Java 容器源码分析之 TreeMap

TreeMap 是一种基于红黑树实现的 Key-Value 结构。在使用集合视图在 HashMap 中迭代时，是不能保证迭代顺序的； LinkedHashMap 使用了双向链表，保证按照插入顺序或者访问顺序进行迭代。但是有些时候，我们可能需要按照键的大小进行按序迭代，或者在使用哈希表的同时希望按键值进行排序，这个时候 TreeMap 就有其用武之地了。 TreeMap 支持按键值进行升序访问，或者由传入的比较器（Comparator）来控制。

下面基于 JDK 8 的源码对 TreeMap 进行一个简单的分析。

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

同 HashMap 一样， TreeMap 也继承了 AbstractMap，并实现了 Cloneable， Serializable 接口。不同的是， TreeMap 还实现 NavigableMap 接口。

NavigableMap 接口和 SortedMap

SortedMap 是一个扩展自 Map 的一个接口，对该接口的实现要保证所有的 Key 是完全有序的。

这个顺序一般是指 Key 的自然序（实现 Comparable 接口）或在创建 SortedMap 时指定一个比较器（Comparator）。当我们使用集合的视角（Collection View，由 entrySet、keySet 与 values 方法提供）来迭代时，就可以按序访问其中的元素。

插入 SortedMap 中的所有 Key 的类都必须实现 Comparable 接口（或者可以作为指定的 Comparator 的参数）。在比较两个 Key 时通过调用 k1.compareTo(k2) (or comparator.compare(k1, k2))，因而所有的 Key 都必须能够相互比较，否则会抛出 ClassCastException的异常。

SortedMap 中 Key 的顺序必须和 equals 保持一致（consistent with equals），
即 k1.compareTo(k2) == 0 (or comparator.compare(k1, k2)) 和 k1.equals(k2)要有相同的布尔值。（Comparable 接口的实现不强制要求这一点，但通常都会遵守。）这是因为 Map 接口的定义中，比较 Key 是通过 equals 方法，而在 SortedMap 中比较 Key 则是通过 compareTo (or compare) 方法。如果不一致的，就破坏了 Map 接口的约定。

通过 SortedMap 可以获取其中的一段数据，如 subMap(K fromKey, K toKey), headMap(K toKey), tailMap(K fromKey) 等，所有的区间操作都是左闭右开的。也可以通过 firstKey() 和 lastKey() 来获取第一个和最后一个键。

NavigableMap 是 JDK 1.6 之后新增的接口，扩展了 SortedMap 接口，提供了一些导航方法（navigation methods）来返回最接近搜索目标的匹配结果。

lowerEntry(K key) (or lowerKey(K key))，小于给定 Key 的 Entry (or Key)
floorEntry(K key) (or floorKey(K key))，小于等于给定 Key 的 Entry (or Key)
higherEntry(K key) (or higherKey(K key))，大于给定 Key 的 Entry (or Key)
ceilingEntry(K key) (or ceilingKey(K key))，大于等于给定 Key 的 Entry (or Key)

这些方法都有重载的版本，来控制是否包含端点。subMap(K fromKey, K toKey), headMap(K toKey), tailMap(K fromKey) 等方法也是如此。

NavigableMap 可以按照 Key 的升序或降序进行访问和遍历。 descendingMap() 和 descendingKeySet() 则会获取和原来的顺序相反的集合，集合中的元素则是同样的引用，在该视图上的修改会影响到原始的数据。

底层结构

TreeMap 是基于红黑树来实现的，排序时按照键的自然序（要求实现 Comparable 接口）或者提供一个 Comparator 用于排序。

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//比较器，没有指定的话默认使用Key的自然序  private final Comparator<? super K> comparator;

 //红黑树根节点 private transient Entry<K,V> root;

 //树中节点的数量 private transient int size = 0;

 //结构化修改的次数 private transient int modCount = 0;

TreeMap 同样不是线程安全的，基于结构化修改的次数来实现 fail-fast 机制。因而要在多线程环境下使用时，可能需要手动进行同步，或者使用 Collections.synchronizedSortedMap 进行包装。

TreeMap 中的红黑树使用的是「算法导论」中的实现，除了左右链接、红黑标识以外，还有一个指向父节点的连接。红黑树的具体插入及删除细节这里不作过多的解释，更深入的细节可以参考「算法导论」一书，不过建议先看一下 Sedgewick 的讲解。

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//Entry (红黑树节点的定义)static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { K key; V value; Entry<K,V> left;//左子节点 Entry<K,V> right;//右子节点 Entry<K,V> parent;//父节点 boolean color = BLACK;//颜色，指向该节点的链接的颜色

