【集合详解】TreeSet源码解析

TreeSet概述

所有实现的接口：

Serializable, Cloneable, Iterable<E>, Collection<E>, NavigableSet<E>, Set<E>, SortedSet<E>

以下是类的对应关系。

从左到右分析上图：
实现Serializable接口，即支持序列化。
实现Cloneable接口，即能被克隆。
实现Iterable接口，即能用foreach使用迭代器遍历得到集合元素。
实现了NavigableSet接口，即能支持一系列的导航方法。比如查找与指定目标最匹配项。并且，TreeSet中含有一个”NavigableMap类型的成员变量”m，而m实际上是”TreeMap的实例”。
继承AbstractSet，AbstractSet实现set,所以它是一个Set集合，不包含满足element1.eauqals(element2)的元素树，并且最多包含一个null.

所以，TreeSet的本质是一个”有序的，并且没有重复元素”的集合，而且支持自定义排序。

接下来让我们看一下具体的源代码。（基于ＪＤＫ１.７）

构造函数：

方式一：

   TreeSet(NavigableMapObject> m) {
        this.m = m;
    }

看NavigableMap的代码是 :

public interface NavigableMap<K,V> extends SortedMap<K,V>

而SortedMap又是继承Map:

public interface SortedMap<K,V> extends Map<K,V>

由此，该方式TreeSet初始化时 底层是map

方式二：

        // 以自然排序方式创建一个新的 TreeMap，
        // 根据该 TreeSet 创建一个 TreeSet，
        // 使用该 TreeMap 的 key 来保存 Set 集合的元素

    public TreeSet() {
        this(new TreeMap());
    }

方式三：

        // 以定制排序方式创建一个新的 TreeMap，
        // 根据该 TreeSet 创建一个 TreeSet，
        // 使用该 TreeMap 的 key 来保存 Set 集合的元素

  public TreeSet(Comparatorsuper E> comparator) {
        this(new TreeMap<>(comparator));
    }

方式四：

    public TreeSet(Collection c) {
        // 调用方式一构造器创建一个 TreeSet，底层以 TreeMap 保存集合元素
        this(); 
        // 向 TreeSet 中添加 Collection 集合 c 里的所有元素
        addAll(c); 
    }

从上述可以看出，TreeSet的构造函数都是通过新建一个TreeMap作为实际存储Set元素的容器。因此得出结论: TreeSet的底层实际使用的存储容器就是TreeMap。TreeSet 里绝大部分方法都是直接调用 TreeMap 的方法来实现的。
列举一个，大家也可以自行查看源码。

    public  boolean addAll(Collectionextends E> c) {
        if (m.size()==0 && c.size() > 0 &&
            c instanceof SortedSet &&
            m instanceof TreeMap) {
            SortedSetextends E> set = (SortedSetextends E>) c;
            //快看！！！我在这！！！
            TreeMap map = (TreeMap) m;
            Comparator cc = set.comparator();
            Comparatorsuper E> mc = map.comparator();
            if (cc==mc || (cc != null && cc.equals(mc))) {
                map.addAllForTreeSet(set, PRESENT);
                return true;
            }
        }
        return super.addAll(c);
    }

Set几乎都成了Map的一个马甲 , 我们来关注一下TreeSet应用的TreeMap。

红黑树

对于 TreeMap 而言，它采用一种被称为“红黑树”的排序二叉树，这是一种自平衡排序二叉树，树中每个节点的值，都大于或等于在它的左子树中的所有节点的值，并且小于或等于在它的右子树中的所有节点的值，这确保红黑树运行时可以快速地在树中查找和定位的所需节点。每个 Entry 都被当成“红黑树”的一个节点对待。

红黑树又称红-黑二叉树，它首先是一颗二叉树，它具体二叉树所有的特性。同时红黑树更是一颗自平衡的排序二叉树。

当且仅当两个子树的高度差不超过1时，这个树是平衡二叉树。
通过这种直观的对比，能感受到平衡二叉树比普通二叉树在查找上的优势。平衡二叉树的时间复杂度是log(n)，如果二叉树的元素个数为n，那么不管是对树进行插入节点、查找、删除节点都是log(n)次循环调用就可以了。
而红黑树是一种自平衡二叉查找树。放弃了追求完全平衡，追求大致平衡，在与平衡二叉树的时间复杂度相差不大的情况下，保证每次插入最多只需要三次旋转就能达到平衡，实现起来也更为简单。不是严格控制左、右子树高度或节点数之差小于等于1。但红黑树高度依然是平均log(n)，且最坏情况高度不会超过2log(n)。一个更明显的特点就是红黑树是有颜色区分的。

