在看HashMap的源码时候看到了TreeNode。因此需要对其进行一个了解。是一个红黑树。可以百度一下红黑树的数据结构。分析了下源码，还是比较枯燥的
红黑树的性质：本身是一个二叉查找树（所有左节点的值都比右节点的小）。另：
- 节点是红色或者黑色
- 根节点是黑色
- 每个叶节点（Nil节点，空节点）是黑色的
- 每个红节点对应的两个子节点都是黑色的（不可能有两个相连的红节点）。
- 从任意节点出发，到每个叶子节点都有相同的黑色节点。
这保证了红黑数是平衡的，从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长，因此插入、删除查找的最坏情况是有所保证的，与树的高度成正比。原因有两点：
- 最短的可能路径都是黑色节点。
- 最长的路径是红黑节点交替的路径。
因为从同一节点出发，到每一个叶子有相同的黑色节点，所以保证了最长路径是最短路径的两倍长。
一、成员变量与构造函数
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
//父节点
HashMap.TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
//左节点
HashMap.TreeNode<K,V> left;
//右节点
HashMap.TreeNode<K,V> right;
//用来删除下一个节点用的，因此prev也就是上一个节点
HashMap.TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
//节点是否为红色
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, HashMap.Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
}
二、Function root
/**
* 返回包含此节点的树的根节点
*/
final HashMap.TreeNode<K,V> root() {
//定义两个TreeNode，一个是父节点指针，指向当前节点的parent，所以功能很明显了。就是遍历直到头节点
for (HashMap.TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
三、Function checkInvariants
/**
* 不变性检查，保证红黑树的结构不改变。
*/
static <K, V> boolean checkInvariants(HashMap.TreeNode<K, V> t) {
HashMap.TreeNode<K, V> tp = t.parent, tl = t.left, tr = t.right,
tb = t.prev, tn = (HashMap.TreeNode<K, V>) t.next;
if (tb != null && tb.next != t)
return false;
if (tn != null && tn.prev != t)
return false;
if (tp != null && t != tp.left && t != tp.right)
return false;
if (tl != null && (tl.parent != t || tl.hash > t.hash))
return false;
if (tr != null && (tr.parent != t || tr.hash < t.hash))
return false;
if (t.red && tl != null && tl.red && tr != null && tr.red)
return false;
if (tl != null && !checkInvariants(tl))
return false;
if (tr != null && !checkInvariants(tr))
return false;
return true;
}
}
四、Function moveRootToFront
/**
* 确保所给的root是第一个节点。也就是把所给的root移到第一个节点。确保桶的红黑树的跟节点是root
*/
static <K, V> void moveRootToFront(HashMap.Node<K, V>[] tab, HashMap.TreeNode<K, V> root) {
int n;
if (root != null && tab != null && (n = tab.length) > 0) {
//根节点的位置
int index = (n - 1) & root.hash; //链表的操作，把root移到第一个节点。root的next指向原先的头节点，原先的头节点的prev指向root；
//root的next的prev指向root的prev，root的prev指向root的next，即把root在prev和next中去掉
HashMap.TreeNode<K, V> first = (HashMap.TreeNode<K, V>) tab[index];
if (root != first) {
HashMap.Node<K, V> rn;
tab[index] = root;
HashMap.TreeNode<K, V> rp = root.prev;
if ((rn = root.next) != null)
((HashMap.TreeNode<K, V>) rn).prev = rp;
if (rp != null)
rp.next = rn;
if (first != null)
first.prev = root;
root.next = first;
root.prev = null;
}
//红黑树的一致性检查
assert checkInvariants(root);
}
}
五、Function find
/**
* Finds the node starting at root p with the given hash and key.
* The kc argument caches comparableClassFor(key) upon first use
* comparing keys.