 /** * Make a new cell with given key, value, and parent, and with * {@code null} child links, and BLACK color. */ Entry(K key, V value, Entry<K,V> parent) { this.key = key; this.value = value; this.parent = parent; }

 /** * Returns the key. * * @return the key */ public K getKey() { return key; }

 /** * Returns the value associated with the key. * * @return the value associated with the key */ public V getValue() { return value; }

 /** * Replaces the value currently associated with the key with the given * value. * * @return the value associated with the key before this method was * called */ public V setValue(V value) { V oldValue = this.value; this.value = value; return oldValue; }

 public boolean equals(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return false; Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o; //Key 和 Value都要 equals return valEquals(key,e.getKey()) && valEquals(value,e.getValue()); }

 //哈希值的计算，Key和Value的哈希值进行位异或 public int hashCode() { int keyHash = (key==null ? 0 : key.hashCode()); int valueHash = (value==null ? 0 : value.hashCode()); return keyHash ^ valueHash; }

 public String toString() { return key + "=" + value; }}

添加及更新操作

为了维持有序，添加及更新的代价较高，复杂度为 O(log(n)) 。插入节点后需要修复红黑树，使其恢复平衡状态，该操作在此不作介绍。

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public V put(K key, V value) { Entry<K,V> t = root; if (t == null) { //根节点为空 compare(key, key); // type (and possibly null) check

 root = new Entry<>(key, value, null); size = 1; modCount++; return null; } int cmp; Entry<K,V> parent; // split comparator and comparable paths Comparator<? super K> cpr = comparator; if (cpr != null) { //比较器，使用定制的排序方法 do { parent = t; cmp = cpr.compare(key, t.key); if (cmp < 0) t = t.left; else if (cmp > 0) t = t.right; else return t.setValue(value); //Key 存在，更新value } while (t != null); } else { //比较器为null，Key 必须实现 Comparable 接口 if (key == null) throw new NullPointerException(); @SuppressWarnings("unchecked") Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key; do { parent = t; cmp = k.compareTo(t.key); if (cmp < 0) t = t.left; else if (cmp > 0) t = t.right; else return t.setValue(value); //Key 存在，更新value } while (t != null); } //Key 不存在，新建节点，插入二叉树 Entry<K,V> e = new Entry<>(key, value, parent); if (cmp < 0) parent.left = e; else parent.right = e; //插入后修复红黑树 fixAfterInsertion(e); size++;//数量增加 modCount++;//结构改变 return null;}

删除

从红黑树中删除一个节点比插入更为复杂，这里不作展开。

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public V remove(Object key) { Entry<K,V> p = getEntry(key); //先查找该节点 if (p == null) return null;

 V oldValue = p.value; deleteEntry(p); //删除节点 return oldValue;}

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private void deleteEntry(Entry<K,V> p) { modCount++; //删除使得结构发生变化 size--;

 // If strictly internal, copy successor's element to p and then make p // point to successor. // 被删除节点的左右子树都不为空 if (p.left != null && p.right != null) { //用后继节点代替当前节点 Entry<K,V> s = successor(p); p.key = s.key; p.value = s.value; p = s; } // p has 2 children

 // Start fixup at replacement node, if it exists. // 左子节点存在，则 replacement 为左子节点，否则为右子节点 Entry<K,V> replacement = (p.left != null ? p.left : p.right);

 if (replacement != null) { //至少一个子节点存在 // Link replacement to parent replacement.parent = p.parent; if (p.parent == null) //p 就是根节点 root = replacement; else if (p == p.parent.left)//p 是父节点的左子节点 p.parent.left = replacement; else//p 是父节点的右子节点 p.parent.right = replacement;

 // Null out links so they are OK to use by fixAfterDeletion. p.left = p.right = p.parent = null;

 // Fix replacement if (p.color == BLACK) fixAfterDeletion(replacement);// 修复红黑树 } else if (p.parent == null) { // return if we are the only node. // 没有父节点，则该节点是树中唯一的节点 root = null; } else { // No children. Use self as phantom replacement and unlink. //没有子节点 if (p.color == BLACK) fixAfterDeletion(p);// 修复红黑树

 if (p.parent != null) { if (p == p.parent.left) p.parent.left = null; else if (p == p.parent.right) p.parent.right = null; p.parent = null; } }}