红黑树中调整位置和改变颜色，相关代码，随意感受一下：

    private void fixAfterDeletion(Entry x) {
        while (x != root && colorOf(x) == BLACK) {
            if (x == leftOf(parentOf(x))) {
                Entry sib = rightOf(parentOf(x));

                if (colorOf(sib) == RED) {
                    setColor(sib, BLACK);
                    setColor(parentOf(x), RED);
                    rotateLeft(parentOf(x));
                    sib = rightOf(parentOf(x));
                }

                if (colorOf(leftOf(sib))  == BLACK &&
                    colorOf(rightOf(sib)) == BLACK) {
                    setColor(sib, RED);
                    x = parentOf(x);
                } else {
                    if (colorOf(rightOf(sib)) == BLACK) {
                        setColor(leftOf(sib), BLACK);
                        setColor(sib, RED);
                        rotateRight(sib);
                        sib = rightOf(parentOf(x));
                    }
                    setColor(sib, colorOf(parentOf(x)));
                    setColor(parentOf(x), BLACK);
                    setColor(rightOf(sib), BLACK);
                    rotateLeft(parentOf(x));
                    x = root;
                }
            } else { // symmetric
                Entry sib = leftOf(parentOf(x));

                if (colorOf(sib) == RED) {
                    setColor(sib, BLACK);
                    setColor(parentOf(x), RED);
                    rotateRight(parentOf(x));
                    sib = leftOf(parentOf(x));
                }

                if (colorOf(rightOf(sib)) == BLACK &&
                    colorOf(leftOf(sib)) == BLACK) {
                    setColor(sib, RED);
                    x = parentOf(x);
                } else {
                    if (colorOf(leftOf(sib)) == BLACK) {
                        setColor(rightOf(sib), BLACK);
                        setColor(sib, RED);
                        rotateLeft(sib);
                        sib = leftOf(parentOf(x));
                    }
                    setColor(sib, colorOf(parentOf(x)));
                    setColor(parentOf(x), BLACK);
                    setColor(leftOf(sib), BLACK);
                    rotateRight(parentOf(x));
                    x = root;
                }
            }
        }

        setColor(x, BLACK);
    }

规则：

其红黑树的规则是：
（1）节点是红色或黑色。
（2）根节点是黑色。
（3）每个叶节点（NIL节点，空节点）是黑色的。
（4）每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
（5）从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

添加过程：

红黑树的添加原理及TreeMap的put实现过程;
（1）将红黑树当成一颗二叉查找树，将节点插入。
（2）将新插入的节点设置为红色
（3）通过旋转和着色，使它恢复平衡，重新变成一颗符合规则的红黑树。
该部分参考博客TreeMap源码解析： 及视频演示。有兴趣的可以深入研究。

对比：

1. TreeSet和TreeMap

相同点：
TreeMap和TreeSet都是有序的集合。
TreeMap和TreeSet都是非同步集合，因此他们不能在多线程之间共享，不过可以使用方法Collections.synchroinzedMap()来实现同步。
运行速度都要比Hash集合慢，他们内部对元素的操作时间复杂度为O(logN)，而HashMap/HashSet则为O(1)。

不同点：
最主要的区别就是TreeSet和TreeMap非别实现Set和Map接口
TreeSet只存储一个对象，而TreeMap存储两个对象Key和Value（仅仅key对象有序）
TreeSet中不能有重复对象，而TreeMap中可以存在。

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TreeSet和HashSet

相同点：
都是唯一不重复的Set集合。

不同点：
底层来说，HashSet是用Hash表来存储数据，而TreeSet是用二叉平衡树来存储数据。 功能上来说，由于TreeSet是有序的Set，可以使用SortedSet。接口的first()、last()等方法。但由于要排序，势必要影响速度。所以，如果不需要顺序的话，还是使用HashSet吧，使用Hash表存储数据的HashSet在速度上更胜一筹。如果需要顺序则TreeSet更为明智。
底层来说，HashSet是用Hash表来存储数据，而TreeSet是用二叉平衡树来存储数据。

总结

1、不能有重复的元素；
2、具有排序功能；
3、TreeSet中的元素必须实现Comparable接口并重写compareTo()方法，TreeSet判断元素是否重复 、以及确定元素的顺序 靠的都是这个方法；
①对于java类库中定义的类，TreeSet可以直接对其进行存储，如String，Integer等,因为这些类已经实现了Comparable接口);
②对于自定义类，如果不做适当的处理，TreeSet中只能存储一个该类型的对象实例，否则无法判断是否重复。
4、依赖TreeMap。
5、相对HashSet,TreeSet的优势是有序，劣势是相对读取慢。根据不同的场景选择不同的集合。