學(xué)了這么久的集合終于要結(jié)束了，在最后，我們手?jǐn)]幾個(gè)集合聊表對(duì)自己刻苦學(xué)習(xí)的尊敬吧~
本次一共選擇了三個(gè)具有代表性的集合作為模仿對(duì)象，分別是 ArrayList、HashMap、TreeMap。至于為什么選擇這三個(gè)集合，也是有原因的。因?yàn)锳rrayList、HashMap 是我們最常用到的集合，然后 TreeMap 是因?yàn)楸容^難以理解且底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是鏈表（樹(shù)應(yīng)該也算是鏈表吧~）。
至于集合的三大體系之一的 Set 為什么沒(méi)選擇，我們?cè)趯W(xué)習(xí) Set 的時(shí)候已經(jīng)分析過(guò)了，這貨就是基于 map 做的實(shí)現(xiàn)。
好了，不多扯了，擼代碼吧~~
ArrayList
首先我們先來(lái)回顧一下List 接口
List 定義了一組元素是有序的、可重復(fù)的集合。
ArrayList 的特征
- 容量不固定，可以動(dòng)態(tài)擴(kuò)容
- 有序
- 基于數(shù)組的實(shí)現(xiàn)
好，那么我們現(xiàn)在就來(lái)定義 CustomArrayList
在寫(xiě)代碼之前，我們先來(lái)明確一下要實(shí)現(xiàn)哪些功能，需要哪些屬性。
我們這里就只實(shí)現(xiàn)核心功能，需要實(shí)現(xiàn)的功能有~
1.實(shí)現(xiàn)增刪改查
2.動(dòng)態(tài)擴(kuò)容
需要的屬性有
1.用來(lái)保存實(shí)際元素的數(shù)組 elementData
2.用來(lái)記錄當(dāng)前保存的元素個(gè)數(shù) size
public class CustomArrayList<T> {
private Object[] elementData;//存儲(chǔ)元素的數(shù)組
private int size;//當(dāng)前存儲(chǔ)的元素個(gè)數(shù)
public CustomArrayList() {
elementData = new Object[10];//默認(rèn)10個(gè)長(zhǎng)度吧
size = 0;//默認(rèn)0個(gè)元素
}
/**
* 添加一個(gè)元素 t
*
* @param t 需要添加到 elementData 里面的元素
*/
public void add(T t) {
checkArrayLength(size + 1);
elementData[size++] = t;
}
/**
* 刪除角標(biāo) index 上的元素
*
* @param index 想要?jiǎng)h除的元素角標(biāo)
* @return element 里面被刪除的元素
*/
public T remove(int index) {
checkIndex(index);
T oldValue = (T) elementData[index];
//刪除一個(gè)元素之后，需要把這個(gè)元素后面所有的元素前移一個(gè)角標(biāo)
int numMoved = size - index - 1;
if (numMoved > 0) {
System.arraycopy(elementData, index + 1, elementData, index, numMoved);
}
elementData[--size] = null; // 清除多余的引用
return oldValue;
}
/**
* 獲取角標(biāo) index 上的元素
*
* @param index 想要獲取的元素角標(biāo)
* @return element 對(duì)應(yīng)角標(biāo)的元素
*/
public T get(int index) {
checkIndex(index);
return (T) elementData[index];
}
/**
* 將元素 element 設(shè)置到 index 角標(biāo)上，并返回原來(lái)的元素
*
* @param index 想要修改的元素角標(biāo)
* @param element 想要修改的的元素
* @return 修改之前的元素
*/
public T set(int index, T element) {
checkIndex(index);
T oldValue = (T) elementData[index];
elementData[index] = element;
return oldValue;
}
/**
* 檢查是否包含元素 o
*
* @param o 想要查找的元素
* @return true 表示包含元素o
*/
public boolean contains(Object o) {
for (Object t : elementData) {
//o 為 null 則尋找 null 對(duì)象，o 不為 null 則 equals
if (t == null && o == null || (t != null && t.equals(o)))
return true;
}
return false;
}
/**
* 檢查操作的角標(biāo)是否越界
*
* @param index 想要操作的元素角標(biāo)
* @throws IndexOutOfBoundsException
*/
private void checkIndex(int index) {
if (index >= size) {