查找

红黑树也是排序二叉树，按照排序二叉树的查找方法进行查找。复杂度为 O(log(n)) 。

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

final Entry<K,V> getEntry(Object key) { // Offload comparator-based version for sake of performance if (comparator != null) //定制的比较器 return getEntryUsingComparator(key); if (key == null) throw new NullPointerException(); @SuppressWarnings("unchecked") Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key; Entry<K,V> p = root; while (p != null) { int cmp = k.compareTo(p.key); if (cmp < 0) p = p.left; else if (cmp > 0) p = p.right; else return p; } return null;}

//使用比较器进行查找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;}

判断是否包含 key 或 value :

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public boolean containsKey(Object key) { return getEntry(key) != null;}

public boolean containsValue(Object value) { //从第一个节点开始，不断查找后继节点 for (Entry<K,V> e = getFirstEntry(); e != null; e = successor(e)) if (valEquals(value, e.value)) return true; return false;}

导航方法

NaviableMap 接口支持一系列的导航方法，有 firstEntry()、 lastEntry()、 lowerEntry()、 higherEntry()、 floorEntry()、 ceilingEntry()、 pollFirstEntry() 、 pollLastEntry() 等，它们的实现原理都是类似的，区别在于如何在排序的二叉树中查找到对应的节点。

以 lowerEntry() 和 floorEntry() 为例：

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//小于给定的Keypublic Map.Entry<K,V> lowerEntry(K key) {    return exportEntry(getLowerEntry(key));}

final Entry<K,V> getLowerEntry(K key) { Entry<K,V> p = root; while (p != null) { int cmp = compare(key, p.key); //1. 如果节点 p 小于 key if (cmp > 0) {  //1.1 节点 p 有右子树，则在右子树中搜索 if (p.right != null) p = p.right; //1.2 节点 p 没有右子树，找到目标 else return p; //2. 节点 p 大于等于 key } else { //2.1 节点 p 有左子树，则在左子树中继续搜索 if (p.left != null) { p = p.left; //2.2 节点 p 无左子树，找出 p 的前驱节点，并返回 //前驱节点要么不存在，要么就是小于 key 的最大节点 //因为从根节点一直遍历到 p，那么之前经过的所有节点都是大于等于 key 的 //且 p 没有左子树，即 p 是大于等于 key 的所有节点中最小的 //则 p 的前驱一定是查找的目标 } else { //查找前驱节点 Entry<K,V> parent = p.parent; Entry<K,V> ch = p; while (parent != null && ch == parent.left) { ch = parent; parent = parent.parent; } return parent; } } } return null;}

public K lowerKey(K key) { return keyOrNull(getLowerEntry(key));}

//小于等于public Map.Entry<K,V> floorEntry(K key) { return exportEntry(getFloorEntry(key));}

//和 getLowerEntry 类似，相等时的处理不同final Entry<K,V> getFloorEntry(K key) { Entry<K,V> p = root; while (p != null) { int cmp = compare(key, p.key); if (cmp > 0) { if (p.right != null) p = p.right; else return p; } else if (cmp < 0) { if (p.left != null) { p = p.left; } else { Entry<K,V> parent = p.parent; Entry<K,V> ch = p; while (parent != null && ch == parent.left) { ch = parent; parent = parent.parent; } return parent; } } else return p;

 } return null;}

查找的过程可以和前驱节点的方法进行类比。 TreeMap 并没有直接暴露 getLowerEntry() 方法，而是使用 exportEntry(getLowerEntry(key)) 进行了一次包装。看似“多此一举”，实际上是为了防止对节点进行修改。SimpleImmutableEntry 类可以看作不可修改的 Key-Value 对，因为成员变量 key 和 value 都是 final 的。

即通过暴露出来的接口 firstEntry()、 lastEntry()、 lowerEntry()、 higherEntry()、 floorEntry()、 ceilingEntry() 是不可以修改获取的节点的，否则会抛出异常。

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/** * Return SimpleImmutableEntry for entry, or null if null */static <K,V> Map.Entry<K,V> exportEntry(TreeMap.Entry<K,V> e) { return (e == null) ? null : new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>(e);}

//AbstractMap.SimpleImmutableEntrypublic static class SimpleImmutableEntry<K,V> implements Entry<K,V>, java.io.Serializable{ private static final long serialVersionUID = 7138329143949025153L;

 private final K key; private final V value;

 public SimpleImmutableEntry(Entry<? extends K, ? extends V> entry) { this.key = entry.getKey(); this.value = entry.getValue(); }

 public V setValue(V value) { throw new UnsupportedOperationException(); } //.... //}

pollFirstEntry() 、 pollLastEntry() 获取第一个和最后一个节点，并将它们从红黑树中删除。

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public Map.Entry<K,V> pollFirstEntry() {    Entry<K,V> p = getFirstEntry();    Map.Entry<K,V> result = exportEntry(p);    if (p != null) deleteEntry(p); return result;}

public Map.Entry<K,V> pollLastEntry() { Entry<K,V> p = getLastEntry(); Map.Entry<K,V> result = exportEntry(p); if (p != null) deleteEntry(p); return result;}

