這篇文章主要為大家展示了“java集合之TreeMap源碼的示例分析”,內(nèi)容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“java集合之TreeMap源碼的示例分析”這篇文章吧。
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我們知道二叉查找樹的遍歷有前序遍歷、中序遍歷、后序遍歷。
(1)前序遍歷,先遍歷我,再遍歷我的左子節(jié)點,最后遍歷我的右子節(jié)點;
(2)中序遍歷,先遍歷我的左子節(jié)點,再遍歷我,最后遍歷我的右子節(jié)點;
(3)后序遍歷,先遍歷我的左子節(jié)點,再遍歷我的右子節(jié)點,最后遍歷我;
這里的前中后都是以“我”的順序為準(zhǔn)的,我在前就是前序遍歷,我在中就是中序遍歷,我在后就是后序遍歷。
下面讓我們看看經(jīng)典的中序遍歷是怎么實現(xiàn)的:
public class TreeMapTest { public static void main(String[] args) { // 構(gòu)建一顆10個元素的樹 TreeNode<Integer> node = new TreeNode<>(1, null).insert(2) .insert(6).insert(3).insert(5).insert(9) .insert(7).insert(8).insert(4).insert(10); // 中序遍歷,打印結(jié)果為1到10的順序 node.root().inOrderTraverse(); } } /** * 樹節(jié)點,假設(shè)不存在重復(fù)元素 * @param <T> */ class TreeNode<T extends Comparable<T>> { T value; TreeNode<T> parent; TreeNode<T> left, right; public TreeNode(T value, TreeNode<T> parent) { this.value = value; this.parent = parent; } /** * 獲取根節(jié)點 */ TreeNode<T> root() { TreeNode<T> cur = this; while (cur.parent != null) { cur = cur.parent; } return cur; } /** * 中序遍歷 */ void inOrderTraverse() { if(this.left != null) this.left.inOrderTraverse(); System.out.println(this.value); if(this.right != null) this.right.inOrderTraverse(); } /** * 經(jīng)典的二叉樹插入元素的方法 */ TreeNode<T> insert(T value) { // 先找根元素 TreeNode<T> cur = root(); TreeNode<T> p; int dir; // 尋找元素應(yīng)該插入的位置 do { p = cur; if ((dir=value.compareTo(p.value)) < 0) { cur = cur.left; } else { cur = cur.right; } } while (cur != null); // 把元素放到找到的位置 if (dir < 0) { p.left = new TreeNode<>(value, p); return p.left; } else { p.right = new TreeNode<>(value, p); return p.right; } } }
從上面二叉樹的遍歷我們很明顯地看到,它是通過遞歸的方式實現(xiàn)的,但是遞歸會占用額外的空間,直接到線程棧整個釋放掉才會把方法中申請的變量銷毀掉,所以當(dāng)元素特別多的時候是一件很危險的事。
(上面的例子中,沒有申請額外的空間,如果有聲明變量,則可以理解為直到方法完成才會銷毀變量)
那么,有沒有什么方法不用遞歸呢?
讓我們來看看java中的實現(xiàn):
@Override public void forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action) { Objects.requireNonNull(action); // 遍歷前的修改次數(shù) int expectedModCount = modCount; // 執(zhí)行遍歷,先獲取第一個元素的位置,再循環(huán)遍歷后繼節(jié)點 for (Entry<K, V> e = getFirstEntry(); e != null; e = successor(e)) { // 執(zhí)行動作 action.accept(e.key, e.value); // 如果發(fā)現(xiàn)修改次數(shù)變了,則拋出異常 if (expectedModCount != modCount) { throw new ConcurrentModificationException(); } } }
是不是很簡單?!
(1)尋找第一個節(jié)點;
從根節(jié)點開始找最左邊的節(jié)點,即最小的元素。
final Entry<K,V> getFirstEntry() { Entry<K,V> p = root; // 從根節(jié)點開始找最左邊的節(jié)點,即最小的元素 if (p != null) while (p.left != null) p = p.left; return p; }
(2)循環(huán)遍歷后繼節(jié)點;
尋找后繼節(jié)點這個方法我們在刪除元素的時候也用到過,當(dāng)時的場景是有右子樹,則從其右子樹中尋找最小的節(jié)點。
static <K,V> TreeMap.Entry<K,V> successor(Entry<K,V> t) { if (t == null) // 如果當(dāng)前節(jié)點為空,返回空 return null; else if (t.right != null) { // 如果當(dāng)前節(jié)點有右子樹,取右子樹中最小的節(jié)點 Entry<K,V> p = t.right; while (p.left != null) p = p.left; return p; } else { // 如果當(dāng)前節(jié)點沒有右子樹 // 如果當(dāng)前節(jié)點是父節(jié)點的左子節(jié)點,直接返回父節(jié)點 // 如果當(dāng)前節(jié)點是父節(jié)點的右子節(jié)點,一直往上找,直到找到一個祖先節(jié)點是其父節(jié)點的左子節(jié)點為止,返回這個祖先節(jié)點的父節(jié)點 Entry<K,V> p = t.parent; Entry<K,V> ch = t; while (p != null && ch == p.right) { ch = p; p = p.parent; } return p; } }
讓我們一起來分析下這種方式的時間復(fù)雜度吧。
首先,尋找第一個元素,因為紅黑樹是接近平衡的二叉樹,所以找最小的節(jié)點,相當(dāng)于是從頂?shù)降琢?,時間復(fù)雜度為O(log n);
其次,尋找后繼節(jié)點,因為紅黑樹插入元素的時候會自動平衡,最壞的情況就是尋找右子樹中最小的節(jié)點,時間復(fù)雜度為O(log k),k為右子樹元素個數(shù);
最后,需要遍歷所有元素,時間復(fù)雜度為O(n);
所以,總的時間復(fù)雜度為 O(log n) + O(n * log k) ≈ O(n)。
雖然遍歷紅黑樹的時間復(fù)雜度是O(n),但是它實際是要比跳表要慢一點的,啥?跳表是啥?安心,后面會講到跳表的。
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分享題目:java集合之TreeMap源碼的示例分析
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