throw new IndexOutOfBoundsException("Index: " + index + ", Size: " + size);
}
}
/**
* 檢查數(shù)組長(zhǎng)度是否夠，如果不夠則執(zhí)行擴(kuò)容操作
*
* @param length 為當(dāng)前需要的數(shù)組長(zhǎng)度
*/
private void checkArrayLength(int length) {
if (length > elementData.length) {
//需要擴(kuò)容
grow(length);
}
}
/**
* 執(zhí)行擴(kuò)容操作
*
* @param minCapacity 當(dāng)前數(shù)組長(zhǎng)度
*/
private void grow(int minCapacity) {
int oldCapacity = elementData.length;
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);//擴(kuò)容1.5倍
//這里不考慮擴(kuò)容超過(guò) Integer.MAX_VALUE 的情況
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}
}
代碼量很少，都有注釋。一個(gè)精簡(jiǎn)版的 ArrayList 完成。
HashMap
照慣例先回顧一下 Map 接口。
Map: 是鍵值對(duì)關(guān)系的集合，并且鍵唯一，鍵一對(duì)一對(duì)應(yīng)值。
然后再回想一下 HashMap 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
首先是一個(gè)HashMapEntry<K,V>的數(shù)組 table，根據(jù)key.hashCode()&table.length 確定value 存放的 bucketIndex（桶）。然后每個(gè)bucketIndex 里面保存的是 key 的 hashCode 值相同的HashMapEntry 集，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是單向鏈表。
注意~這里有點(diǎn)意思，為什么是 key.hashCode()&(table.length-1)，hashCode 我就不贅述了，介紹 HashMap 的時(shí)候我講過(guò)，table.length 又是什么鬼呢，為什么要用這個(gè)數(shù)？
length 是數(shù)組的長(zhǎng)度，這點(diǎn)大家不會(huì)質(zhì)疑，所以數(shù)組的角標(biāo)只能是0~length-1，這里注意了，我們的 length 的擴(kuò)容機(jī)制決定了 length 的長(zhǎng)度只會(huì)是2的倍數(shù)，所以這里的 length-1保證了值轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制是 n 個(gè)1.然后能保證邏輯與上任何數(shù)都能小于 length。
再然后就是 key 沖突的問(wèn)題。hashcode 畢竟是隨機(jī)數(shù)，很大概率會(huì)造成計(jì)算出來(lái)的bucketIndex 相等。上文也說(shuō)了，同一個(gè) bucketIndex 的 HashMapEntry 就是單向鏈表。鏈表的操作比較簡(jiǎn)單，我就不再多解釋了。
然后說(shuō)一下加載因子，由于鏈表比較長(zhǎng)，入伙 HashMap 的所有元素全部保持在同一個(gè)bucketIndex 里面，即一條單向鏈表，那么 HashMap 就和 LinkedArrayList 沒(méi)什么區(qū)別了。所以需要引進(jìn)一個(gè)加載因子來(lái)加快查找效率，就是通過(guò)消耗更多的空間來(lái)降低查找時(shí)間。加載因子只能是0~1之間，默認(rèn)0.75 。加載因子是什么意思呢，就是 HashMap 里面元素的總個(gè)數(shù) > table.length 乘以 加載因子（符號(hào)沖突，乘號(hào)用漢字代替）的時(shí)候，就需要執(zhí)行table 的擴(kuò)容操作。
resize 時(shí)注意
最后需要注意的就是擴(kuò)容的時(shí)候，table.length-1 的值變了，之前 key.hashCode()&(table.length-1)的值有可能發(fā)生改變，所以需要重新計(jì)算 HashMap 中已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)。因此，擴(kuò)容對(duì)于 HashMap 來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)比較消耗性能的操作。
最后，在說(shuō)一下在 Java8中關(guān)于 HashMap 的優(yōu)化。理想情況下，HashMap 的查找時(shí)間復(fù)雜度是 O(1)，但是在最差的情況（所有的 key 都保存在同一個(gè)bucketIndex里面），HashMap 的查找就是在一個(gè)單鏈表上查找內(nèi)容，時(shí)間復(fù)雜度是 O(n)。因此，針對(duì)這樣的情況，Java 對(duì) 超過(guò)8個(gè)元素的 bucketIndex鏈表自動(dòng)轉(zhuǎn)換成紅黑樹(shù)。所以在最糟糕的情況下，時(shí)間復(fù)雜度降低到了O(Logn)。
哦對(duì)了，還有 HashMapEntry ，這就是一個(gè) bean，存放了 hash、key、value、next.
