TreeMap底层结构

TreeMap是Java中的一种有序映射表，它是基于红黑树实现的。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它可以保持元素的有序性，并且可以快速地进行插入、删除和查找操作。TreeMap的底层结构就是红黑树。

在TreeMap中，每个节点都包含一个键值对，节点按照键的大小进行排序，因此可以保证TreeMap中的元素是有序的。TreeMap的键必须是可比较的，如果键没有实现Comparable接口，则必须在创建TreeMap时提供一个Comparator对象来进行比较。

由于红黑树的平衡性，TreeMap的插入、删除和查找操作的时间复杂度都是O(logN)，其中N为元素个数。因此，TreeMap适用于需要有序映射表的场景，例如字典、索引等。

总之，TreeMap是一种高效的有序映射表，它的底层结构是红黑树。使用TreeMap可以快速地进行插入、删除和查找操作，并且保持元素的有序性。

相关问题

treemap底层原理

TreeMap是基于红黑树的NavigableMap实现。红黑树是一种自平衡二叉查找树，它具有以下特点：节点可以是红色或黑色，根节点和叶子节点（NIL节点）都是黑色的；如果一个节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的；从根节点到叶子节点的所有路径上，黑色节点的数量是相同的；任意节点到其每个叶子节点的所有简单路径都包含相同数量的黑色节点。

TreeMap的最重要特点是它可以对添加进来的元素进行排序。根据键的自然顺序进行排序，或者根据创建映射时提供的Comparator进行排序，具体取决于使用的构造方法。如果没有提供Comparator，则按照键的自然顺序进行排序。

TreeMap的底层实现使用红黑树来存储元素。通过红黑树的特性，TreeMap可以高效地进行插入、删除和查找操作。红黑树的平衡性能保证了这些操作的时间复杂度为O(logN)。

总结来说，TreeMap是一个可排序的集合，它使用红黑树作为底层数据结构来存储元素，并根据键的自然顺序或自定义Comparator来进行排序。这使得TreeMap能够在插入、删除和查找操作上具有较好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TreeMap 底层原理](https://blog.csdn.net/qq_33419463/article/details/90811993)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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treemap底层实现

Treemap是一种基于红黑树实现的数据结构。它将key-value键值对按照key的大小关系，以一种类似于地图等级分区的方式分成不同层级，每个键值对以叶子节点的形式存储在最底层。在每个非叶子节点中，以所包含子节点的key值的大小为权值大小，通过一些算法进行子节点的分配和聚合，最终形成一棵树状结构。

Treemap的底层实现使用了红黑树，红黑树是一种自平衡的二叉查找树。在红黑树中节点被标记为红色或者黑色，它们的连接被称为边。通过一些规则保证红黑树的平衡，使得树的高度二对数级别。

在Treemap中对红黑树进行了扩展，每一个节点不仅记录自己的key值和value值，还记录自己的size值，即以这个节点为根的子树的大小。同时，Treemap在插入和删除节点时会维护根节点的左右子节点，并更新每个节点的size值。这样就可以使得Treemap支持一些特殊的操作，如下图所示：


在Treemap中，可以通过一些算法实现数据的索引和查找操作，如下：

1. 根据key值查找对应的value值：首先，在红黑树中找到与key值最接近的节点，然后再与目标节点比较key值，确定目标节点是否存在。

2. 根据value值查找对应的key值：遍历整颗红黑树，直到找到对应的value值，然后返回对应的key值。

3. 实现排序功能：从Treemap中获取一个Iterator对象，然后通过遍历Iterator对象实现排序。

Treemap的底层实现是红黑树，它的时间复杂度为O(logn)，因此，Treemap非常适合需要快速查找和排序大量数据的情况。同时，Treemap由于要维护树状结构，因此相对于HashMap等数据结构，它的空间复杂度要大一些。