边节点
if (cmp < 0)
t = t.left;
// 如果新插入的 key 大于 t 的 key，t 等于 t 的右边节点
else if (cmp > 0)
t = t.right;
// 如果两个 key 相等，新的 value 覆盖原有的 value，
// 并返回原有的 value
else
return t.setValue(value);
} while (t != null);
}
// 将新插入的节点作为 parent 节点的子节点
Entry<K,V> e = new Entry<K,V>(key, value, parent);
// 如果新插入 key 小于 parent 的 key，则 e 作为 parent 的左子节点
if (cmp < 0)
parent.left = e;
// 如果新插入 key 小于 parent 的 key，则 e 作为 parent 的右子节点
else
parent.right = e;
// 修复红黑树
fixAfterInsertion(e); // ①
size++;
modCount++;
return null;
}将 pL 设为 p 的父节点 q 的左或右子节点（取决于 p 是其父节点 q 的左、右子节点），将 pR 设为
p 节点的中序前趋节点 s 的右子节点（s 是 pL 最右下的节点，也就是 pL 子树中最大的节点）。
以 p 节点的中序前趋或后继替代 p 所指节点，然后再从原排序二叉树中删去中序前趋或后继节点即
可。（也就是用大于 p 的最小节点或小于 p 的最大节点代替 p 节点即可）。
图 2 显示了被删除节点只有左子树的示意图：
图 2. 被删除节点只有左子树
图 3 显示了被删除节点只有右子树的示意图：
图 3. 被删除节点只有右子树
图 4 显示了被删除节点既有左子节点，又有右子节点的情形，此时我们采用到是第一种方式进行维护：
图 4. 被删除节点既有左子树，又有右子树
图 5 显示了被删除节点既有左子树，又有右子树的情形，此时我们采用到是第二种方式进行维护：图 5. 被删除节点既有左子树，又有右子树
TreeMap 删除节点采用图 5 所示右边的情形进行维护——也就是用被删除节点的右子树中最小节点与被
删节点交换的方式进行维护。
TreeMap 删除节点的方法由如下方法实现：
private void deleteEntry(Entry<K,V> p)
{
modCount++;
size--;
// 如果被删除节点的左子树、右子树都不为空
if (p.left != null && p.right != null)
{
// 用 p 节点的中序后继节点代替 p 节点
Entry<K,V> s = successor (p);
p.key = s.key;
p.value = s.value;
p = s;
}
// 如果 p 节点的左节点存在，replacement 代表左节点；否则代表右节点。
Entry<K,V> replacement = (p.left != null ? p.left : p.right);
if (replacement != null)
{
replacement.parent = p.parent;
// 如果 p 没有父节点，则 replacemment 变成父节点
if (p.parent == null)
root = replacement;
// 如果 p 节点是其父节点的左子节点
else if (p == p.parent.left)
p.parent.left = replacement;
// 如果 p 节点是其父节点的右子节点
else
p.parent.right = replacement;
p.left = p.right = p.parent = null;
// 修复红黑树
if (p.color == BLACK)
fixAfterDeletion(replacement); // ①
}
// 如果 p 节点没有父节点显示更多 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-434250.html
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