好，理論分析完了，在開(kāi)始擼代碼之前，再次強(qiáng)調(diào)一下，HashMap 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一個(gè)存放著鏈表表頭的數(shù)組。
public class CustomHashMap<K, V> {
private MyEntry<K, V>[] table;//存放數(shù)據(jù)的 tab 表
private int size;//當(dāng)前元素個(gè)數(shù)
private int threshold;//當(dāng)前table 長(zhǎng)度最大存放的元素個(gè)數(shù)，超過(guò)則需要擴(kuò)容
public CustomHashMap() {
table = new MyEntry[16];//默認(rèn)16個(gè)元素
size = 0;
}
/**
* 插入一組鍵值對(duì)
*
* @param key 插入的鍵值對(duì) key，可以為 null
* @param value 插入的鍵值對(duì) value，可以為 null
* @return 如果插入的 key 已存在，則返回被覆蓋之前的 oldValue，否則返回 null
*/
public V put(K key, V value) {
if (key == null) {//如果 key 為 null，則執(zhí)行插入空 kye 的方法
return putForNullKey(value);
}
int hash = secondaryHash(key);
int bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
for (MyEntry<K, V> e = table[bucketIndex]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
return oldValue;
}
}
addEntry(hash, key, value, bucketIndex);
return null;
}
/**
* 刪除 key 所對(duì)應(yīng)的元素
*
* @param key 需要?jiǎng)h除元素的 key
* @return 如果找到 key 對(duì)應(yīng)的元素value，則返回 value，否則返回 null
*/
public V remove(Object key) {
MyEntry<K, V> e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? null : e.value);
}
/**
* 對(duì) key 為 null 的插入執(zhí)行特殊的處理。因?yàn)?key 為 null 無(wú)法進(jìn)行 equals 操作
*
* @param value 插入空 key 的 value
* @return 如果插入的空 key 已存在，則返回被覆蓋之前的 oldValue，否則返回 null
*/
private V putForNullKey(V value) {
for (MyEntry<K, V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
return oldValue;
}
}
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
/**
* 先檢測(cè)是否需要調(diào)整表的大小，然后再執(zhí)行創(chuàng)建 Entry 操作
*
* @param hash 插入 key 的 hash 值
* @param key 需要插入元素 key
* @param value 需要插入元素 value
* @param bucketIndex 元素插入在 table 的索引
*/
private void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? secondaryHash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
/**
* 創(chuàng)建一個(gè)新的 MyEntry，并將其插入到表頭
*/
private void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
MyEntry<K, V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new MyEntry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
/**
* 對(duì)當(dāng)前的 table 執(zhí)行擴(kuò)容操作
* 這里默認(rèn)了加載因子為0.75
* 注意：這里擴(kuò)容沒(méi)有做最大值限制，正常應(yīng)該做的
*
* @param newCapacity 需要擴(kuò)容的表長(zhǎng)
*/
private void resize(int newCapacity) {
MyEntry<K, V>[] newTable = new MyEntry[newCapacity];
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = newCapacity >> 1 + newCapacity >> 2;
}
/**
* 將擴(kuò)容前舊表的所有元素轉(zhuǎn)移到新表
* 這里消耗比較多，因?yàn)楸黹L(zhǎng)度變了，需要重新計(jì)算每個(gè)元素的 bucketIndex
*/
private void transfer(MyEntry<K, V>[] newTable) {
int newCapacity = newTable.length;
for (MyEntry<K, V> e : table) {
while (null != e) {
MyEntry<K, V> next = e.next;
int bucketIndex = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[bucketIndex];
newTable[bucketIndex] = e;
e = next;
}
}
}
/**
* 查表刪除 key 對(duì)應(yīng)的元素