遍历

可以按照键的顺序遍历对 TreeSet 进行遍历，因为底层使用了红黑树来保证有序性，迭代器的实现就是按序访问排序二叉树中的节点。

先看一些内部抽象类 PrivateEntryIterator ，它是 TreeMap 中所有迭代器的基础：

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abstract class PrivateEntryIterator<T> implements Iterator<T> { Entry<K,V> next; Entry<K,V> lastReturned; int expectedModCount;

 PrivateEntryIterator(Entry<K,V> first) { expectedModCount = modCount; lastReturned = null; next = first; }

 public final boolean hasNext() { return next != null; }

 final Entry<K,V> nextEntry() { Entry<K,V> e = next; if (e == null) throw new NoSuchElementException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); next = successor(e); //后继节点 lastReturned = e; return e; }

 final Entry<K,V> prevEntry() { Entry<K,V> e = next; if (e == null) throw new NoSuchElementException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); next = predecessor(e); //前驱节点 lastReturned = e; return e; }

 public void remove() { if (lastReturned == null) throw new IllegalStateException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); // deleted entries are replaced by their successors if (lastReturned.left != null && lastReturned.right != null) next = lastReturned; deleteEntry(lastReturned); expectedModCount = modCount; lastReturned = null; }}

因为红黑树自身就是有序的，迭代是只要从第一个节点不断获取后继节点即可。当然，逆序时则是从最后一个节点不断获取前驱节点。通过迭代器访问时基于 modCount 实现对并发修改的检查。

在排序二叉树中获取前驱和后继节点的方法如下：

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//后继节点static <K,V> TreeMap.Entry<K,V> successor(Entry<K,V> t) {    if (t == null) return null; else if (t.right != null) { //右子树存在，则取右子树的最小节点 Entry<K,V> p = t.right; while (p.left != null) p = p.left; return p; } else { //右子树不存在 //若父节点为null，则该节点是最大节点（根节点，且无右子树），无后继，返回null //若当前节点是父节点的左子节点，直接返回父节点 //若当前节点是父节点的右子节点，则当前节点是以父节点为根的子树中最大的节点 Entry<K,V> p = t.parent; //父节点 Entry<K,V> ch = t;//当前节点 while (p != null && ch == p.right) { //是右子节点，向上迭代，直到是左子节点 ch = p; p = p.parent; } return p; }}

//前驱节点，同后继节点处理逻辑一致，左右颠倒static <K,V> Entry<K,V> predecessor(Entry<K,V> t) { if (t == null) return null; else if (t.left != null) { //左子树存在，则取左子树的最小节点 Entry<K,V> p = t.left; while (p.right != null) p = p.right; return p; } else { //左子树不存在 Entry<K,V> p = t.parent; Entry<K,V> ch = t; while (p != null && ch == p.left) { ch = p; p = p.parent; } return p; }}

其它方法

TreeMap 中还实现了一些其它的方法，如区间操作: headMap(), tailMap(), subMap() ；获取逆序的 map： descendingMap() , descendingKeySet() 。只要了解了前面介绍的各种操作的原理，再来看这些方法的实现应该也不难理解。由于篇幅太长，这里就不再介绍了。

小结

TreeMap 是基于红黑树实现的一种 Key-Value 结构，最大的特点在于可以按照 Key 的顺序进行访问，要求 Key 实现 Comparable 接口或传入 Comparator 作为比较器。因为基于红黑树实现，TreeMap 内部在实现插入和删除操作时代价较高。

TreeMap 实现了 NavigableMap 接口，可以支持一系列导航方法，有 firstEntry()、 lastEntry()、 lowerEntry()、 higherEntry()、 floorEntry()、 ceilingEntry()、 pollFirstEntry() 、 pollLastEntry() ；还可以支持区间操作获取 map 的一部分，如 subMap(), headMap(), tailMap(K fromKey) 。除此以外， TreeMap 还支持通过 descendingMap() 获取和原来顺序相反的 map。

如果 TreeMap 没有使用自定义的 Comparator，则是不支持键为 null 的，因为调用 compareTo() 可能会发生异常；如果自定义的比较器可以接受 null 作为参数，那么是可以支持将 null 作为键的。

TreeMap 不是线程安全的，多线程情况下要手动进行同步或使用 SortedMap m = Collections.synchronizedSortedMap(new TreeMap(...));。