详解Java集合中的基本数据结构

集合中三大数据结构

数组

• 内存地址连续
• 可以通过下标的成员访问，下标访问的性能高
• 增删操作有较大的性能消耗（需要动态扩容）

链表（双向链表）

• 灵活的空间要求，存储空间不要求连续
• 不支持下标访问，支持顺序遍历搜索
• 针对增删操作找到对应的节点改变链表的头尾指针指向即可，无需移动元数据存储位置

树（Java中二叉树特性）

• 某节点的左子树节点仅包含小于该节点的值
• 某节点的右子树节点仅包含大于该节点的值
• 节点必须是二叉树
• 顺序排列

存在问题：树可以认为是介于数组和链表二者之间的一种数据结构，拥有较快的查询速度同时拥有较快的插入和删除速度。但是在树出现极端或严重的不平衡情况下会导致效率低下

基于红黑树折中解决二叉树不平衡带来的效率低下问题

红黑树

• 红黑树，Red-Black Tree [RBT]是一个自平衡（不是绝对平衡）的二叉查找树（BST）,树上的每个节点需要遵循下面的规则
• 每个节点要么是黑色，要么是红色
• 根节点为黑色
• 每个叶子节点(NIL)是黑色
• 不能存在两个连续的红色节点（红色节点的两个子节点必须是黑色）
• 任一节点到叶子节点的路径包含相同数量的黑节点

红黑树通过什么自平衡

左旋：以某个节点作为支点（旋转节点），其右子节点变为旋转节点的父节点，右子节点的左节点变为旋转节点的右子节点，左子节点保持不变

右旋：以某个节点作为支点（旋转节点），其左子节点变为旋转节点的父节点，左子节点的右子节点变为旋转节点的左子节点，右子节点保持不变

变色：节点的颜色由红色变为黑色或者黑色变为红色

红黑树插入场景

1、红黑树为空

1.1 插入节点作为根节点并把节点设置为黑色

2、插入节点的父节点为黑节点\

2.1 直接插入

3、插入节点的父节点为红节点

3.1 叔叔节点存在且为红节点

• 1、P节点和S节点设置为黑色
• 2、PP节点设置为红色
• 3、PP设置为当前插入节点
• 4、再次重复上述步骤

3.2 叔叔节点不存在或者叔叔节点为黑色

3.2.1 P节点是PP节点的左节点

3.2.1.1 插入节点是P节点的左节点

• 1、P设置为黑色
• 2、PP节点设置为红色
• 3、PP节点右旋

3.2.1.2 插入节点是P节点的右节点

• 1、P节点左旋
• 2、把P设置为插入节点（此时等于上面的场景）
• 3、PP节点右旋

3.2.2 P节点是PP节点的右节点

3.2.2.1 插入节点是P节点的右节点

• 1、P节点设置为黑色
• 2、PP节点设置为红色
• 3、PP节点左旋

3.2.2.2 插入节点是P节点的左节点

• 1、P节点右旋
• 2、将P设置为插入节点（此时等于上面场景）
• 3、PP节点左旋

PP节点左旋

3.2.2.2 插入节点是P节点的左节点

• ​ 1、P节点右旋
• ​ 2、将P设置为插入节点（此时等于上面场景）
• ​ 3、PP节点左旋

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