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(001)HashMap中链表到红黑树的转换-method treefyBin.docx

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简介：
本文档详细探讨了Java HashMap数据结构中，当桶内元素达到一定数量时，如何将链表高效地转化为红黑树以优化查找效率的过程和方法。 详细解读了HashMap中链表转红黑树的treefyBin方法，该方法涉及多个子过程：replacementTreeNode、treeify、comparableClassFor、compareComparables、tieBreakOrder、balanceInsertion、moveRootToFront 以及 rotateLeft和rotateRight等方法。此外还包括checkInvariants 方法，这些内容都有详细的解释说明。

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  • (001)HashMap中链表到红黑树的转换-method treefyBin.docx
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    本文档详细探讨了Java HashMap数据结构中，当桶内元素达到一定数量时，如何将链表高效地转化为红黑树以优化查找效率的过程和方法。 详细解读了HashMap中链表转红黑树的treefyBin方法，该方法涉及多个子过程：replacementTreeNode、treeify、comparableClassFor、compareComparables、tieBreakOrder、balanceInsertion、moveRootToFront 以及 rotateLeft和rotateRight等方法。此外还包括checkInvariants 方法，这些内容都有详细的解释说明。
     
  • Rust中的侵入式集合：链表与红黑树的应用-Rust开发
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    本文探讨了在Rust编程语言中使用链表和红黑树实现高效的数据结构。通过实例分析这两种数据结构在Rust项目中的应用，帮助开发者理解其性能优势及适用场景。适合对Rust开发感兴趣的读者阅读。 侵入式集合用于创建Rust库中的此类结构。当前支持单链表、双链表以及红黑树。该功能与`#[no_std]`兼容，并且无需动态内存分配，因为它们仅追踪现有对象而不分配新对象。您可以安全地操作这些集合并不需要使用不安全的代码。一个单独的对象可以成为多个侵入式集合的成员。
     
  • C++中的红黑树实现
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    本文档深入探讨了在C++编程语言中如何实现和操作红黑树数据结构，提供详细的代码示例与解释。 程序为红黑树的C++代码实现，主要包括插入、删除和查找等操作。红黑树的具体内容可以参考《算法导论》第3版第13章。
     
  • HashMap的工作机制与内部实现（二）：红黑树的左旋和右旋
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    本文深入探讨了Java中HashMap数据结构在特定条件下的工作方式，重点解析了当链表转换为红黑树时所涉及的复杂操作——左旋和右旋。通过具体示例帮助读者理解这些内部实现细节。 HashMap是Java中最常用的容器之一。本段落通过阅读源码来理解在HashMap中如何进行红黑树的左旋和右旋操作。 一、什么是左旋和右旋 红黑树具有以下性质： 1. 每个节点要么为黑色，要么为红色。 2. 根节点是黑色。 3. 叶子节点（即NIL）为黑色。 4. 红色结点的两个子结点都必须是黑色。 5. 从任意一个结点到每个叶子结点的所有路径上包含相同数量的黑结点。 当对红黑树进行增删改操作时，可能会破坏这些性质。为了维护这五条性质，有三种方法：变色、左旋和右旋。其中变色相对简单，本段落将重点介绍在HashMap中如何实现红黑树的左旋和右旋操作。
     
  • C++中红黑树的实现代码
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    本文章提供了一种在C++中高效实现红黑树的数据结构方法，并附带详细的代码示例和注释说明。通过学习可以深入了解红黑树的工作原理及其应用。 描述： 实现红黑树与二叉搜索树的相关算法包括插入（涉及调整如左旋、右旋）、删除及搜索（指定Key值节点）。另外，需要实现计算红黑树黑高的算法。 1. 插入测试：输入8, 11, 17, 15, 6, 1, 22, 25和27建立一棵红黑树，并按照规定格式输出整棵红黑树及其黑高。 2. 删除测试：从步骤一中建立的红黑树删除Key值为15的节点，然后以相同方式输出调整后的红黑树及新的黑高。 3. 生成包含不同自然数（范围1至300,000）随机产生的30万个键值集合，并分别构建对应的红黑树和二叉搜索树。对于每个数据结构，在其中查找Key=15000的节点，记录并输出每次操作的时间。 4. 重复步骤三的操作五次以求得平均时间消耗。 5. 在完成上述任务的基础上修改代码实现P307页上的OS_Key_Rank算法（输入为1,2,3,4,5,6,7和8建树，k=6），并输出该算法的返回值。具体细节参见readme文档。
     
  • JDK 1.7 HashMap中的严重问题：循环链表
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    本文探讨了Java开发工具包(JDK)版本1.7中HashMap数据结构出现的一个重大缺陷——循环链表问题，并分析其成因与潜在影响。 在JDK 1.7版本的HashMap中存在一个“致命错误”：循环链表的问题。该版本使用的是数组与链表结合的数据结构。 主要存在的两个问题是： - 使用头插法可能会导致出现循环链表。 - 链表过长，会导致查询效率下降。 为了解决这些问题，在JDK 1.8中进行了优化： - 采用尾插法以防止形成循环链表。 - 当链表长度较长时，会将其转换成红黑树结构来提高查找性能。 关于如何产生循环链表的问题：当多线程同时执行put操作，并且在扩容过程中调用resize函数的情况下，可能会导致出现循环链表。这将使得后续的get方法陷入死循环中无法正常工作。 下面将进一步详细描述这种情况下循环链表是如何形成的。
     