* @return 如果有 key 的映射則返回映射的元素，如果沒(méi)有則返回 null
*
* */
private MyEntry<K, V> removeEntryForKey(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : secondaryHash(key);
int bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
MyEntry<K, V> prev = table[bucketIndex];
MyEntry<K, V> e = prev;
while (e != null) {
MyEntry<K, V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
size--;
if (prev == e)
table[bucketIndex] = next;
else
prev.next = next;
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return null;
}
/**
* 從 api23 里面的 Collections 里面拷貝出來(lái)的計(jì)算 hash 方法
* 我沒(méi)看懂，既然沒(méi)有用 Object.hashCode()肯定是這種算法比較優(yōu)吧
*
* @param obj 需要計(jì)算 hashCode 的對(duì)象
*/
private int secondaryHash(Object obj) {
int h = obj.hashCode();
h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d;
h ^= (h >>> 10);
h += (h << 3);
h ^= (h >>> 6);
h += (h << 2) + (h << 14);
return h ^ (h >>> 16);
}
/**
* 通過(guò) hashCode 計(jì)算 bucketIndex
* @param h hashCode 值
* @param length 表長(zhǎng)
* @return 計(jì)算得出的 bucketIndex
*
* */
private int indexFor(int h, int length) {
return h & (length - 1);
}
/**
* 保存 Key Value 的實(shí)體 bean
* */
private static class MyEntry<K, V> {
private final K key;
private V value;
private MyEntry<K, V> next;
private int hash;
MyEntry(int h, K key, V value, MyEntry<K, V> next) {
this.hash = h;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
}
}
代碼到這里差不多就寫(xiě)完了，沒(méi)有對(duì)元素超過(guò)8個(gè)的 bucketIndex 進(jìn)行鏈表轉(zhuǎn)紅黑樹(shù)的操作，感興趣的小伙伴可自行實(shí)踐。
ps：檢查的時(shí)候發(fā)現(xiàn) get 方法忘記加了，大概和 remove 方法差不多，有強(qiáng)迫癥的小伙伴自己添加測(cè)試吧。性能上的話(huà)，基本和原生的 HashMap 差不多。
TreeMap
TreeMap就是紅黑樹(shù)，各種分析我在上一章已經(jīng)詳細(xì)講過(guò)了，這里怕大家忘了操作方法，我再?gòu)?fù)述一遍~
插入后修復(fù)邏輯
private void fixAfterInsertion(Node<K, V> e)
這個(gè)方法里面是個(gè) while 循環(huán)，循環(huán)內(nèi)容就是以下3個(gè) case，case4是不用修復(fù)處理的。
循環(huán)條件是(e != null && e != root && isRedNode(e.parent))
- case 1：當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)是紅色，叔叔節(jié)點(diǎn)（這個(gè)名詞能理解吧，不能理解我也沒(méi)辦法了）也是紅色。
- 將父節(jié)點(diǎn)設(shè)為黑色
- 將叔叔節(jié)點(diǎn)設(shè)為黑色
- 將祖父節(jié)點(diǎn)設(shè)為紅色
- 將祖父節(jié)點(diǎn)設(shè)為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，重新判斷 case
- case 2：當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)是紅色，叔叔節(jié)點(diǎn)是黑色，且當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是父節(jié)點(diǎn)的右孩子
- 如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是右孩子，將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)指向父節(jié)點(diǎn)，并自身左旋
- 設(shè)置父節(jié)點(diǎn)黑色，爺爺節(jié)點(diǎn)紅色
- 以爺爺節(jié)點(diǎn)為支點(diǎn)右旋，重新判斷 case
- case 3：當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)是紅色，叔叔節(jié)點(diǎn)是黑色，且當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是父節(jié)點(diǎn)的左孩子
- 如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是左孩子，將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)指向父節(jié)點(diǎn)，并自身右旋
- 設(shè)置父節(jié)點(diǎn)黑色，爺爺節(jié)點(diǎn)紅色