*/
final HashMap.TreeNode<K, V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
HashMap.TreeNode<K, V> p = this;
do {
int ph, dir;
K pk;
HashMap.TreeNode<K, V> pl = p.left, pr = p.right, q; //p的hash > 目标hash, 则查找左子树，否则右子树
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
else if (ph < h)
p = pr;
//找到则返回
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
//如果左节点是Null则找右子树，右节点是Null则找左子树
else if (pl == null)
p = pr;
else if (pr == null)
p = pl;
//如果不按照hash比较，则按照比较器比较，查找左子树还是右子树
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
//如果在右子树找到则直接返回
else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
return q;
//否则在左子树查找
else
p = pl;
} while (p != null);
//否则返回Null
return null;
}
六、Function tieBreakOrder
/**
* 在像红黑树插入即节点的时候，为了确定相同hashCode的节点插入的顺序，
* 设定了插入顺序的规则，结果一定是不想等的。非左即右。
*/
static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
int d; //会对两个类名相等的类进行比较
if (a == null || b == null ||
(d = a.getClass().getName().
compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
//返回两个类内存地址的hashCode比较结果，小的或者相都是-1，否则1，并非是类的hashCode的比较
d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?
-1 : 1);
return d;
}
七、Function rotateLeft, 左旋
图片来源（https://blog.csdn.net/sun_tttt/article/details/65445754）
static <K, V> HashMap.TreeNode<K, V> rotateLeft(HashMap.TreeNode<K, V> root,
HashMap.TreeNode<K, V> p) {
//三个节点，右节点，parent的parent节点，右的左节点
HashMap.TreeNode<K, V> r, pp, rl;
//该节点不为null并且右节点不为null
if (p != null && (r = p.right) != null) {
//因为是左旋，所以如果右节点的左节点如果不为null，则rl的根节点设为p
if ((rl = p.right = r.left) != null)
rl.parent = p;
//如果左旋后的头节点为根节点，则根据红黑树的性质，颜色为黑色
if ((pp = r.parent = p.parent) == null)
(root = r).red = false;
//因为是左旋，所以p的位置由pr取代，所以p的parent节点的p位置设为现在pr的位置。
else if (pp.left == p)
pp.left = r;
else
pp.right = r;
//然后r的left是p，p的父节点是r
r.left = p;
p.parent = r;
}
return root;
}
八、Function rightRotate, 右旋
图片来源（https://blog.csdn.net/sun_tttt/article/details/65445754）
static <K, V> HashMap.TreeNode<K, V> rotateRight(HashMap.TreeNode<K, V> root,
HashMap.TreeNode<K, V> p) {
//定义3个节点，左节点，头节点的头节点，左节点的右节点
HashMap.TreeNode<K, V> l, pp, lr;
//要旋转的节点和左节点不为空时
if (p != null && (l = p.left) != null) {
//根据右旋，（原）头节点的左节点为原先左节点的右节点，并且把其父节点设为原头节点，即p
if ((lr = p.left = l.right) != null)
lr.parent = p;
//同样，如果现在的头节点为根节点的话，标记节点的颜色为黑色
if ((pp = l.parent = p.parent) == null)
(root = l).red = false;
//头节点的头节点设定其自节点
else if (pp.right == p)
pp.right = l;
else
pp.left = l;
//同样，根据右旋，指定现在的头节点的右节点为原先的头节点，原先的头节点的父节点为现在的头节点
l.right = p;
p.parent = l;
}
return root;
}
九、Function balanceInsertion 代码和图结合看很好理解过程，至于为什么会平衡还要分析。
图片来源https://blog.csdn.net/weixin_42340670/article/details/80550932
1.无旋转
2.旋转情况1
3.旋转情况2
/*
保证插入节点后，红黑树仍然是平衡的，代码很长，结合图看更好理解点，这样看太抽象了。但是虽然逻辑复杂，但是足以
见证红黑树的高效性，因为更新树的话只是旋转操作，即改变下指针的位置，并且设置一下节点的位置就可以了
*/
static <K, V> HashMap.TreeNode<K, V> balanceInsertion(HashMap.TreeNode<K, V> root,
HashMap.TreeNode<K, V> x) {
//先把节点设为红色
x.red = true;
//定义四个节点
for (HashMap.TreeNode<K, V> xp, xpp, xppl, xppr; ; ) {
//如果x是根节点，则把它设为黑色，并返回根节点
if ((xp = x.parent) == null) {
x.red = false;
return x;
}
//如果x的父节点即xp是黑色，并且xp为根节点，则返回，什么也不做。
else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null)
return root;
//如果xp为xp父节点的左节点
if (xp == (xppl = xpp.left)) {
//如果xpp的右节点非空并且是红色的，那么把其设为黑色，xpp的左节点也设为黑色，xpp设为红色，并且x等于xpp