  • List 转换为 HashMap 示例
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    本文提供了一个将列表(List)转换成哈希映射(HashMap)的具体示例代码，帮助开发者快速理解并实现数据结构之间的转换。 在Java程序中将List转化为HashMap可以通过多种方式实现。这里提供一个简单的例子来展示如何完成这一操作： 假设我们有一个包含学生姓名及其年龄的列表（例如：`[{name: 张三, age: 20}, {name: 李四, age: 21}]`），我们需要将其转换为以名字作为键，年龄作为值的HashMap。 首先定义一个Java类来表示学生信息： ```java public class Student { private String name; private int age; public Student(String name, int age) { this.name = name; this.age = age; } // Getter 和 Setter 方法 } ``` 然后创建List并添加一些元素： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Main { public static void main(String[] args) { List studentList = new ArrayList<>(); studentList.add(new Student(张三, 20)); studentList.add(new Student(李四, 21)); // 将列表转化为HashMap convertToMap(studentList); } private static void convertToMap(List list) { import java.util.HashMap; HashMap map = new HashMap<>(); for (Student student : list) { map.put(student.getName(), student.getAge()); } // 输出HashMap内容，以验证转换是否成功 System.out.println(map); } } ``` 以上代码展示了如何将一个包含学生对象的列表转化为使用学生的姓名作为键、年龄作为值的哈希映射。通过这种方式可以灵活地处理和存储数据集合中的信息。
     
  • 二叉树、B树、B+树与红黑树
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    本文章深入探讨了四种常见的数据结构——二叉树、B树、B+树和红黑树的概念、特点及其应用场景，旨在帮助读者理解它们在计算机科学中的重要性。 ### 二叉树、B树、B+树与红黑树 #### 一、二叉树 二叉树是一种常见的数据结构，在计算机科学中应用广泛。它具有以下特点： - **节点最多有两个子节点**：每个节点可以有一个左子节点和一个右子节点。 - **完全二叉树**：除了最后一层，每一层的节点数都达到最大值，并且最后一层的所有叶结点都在最左边的位置上。 - **满二叉树**：除最后一层外，其他所有层次上的每个结点都有两个子结点。这种结构确保了每层的最大可能填充度。 - **平衡二叉树**：任意节点的左右子树高度差不超过1，并且左右子树本身也是平衡的。这有助于保持较低的高度和高效的搜索操作。 #### 二、B树 B树是一种自平衡多路查找数据结构，主要用于数据库系统和文件管理中。它的特点包括： - **每个结点可以有多于两个子节点**：最多M个（至少3个），从而支持更高效的查询。 - **从根开始的搜索过程**：通过比较键值与当前节点中的关键字来决定向哪个子树继续查找，直到找到目标或确定不存在为止。 - **插入和删除操作机制**：例如，在构建5阶B树时会根据给定的关键字序列进行调整；当节点满载需要分裂或者合并以保持平衡。 #### 三、B+树 B+树是用于索引结构的一种改进型多路查找树，广泛应用于数据库系统。其特点为： - **非叶子结点不存储数据**：仅作为指向实际数据的指针。 - **所有叶节点通过链表连接**：这使得支持范围查询和顺序访问成为可能，并且减少了磁盘I/O操作次数。 - **与B树的区别在于，关键字只存在于叶子节点上；而非根节点中也包含部分关键字以帮助定位。** #### 四、红黑树 红黑树是一种自平衡的二叉查找树，通过引入颜色属性来保证结构稳定。其特点如下： - **结点标记为红色或黑色**：用于区分不同类型的分支。 - **根结点是黑色**：确保整个数据结构从上到下都具有一定的稳定性。 - **空叶节点视为黑色**：有助于保持树的平衡性。 - **红黑规则**：任何红色节点的两个子节点都是黑色，且所有路径上的黑色节点数量相同。 **时间复杂度**: 对于基本操作（如插入、删除和查找），其效率为O(log n)级别。 ### 插入与删除操作 - 在进行插入时，首先按照二叉树的方式添加新结点，并将其标记为红色。随后通过旋转或重新着色恢复平衡。 - 删除过程类似于普通二叉搜索树的操作，但需要特别处理以维持红黑性质的完整性和有效性。 ### 优缺点分析 - **红黑树的优点**：相比AVL等其他自平衡二叉查找树，在插入和删除操作上表现更为稳定。因为即使在最坏情况下也能通过三次旋转恢复。 - **B+树的优势**：由于数据仅存储于叶节点，这使得它非常适合做范围查询，并且连续读取效率更高。 以上四种结构各有其适用场景与独特优势，选择时需根据具体应用需求进行权衡。
     
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