- 以爺爺節(jié)點(diǎn)為支點(diǎn)左旋，重新判斷 case
- case 4：啥？不是只有3種情況么？當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)是黑色
- 不用修復(fù)，樹(shù)穩(wěn)定。
刪除節(jié)點(diǎn)邏輯
private void deleteEntry(Node<K, V> p)
- case 1：要?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)沒(méi)有孩子。如果要?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)是黑色，則執(zhí)行刪除后修復(fù)操作。具體操作參見(jiàn)方法 deleteCase1(Node<K, V> p)
- case 2：要?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)有一個(gè)孩子。讓孩子指向父親即可，如果刪除的節(jié)點(diǎn)是黑色，執(zhí)行刪除后修復(fù)操作。具體操作參見(jiàn)方法 deleteCase2(Node<K, V> p)
- case 3：要?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)有兩個(gè)孩子。找到刪除節(jié)點(diǎn)右孩子的最左葉子節(jié)點(diǎn)或者左孩子的最右葉子節(jié)點(diǎn)。然后把葉子節(jié)點(diǎn)的 K、V賦值給需要?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)，再根據(jù)葉子節(jié)點(diǎn)是否有孩子執(zhí)行 case1或者 case2刪除即可。具體操作參見(jiàn)方法 deleteCase3(Node<K, V> p)
刪除后修復(fù)邏輯
private void fixAfterDeletion(Node<K, V> e)
這個(gè)方法里面是個(gè) while 循環(huán)，循環(huán)內(nèi)容就是根據(jù)條件走4個(gè) step，循環(huán)條件是(e != root && !isRedNode(e))
這里真的沒(méi)看出什么名堂出來(lái)，感覺(jué)就是不聽(tīng)的情況走不同的改變父節(jié)點(diǎn)和左右字節(jié)點(diǎn)的顏色以及旋轉(zhuǎn)。至于為什么要醬紫做，還是之前那句話(huà)，你就當(dāng)這是數(shù)學(xué)家總結(jié)出來(lái)的規(guī)律！
源碼里面很多的 if else 嵌套操作，我這里拆分了成了四個(gè)step。就不用文字總結(jié) 每個(gè) step 該怎么操作了，反正代碼也很容易閱讀了。
擼代碼
這次的代碼沒(méi)有寫(xiě)什么注釋了，注釋都在上面分析了。代碼相對(duì)來(lái)說(shuō)也還是比較清晰，親測(cè)沒(méi)有毛病，理論上和 TreeMap 性能一樣（畢竟算法是一毛一樣的）。
public class CustomTreeMap<K extends Comparable, V> {
enum Color {RED, BLACK}
private Node<K, V> root = null;
private int size = 0;
public V put(K key, V value) {
Node<K, V> t = root;
if (t == null) {
if (key == null) {
throw new NullPointerException("key == null");
}
root = new Node<>(key, value, Color.BLACK);
size = 1;
return null;
}
int compare;
Node<K, V> parent;
do {
parent = t;
compare = key.compareTo(t.key);
if (compare < 0)
t = t.leftChild;
else if (compare > 0)
t = t.rightChild;
else
return t.setValue(value);
} while (t != null);
Node<K, V> e = new Node<>(key, value, Color.RED, parent);
if (compare < 0)
parent.leftChild = e;
else
parent.rightChild = e;
fixAfterInsertion(e);
size++;
return null;
}
public V remove(K key) {
Node<K, V> p = getEntry(key);
if (p == null)
return null;
V oldValue = p.value;
deleteEntry(p);
return oldValue;
}
public V get(K key) {
Node<K, V> p = getEntry(key);
return (p == null ? null : p.value);
}
private Node<K, V> getEntry(K key) {
if (key == null)
throw new NullPointerException();
Node<K, V> p = root;
while (p != null) {
int cmp = key.compareTo(p.key);
if (cmp < 0)
p = p.leftChild;
else if (cmp > 0)
p = p.rightChild;
else
return p;
}
return null;
}
private void deleteEntry(Node<K, V> p) {
size--;
if (p.leftChild != null && p.rightChild != null) {
deleteCase3(p);
} else if (p.leftChild != null || p.rightChild != null) {
deleteCase2(p);
} else {
deleteCase1(p);
}
}
//兩個(gè)孩子
private void deleteCase3(Node<K, V> p) {
Node<K, V> replaceNode;
