HashMap中为什么要使用红黑树

1. 概述

从源码的结构方面讲述下为什么HashMap要使用红黑树。那没有红黑树的时候，底层是基于什么逻辑进行存储的。

2. 底层结构

如果忽略红黑树的话，HashMap底层的数据存储结构如下：

在这里插入图片描述

总体而言就是数组 + 链表的形式。我们可以通过hash函数来计算一个值，这个值就是数组中对应的下标。

所以HashMap的添加过程就是：

通过hash函数计算一个值，通过这个值结合数组的长度，按位与计算出对应数组的位置
如果此位置没有链表的话，直接添加节点为此链表的头节点
如果此位置有链表的话，比较 hash以及key，如果hash以及key保持一致，说明是更新，然后直接更新。反之继续添加到链表的尾部

这样做的目的是，能通过hash函数快速的计算数组的下标，然后遍历链表来查询。但是链表的的时间复杂度为O(n). 最起码要遍历一遍才能找到对应的值。为什么从JDK1.8之后引入了红黑树 呢？？？听我慢慢分解。

3. 二叉搜索树

上述的截图中就是二叉搜索树的基本特征。如果想在二叉搜索树中来寻找一个节点，时间复杂度为O(logn)。

如果将二叉搜索树的思想引入到HashMap呢？？？可以提高查询的效率，个人觉得这就是JDK1.8之后为什么引入红黑树的原理

4. 红黑树

红黑树

为什么是红黑树呢，不是单纯的二叉搜索树呢？？？

首先我们要知道红黑树一定是一个二叉搜索树，但是如果只是二叉搜索树的话，有可能出现下面的问题：

在这里插入图片描述

所有的节点有可能都会在一个方向。如果是这种结构的话，其实跟链表没啥区别。所以引入了红黑树
红黑树的目的：为了让二叉树搜索树相对平衡，这样做可以尽最大的可能性提高查询/ 插入效率

5. 实现

在HashMap的源码中是去除链表直接使用二叉树吗？？？ no no no，并不是的。

下面的代码是HashMap源码中的一部分，可以看到代码中会对节点进行判断，如果是存在的节点个数 >= 7的话，才会开始转换二叉树，之前还是一直保持链表的形式。

// 一直循环添加节点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
    // 循环 到链表的下一个节点为null的情况
    if ((e = p.next) == null) {
        // 给链表的尾部 构建新的节点
        p.next = newNode(hash, key, value, null);
        // 如果节点个数 >= 7. 添加到第八个节点
        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
            // 此方法将链表转化为红黑树
            treeifyBin(tab, hash);
        break;
    }
    if (e.hash == hash &&
        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
        break;
    p = e;
}