if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) {
xppr.red = false;
xp.red = false;
xpp.red = true;
x = xpp;
}
//如果xpp的右节点是空或者为黑色的话
else {
//如果x是xp的右节点，那么左旋xp节点，并且重新更新xp和xpp
if (x == xp.right) {
root = rotateLeft(root, x = xp);
xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
}
//如果x的父节点不为空，先把它设为黑色
if (xp != null) {
xp.red = false;
//如果xp的父节点不为空，则先把xpp设为红色，然后再右旋
if (xpp != null) {
xpp.red = true;
root = rotateRight(root, xpp);
}
}
}
}
//如果xp为xp父节点的右右节点
else {
//如果xpp的左节点非空并且是红色的话，把xppl设为黑色，xp设为黑色，xp的父节点设为红色
if (xppl != null && xppl.red) {
xppl.red = false;
xp.red = false;
xpp.red = true;
x = xpp;
}
//如果xpp的左节点是空或者是黑色的话
else {
//如果x为父节点的左节点，则右旋xp节点，并重新设置xp，xpp
if (x == xp.left) {
root = rotateRight(root, x = xp);
xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
}
//如果x的父节点为空，
if (xp != null) {
//先把其设为黑色
xp.red = false;
//如果xp的父节点不为空，则xpp设为红色，并左旋xpp节点
if (xpp != null) {
xpp.red = true;
root = rotateLeft(root, xpp);
}
}
}
}
}
}
十、Function treeify
/**
* 把链表生成红黑树，返回头节点
*/
final void treeify(HashMap.Node<K, V>[] tab) {
HashMap.TreeNode<K, V> root = null; //两个指针，一个是链表的表头，一个是下一个指针
for (HashMap.TreeNode<K, V> x = this, next; x != null; x = next) {
next = (HashMap.TreeNode<K, V>) x.next;
x.left = x.right = null; //先设定 root为头节点，parent为null，根节点为黑色，
if (root == null) {
x.parent = null;
x.red = false;
root = x;
} else {
K k = x.key;
int h = x.hash;
Class<?> kc = null; //遍历红黑树
for (HashMap.TreeNode<K, V> p = root; ; ) {
int dir, ph;
K pk = p.key;
//如果当前树节点的hash > 链表节点的hash则dir值为-1
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
//否则为1
else if (ph < h)
dir = 1;
//如果不按照hash值比较的话，并且比较器不存在或者比较器比较的值是0的话，则把死结打开
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
dir = tieBreakOrder(k, pk);
//设置一个红黑树的节点
HashMap.TreeNode<K, V> xp = p;
//设置节点的走向，如果dir <= 0则p为做节点，否则为右，也就是找到链表节点应该插入的位置
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
//设置链表节点的父节点
x.parent = xp;
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
//插入节点，并且不破坏红黑树的性质
root = balanceInsertion(root, x);
break;
}
}
}
}
//设置头节点
moveRootToFront(tab, root);
}
十一、Function split
/**
* 树减枝，
* 只有在resize的时候才调用该方法
* @param map the map
* @param tab 新的table
* @param index 老的table的index
* @param bit oldCap
*/
final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
TreeNode<K,V> b = this;
// Relink into lo and hi lists, preserving order
TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
// 如果size很小的话则把树变成链表，用lc和hc来计数
int lc = 0, hc = 0;
// 遍历红黑树
for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
next = (TreeNode<K,V>)e.next;
e.next = null;
// 判断将树的节点归为哪一部分
if ((e.hash & bit) == 0) {
if ((e.prev = loTail) == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
++lc;
}
else {
if ((e.prev = hiTail) == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
++hc;
}
} //lo这部分树放入的位置，index即原先的位置
if (loHead != null) {
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index] = loHead.untreeify(map);
else {
tab[index] = loHead;
if (hiHead != null) // (else is already treeified)
loHead.treeify(tab);
}
}
//index+bit这部分改变了
if (hiHead != null) {
if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
else {
tab[index + bit] = hiHead;
if (loHead != null)
hiHead.treeify(tab);
}
}
}