if (p.rightChild != null) {
replaceNode = p.rightChild;
while (replaceNode.leftChild != null)
replaceNode = replaceNode.leftChild;
} else {
replaceNode = p.leftChild;
while (replaceNode.rightChild != null)
replaceNode = replaceNode.rightChild;
}
p.key = replaceNode.key;
p.value = replaceNode.value;
if (replaceNode.hasChild()) {
deleteCase2(replaceNode);
} else {
deleteCase1(replaceNode);
}
}
//一個(gè)孩子
private void deleteCase2(Node<K, V> p) {
Node<K, V> replacement = (p.leftChild != null ? p.leftChild : p.rightChild);
replacement.parent = p.parent;
if (p.parent == null)
root = replacement;
else if (p == p.parent.leftChild)
p.parent.leftChild = replacement;
else
p.parent.rightChild = replacement;
p.leftChild = p.rightChild = p.parent = null;
if (p.color == Color.BLACK)
fixAfterDeletion(replacement);
}
//沒(méi)有孩子
private void deleteCase1(Node<K, V> p) {
if (p.color == Color.BLACK)
fixAfterDeletion(p);
if (p.parent != null) {
if (p == p.parent.leftChild)
p.parent.leftChild = null;
else if (p == p.parent.rightChild)
p.parent.rightChild = null;
p.parent = null;
}
}
private void fixAfterDeletion(Node<K, V> e) {
while (e != root && !isRedNode(e)) {
Node<K, V> brother = brotherOf(e);
if (brother != null && isRedNode(brother)) {
fixDelStep1(brother);
}
fixDelStep2(e, brother);
}
setColor(e, Color.BLACK);
}
private void fixDelStep4(Node<K, V> brother, Node<K, V> e) {
setColor(brother, colorOf(e.parent));
setColor(e.parent, Color.BLACK);
if (!isLeftChild(brother)) {
setColor(brother.rightChild, Color.BLACK);
rotateLeft(e.parent);
} else {
setColor(brother.leftChild, Color.BLACK);
rotateRight(e.parent);
}
e = root;
}
private void fixDelStep3(Node<K, V> brother, Node<K, V> e) {
setColor(brother, Color.RED);
if (!isLeftChild(brother)) {
setColor(brother.leftChild, Color.BLACK);
rotateRight(brother);
brother = e.parent.rightChild;
} else {
setColor(brother.rightChild, Color.BLACK);
rotateLeft(brother);
brother = e.parent.leftChild;
}
}
private void fixDelStep2(Node<K, V> e, Node<K, V> brother) {
if (!isRedNode(getLeftChild(brother)) &&
!isRedNode(brother.rightChild)) {
setColor(brother, Color.RED);
e = e.parent;
} else {
if (!isLeftChild(brother) && !isRedNode(getRightChild(brother))
|| isLeftChild(brother) && !isRedNode(getLeftChild(brother))) {
fixDelStep3(brother, e);
}
fixDelStep4(brother, e);
}
}
private void fixDelStep1(Node<K, V> brother) {
setColor(brother, Color.BLACK);
setColor(brother.parent, Color.RED);
if (!isLeftChild(brother)) {
rotateLeft(brother.parent);
brother = brother.parent.rightChild;
} else {
rotateRight(brother.parent);
brother = brother.parent.leftChild;
}
}
private void fixAfterInsertion(Node<K, V> e) {
while (e != null && e != root && isRedNode(e.parent)) {
if (isRedNode(brotherOf(e.parent))) {
insertCase1(e);
} else if (!isRedNode(brotherOf(e.parent)) && !isLeftChild(e)) {
insertCase2(e);
} else if (isLeftChild(e)) {
insertCase3(e);
