【HashMap】链表和红黑树互相转换的几种情况和数组的扩容机制

在Java的HashMap实现中，链表转换为红黑树的条件包括链表长度和HashMap的容量（桶数组大小）。具体规则如下：

链表长度阈值：当单个桶中的链表长度达到8时，该链表会被转换为红黑树。
最小树化容量：HashMap的总容量（桶数组大小）必须至少为64。如果容量小于64，即使链表长度达到8，也不会进行树化，而是会选择扩容。

基于这些规则，分别研究转换情况：

一、链表长度超过 8，数组大小小于 64

如果链表长度超过了长度阈值 8。
如果数组大小等于16，小于最小树化容量64。

在这种情况下，即使链表长度超过了8，由于总容量小于64，链表不会转为红黑树，而是会进行扩容操作。

代码示例

下面是一个示例代码，展示当链表长度等于9且数组大小等于16时，HashMap会如何处理：

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class HashMapTreeifyExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 初始化容量为16的HashMapMap<Integer, String> map = new HashMap<>(16);// 插入元素，确保某个桶中的链表长度达到9for (int i = 0; i < 9; i++) {map.put(i, "value" + i);}// 通过反射获取HashMap的内部结构Class<?> mapType = map.getClass();Field tableField = mapType.getDeclaredField("table");tableField.setAccessible(true);Object[] table = (Object[]) tableField.get(map);// 输出当前的容量System.out.println("当前的容量: " + table.length);// 检查每个桶的元素数量和类型for (Object node : table) {if (node != null) {Class<?> nodeType = node.getClass();if (nodeType.getSimpleName().equals("TreeNode")) {System.out.println("链表已经转换为红黑树。");} else {System.out.println("仍然是链表节点。");}}}}
}

代码解释

初始化容量为16的HashMap：
- 我们创建了一个初始容量为16的HashMap。
插入元素：
- 插入9个元素，确保某个桶中的链表长度达到9。
通过反射获取HashMap的内部结构：
- 使用反射技术访问HashMap的内部数组（桶数组）。
检查桶中的节点类型：
- 遍历桶，检查每个桶中的节点是链表节点还是红黑树节点，并输出当前容量。

预期结果

因为链表长度为9，超过了8，但由于容量（16）小于64，HashMap不会将链表转换为红黑树。
反而，HashMap会选择扩容，将容量增加到32，然后重新分配所有元素。

结论

在此示例中，由于链表长度为9超过了8，但HashMap的容量只有16，小于64，因此不会进行树化操作，而是会选择扩容。扩容后，所有元素会被重新分配到新的桶数组中。

二、链表长度没有超过 8，数组大小大于 64

如果链表长度等于 5，没有超过长度阈值 8。
如果数组大小等于80，大于最小书画容量 64。

链表会在其长度达到 8 时才会转换为红黑树。因此，如果链表长度等于 5，那么它不会转为红黑树，无论数组（即HashMap的桶数组）大小是多少。

代码示例

下面的代码展示了HashMap在链表长度为5时的行为：

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class HashMapTreeifyExample {public static void main(String[] args) throws Exception {Map<Integer, String> map = new HashMap<>(80);  // 初始化容量为80// 插入导致单个桶中链表长度达到5的键值对for (int i = 0; i < 5; i++) {map.put(i, "value" + i);}// 通过反射获取HashMap的内部结构Class<?> mapType = map.getClass();Field tableField = mapType.getDeclaredField("table");tableField.setAccessible(true);Object[] table = (Object[]) tableField.get(map);// 遍历桶，检查是否有红黑树节点for (Object node : table) {if (node != null) {Class<?> nodeType = node.getClass();if (nodeType.getSimpleName().equals("TreeNode")) {System.out.println("链表已经转换为红黑树。");} else {System.out.println("仍然是链表节点。");}}}}
}

代码解释

初始化容量为80的HashMap：
- 我们创建了一个初始容量为80的HashMap。
插入元素：
- 插入5个元素，确保某个桶中的链表长度达到5。
通过反射获取HashMap的内部结构：
- 使用反射技术访问HashMap的内部数组（桶数组）。
检查桶中的节点类型：
- 遍历桶，检查每个桶中的节点是链表节点还是红黑树节点，并输出当前容量。

预期结果

链表长度为 5 时，所有节点仍然是链表节点，不会转换为红黑树。

结论

只有当单个桶中的链表长度达到8并且HashMap的容量大于等于64时，链表才会转换为红黑树。链表长度为5时，不会进行转换。

三、红黑树转换为链表

在HashMap实现中，红黑树会在一定条件下转换回链表。这主要是为了在删除元素后，保持合适的数据结构以优化性能和空间使用。红黑树转换为链表的条件如下：

树形化的红黑树节点数量小于6：当红黑树节点的数量减少到6或更少时，红黑树会被转换回链表。这是因为在少量节点的情况下，链表的插入和删除操作比红黑树更高效。
最小树化容量：这是一个辅助条件，用于确保只有在HashMap的容量（桶数组大小）足够大时，才会执行链表到红黑树的转换和反转换。默认情况下，这个值是64。但是，转回链表的主要依据还是节点数量。

