treemap排序底层

Treemap是一种基于树形结构的数据可视化方法，用于展示层次数据的分布情况。在Treemap中，每个节点表示一个数据项，节点的大小和颜色可以反映数据项在整体中的重要性或占比。

Treemap的排序底层实现通常采用一种叫做Squarified Treemaps的算法。这个算法的基本思想是将可视化区域划分为若干个矩形，每个矩形代表一个节点。而且，每个矩形的大小和位置都应该尽可能符合其所代表的数据项的大小和层次结构。具体实现方法就是，对于每一个父节点，将其所有子节点按照大小从大到小排序，然后尽可能地将它们分配到一个矩形中，使得矩形的长宽比尽可能接近1:1，以避免出现太多的长条形状。

Squarified Treemaps算法的核心是一个递归算法，通过不断地将可视化区域划分为若干个子区域，直到最后每个矩形都被分配到一个节点为止。在这个过程中，算法会根据每个节点的大小和层次关系，计算出每个矩形的大小和位置，以便于将数据可视化展示出来。

相关问题

treemap的底层数据结构

Treemap是一种基于红黑树实现的数据结构。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它的每个节点都有一个颜色属性，可以是红色或黑色。红黑树满足以下性质：

1. 每个节点是红色或黑色。
2. 根节点是黑色。
3. 每个叶子节点（NIL节点，空节点）是黑色。
4. 如果一个节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的。
5. 从任意节点到其每个叶子节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

Treemap将元素存储在红黑树的节点中，并且按照键（key）的顺序排序。通过红黑树的自平衡性质，treemap能够快速地支持插入、删除和查找操作。

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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