}
}
root.color = Color.BLACK;
}
private void insertCase3(Node<K, V> e) {
if (isLeftChild(e)) {
e = e.parent;
rotateRight(e);
}
setColor(e.parent, Color.BLACK);
setColor(e.parent.parent, Color.RED);
rotateLeft(parentOf(parentOf(e)));
}
private void insertCase2(Node<K, V> e) {
if (!isLeftChild(e)) {
e = e.parent;
rotateLeft(e);
}
setColor(e.parent, Color.BLACK);
setColor(e.parent.parent, Color.RED);
rotateRight(parentOf(parentOf(e)));
}
private void insertCase1(Node<K, V> e) {
setColor(e.parent, Color.BLACK);
setColor(brotherOf(e.parent), Color.BLACK);
setColor(parentOf(parentOf(e)), Color.RED);
e = e.parent.parent;
}
/**
* From CLR
*/
private void rotateLeft(Node<K, V> p) {
if (p != null) {
Node<K, V> r = p.rightChild;
p.rightChild = r.leftChild;
if (r.leftChild != null)
r.leftChild.parent = p;
r.parent = p.parent;
if (p.parent == null)
root = r;
else if (p.parent.leftChild == p)
p.parent.leftChild = r;
else
p.parent.rightChild = r;
r.leftChild = p;
p.parent = r;
}
}
/**
* From CLR
*/
private void rotateRight(Node<K, V> p) {
if (p != null) {
Node<K, V> l = p.leftChild;
p.leftChild = l.rightChild;
if (l.rightChild != null) l.rightChild.parent = p;
l.parent = p.parent;
if (p.parent == null)
root = l;
else if (p.parent.rightChild == p)
p.parent.rightChild = l;
else p.parent.leftChild = l;
l.rightChild = p;
p.parent = l;
}
}
private Color colorOf(Node<K, V> p) {
return (p == null ? Color.BLACK : p.color);
}
private Node<K, V> brotherOf(Node<K, V> p) {
return (p == null || p.parent == null ? null :
isLeftChild(p) ? p.parent.rightChild : p.parent.leftChild);
}
private Node<K, V> parentOf(Node<K, V> p) {
return p != null ? p.parent : null;
}
private boolean isLeftChild(Node<K, V> p) {
return !(p == null || p.parent == null) && p.parent.leftChild == p;
}
private Node<K, V> getLeftChild(Node<K, V> p) {
return p != null ? p.leftChild : null;
}
private Node<K, V> getRightChild(Node<K, V> p) {
return p != null ? p.rightChild : null;
}
private boolean isRedNode(Node<K, V> p) {
return p != null && p.color == Color.RED;
}
private void setColor(Node<K, V> p, Color c) {
if (p != null)
p.color = c;
}
private static class Node<K extends Comparable, V> {
Color color = Color.BLACK;
V value;
K key;
Node<K, V> parent, leftChild, rightChild;
public Node(K key, V value, Color colorMe) {
this.color = colorMe;
this.value = value;
this.key = key;
}
public Node(K key, V value, Color color, Node<K, V> parent) {
this.value = value;
this.key = key;
this.color = color;
this.parent = parent;
}
public V setValue(V value) {
V oldValue = this.value;
this.value = value;
return oldValue;
}
public boolean hasChild() {
return leftChild != null || rightChild != null;
}
}
}
結(jié)束語(yǔ)
好了，集合的學(xué)習(xí)就此告一段落，強(qiáng)烈建議自己擼一遍這三個(gè)集合。ArrayList 的代碼量200不到，HashMap 和 TreeMap 的代碼量也都是在300行左右，這些都是集合的核心代碼，并且性能和官方源碼基本上是一樣的。掌握了在集合上就基本不會(huì)踩坑了，再次強(qiáng)調(diào)，想要扎實(shí)掌握集合類(lèi)，一定要自己手?jǐn)]一般。