代码示例

下面是一个示例代码，展示红黑树在元素删除后如何转换回链表：

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class HashMapDemoteTreeExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 初始化容量为64的HashMapMap<Integer, String> map = new HashMap<>(64);// 插入足够多的元素，确保某个桶中的链表长度达到8，转化为红黑树for (int i = 0; i < 8; i++) {map.put(i, "value" + i);}// 通过反射获取HashMap的内部结构Class<?> mapType = map.getClass();Field tableField = mapType.getDeclaredField("table");tableField.setAccessible(true);Object[] table = (Object[]) tableField.get(map);// 检查红黑树节点System.out.println("插入元素后，检查节点类型：");checkAndPrintNodeType(table);// 删除部分元素，触发从红黑树到链表的转换map.remove(7);map.remove(6);map.remove(5);// 重新获取HashMap的内部结构table = (Object[]) tableField.get(map);// 检查是否已经从红黑树转回链表System.out.println("删除元素后，检查节点类型：");checkAndPrintNodeType(table);}private static void checkAndPrintNodeType(Object[] table) throws Exception {for (Object node : table) {if (node != null) {Class<?> nodeType = node.getClass();if (nodeType.getSimpleName().equals("TreeNode")) {System.out.println("红黑树节点。");} else {System.out.println("链表节点。");}}}}
}

代码解释

初始化容量为64的HashMap：
- 创建一个初始容量为64的HashMap，以确保足够的容量进行树化操作。
插入元素：
- 插入8个元素，确保某个桶中的链表长度达到8，触发从链表到红黑树的转换。
通过反射获取HashMap的内部结构：
- 使用反射技术访问HashMap的内部数组（桶数组）。
检查节点类型：
- 在插入元素后，检查桶中的节点类型，验证红黑树节点的存在。
删除部分元素：
- 删除足够的元素，减少红黑树的节点数量到6以下，触发从红黑树到链表的转换。
再次检查节点类型：
- 在删除元素后，重新检查桶中的节点类型，验证红黑树是否转换回链表。

预期结果

在插入8个元素后，某些桶中的节点应该会从链表转换为红黑树节点。
在删除元素后，某些红黑树节点会转换回链表节点。

结论

当HashMap的红黑树节点数量减少到6或以下时，红黑树会被转换回链表。这种转换是为了在节点数量较少时，优化数据结构的性能和空间使用。

四、数组的扩容

HashMap的扩容是其内部机制之一，用于确保在存储大量元素时性能不会显著下降。HashMap通过调整内部数组（桶数组）的大小来管理其负载因子和冲突的数量。

扩容机制

触发条件：
- HashMap在插入元素时，如果元素数量超过了当前容量乘以负载因子（默认值是0.75），就会触发扩容操作。
- 例如，默认情况下，当HashMap的容量为16时，如果元素数量超过16 * 0.75 = 12，就会触发扩容。
扩容过程：
- 扩容时，HashMap的容量会变为原来的两倍。
- 创建一个新的桶数组，新的容量是旧容量的两倍。
- 重新散列（rehash）所有现有的键值对，将它们放入新的桶中。
性能影响：
- 扩容是一个相对昂贵的操作，因为它需要重新计算所有键的哈希值并将它们重新插入到新的桶数组中。
- 因此，频繁的扩容会影响性能，选择合适的初始容量可以减少扩容次数。

代码示例

以下是一个示例代码，展示了HashMap在插入元素时如何扩容：

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class HashMapResizeExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 初始化容量为16的HashMapMap<Integer, String> map = new HashMap<>(16);// 插入13个元素，触发扩容for (int i = 0; i < 13; i++) {map.put(i, "value" + i);}// 通过反射获取HashMap的内部结构Class<?> mapType = map.getClass();Field tableField = mapType.getDeclaredField("table");tableField.setAccessible(true);Object[] table = (Object[]) tableField.get(map);// 输出扩容前后的容量System.out.println("扩容后的容量: " + table.length);  // 应该是32// 检查每个桶的元素数量for (int i = 0; i < table.length; i++) {if (table[i] != null) {System.out.print("桶 " + i + " 中的元素: ");printBucket(table[i]);System.out.println();}}}// 打印桶中的元素private static void printBucket(Object node) throws Exception {Class<?> nodeClass = node.getClass();Field keyField = nodeClass.getDeclaredField("key");Field valueField = nodeClass.getDeclaredField("value");Field nextField = nodeClass.getDeclaredField("next");keyField.setAccessible(true);valueField.setAccessible(true);nextField.setAccessible(true);while (node != null) {Object key = keyField.get(node);Object value = valueField.get(node);System.out.print("[" + key + "=" + value + "] ");node = nextField.get(node);}}
}

详细解释

初始化：
- 我们初始化一个HashMap，初始容量为16。
插入元素：
- 插入13个元素，这会超过默认的负载因子（0.75）所允许的12个元素，从而触发扩容。
扩容后的检查：
- 使用反射获取HashMap的内部结构，特别是桶数组。
- 输出扩容后的容量，应该是32，因为容量会翻倍。
- 打印每个桶中的元素，验证重新散列的正确性。