Style：Mac
Series：Java
Since：2018-09-10
End：2018-09-10
Total Hours：1
Degree Of Diffculty：5
Degree Of Mastery：5
Practical Level：5
Desired Goal：5
Archieve Goal：3
Gerneral Evaluation：3
Writer:kingdelee
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1.在put的时候，当节点数>=7时，会执行进化树结构，调用treeifyBin(tab, hash)
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
logger.info("p.next为空，为其创建新的节点，p.next.hash:" + hash + ", p.next.value:" + value);
p.next = newNode(hash, key, value, null); // 将当前的节点的下一个节点指向新创建的节点
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 只有>=7次迭代才会执行进化树结构
{
logger.info("binCount >= (TREEIFY_THRESHOLD - 1), binCount:" + binCount + ", (TREEIFY_THRESHOLD - 1):" + (TREEIFY_THRESHOLD - 1));
treeifyBin(tab, hash);
}
logger.info("跳出循环");
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))){
logger.info("同一个对象");
break;
}
logger.info("p.next有值, p.next.hash：" + p.next.hash + ",p.next.value:" + p.next.value + ", 把当前p指针指向p.next");
p = e;
}
2. 每次在同坑位的节点>=7的情况下，但凡put节点进来都会进行一次扩容
所以，在容量小于64时，在当同坑位的节点>=7，每递增一个节点，进行一次扩容
当容量大于64时，进化树结构。
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
logger.info("n = tab.length:" + tab.length);
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) //小于最小默认树结构容量64时进行扩容
{
logger.info("小于树最小容量阀值64，进行扩容");
resize();
}
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
3.说说树
为毛要用树这种结构？
原理引用：1.有序数组虽然查询快插入慢，而链表插入快但是查询慢；
而树的查找效率如下，层数是遍历次数，时间复杂度 O(logN)
以下源自《Java数据结构和算法（第二版）》
红黑树
必须满足4个规则：
1.每一个节点不是红色就是黑色
2.根总是黑色
3.若节点时红色，则其子节点一定是黑
4.从根到叶节点或非空子节点的每条路径，必须包含相同数量的黑色节点
5.每个叶节点（NIL，即正常情况下的最后一个节点的1个或2个隐式节点）都是黑的
3.AVL
平衡检测
高度(height)：从根节点(root)开始到某一个叶子节点(leaf)的最长路径(path)上结点的个数
平衡因子(balanced factor)：某个结点的平衡因子等于该节点的左孩子的高度减去右孩子的高度
根据平衡树的定义，计算得到的平衡因为会出现两种情况：
- 如果平衡因子是
0,1,-1这三个数的话，可以认定该节点是符合平衡树的定义的； - 否则，该结点不平衡，需要重新平衡；
重平衡
如果发现了某个不平衡的结点，那么就需要对该结点进行重平衡。实现重平衡的方法，是对该节点的子树进行旋转(rotation)。
把需要重新平衡的结点叫做α，由于任意两个结点最多只有两个儿子，因此高度不平衡时，α结点的两颗子树的高度相差2.容易看出，这种不平衡可能出现在下面4中情况中：
1.对α的左儿子的左子树进行一次插入
2.对α的左儿子的右子树进行一次插入
3.对α的右儿子的左子树进行一次插入
4.对α的右儿子的右子树进行一次插入
举例：
1.最初的AVL
50先插入，50为根；再插入的20比50小，故应插入50左下，作为50的左子树；再插入的80比50大，故应插入50的右下，作为50的右子树；
插入10，比50小，左下，比20小，左下；插入40，比50小，左下，比20大，右下；
故，这图为，50为根，50的左子树是以20为根的子树(20,10,40....)，50的右子树以80为根的子树
50的左子树长度是20->10，即2；右子树长度为1；2-1=1，符合平衡树的差值；这是一个AVL树
此时，倘若只要左子树再增加一个长度（即插入诸如2，12，30，45等）
50的左子树的长度变为3，而右子树的长度为1，差值为2而不是小于等于1，此时，不符合AVL树的要求。
故在AVL的规范下，需要对此时的非AVL做调整形成AVL树
对其中（添加2或12）此种，左子树(20->10>2或20->40->30)比右子树(80)的路径>1，且是在最后一层(10, 40)的左边，称为：LL左左
对其中（添加30或45）此种，左子树(20->40>30或20->40->45)比右子树(80)的路径>1，且是在最后一层(10, 40)的右边，称为：LL左右
对于LL左左的旋转操作：
左旋：操作如下图【最好用谁强大谁上位来理解，否则用旋转理解，谁旋谁死；见过有硬硬解释旋转的，还用通过逆顺时针来解释的，勉强多看几次是能看懂但不好理解会忘；绝无仅有，申请专利，将xx旋转更名为Lee上位:)】
白话左旋就是，50根失去左平衡，受不了左边20的压力就断开与左20的连接；20成功上位，但是不能不管曾经的老大根，所以，把旧老大作为自己的右小弟(右子树)；只能有一个右小弟呐，新老大20认为旧老大50好歹也做过老大经验丰富，就把自己的小弟40丢给旧老大50左他的小弟。完。左旋一点都不好理解，应理解为哪边失衡（变强大），哪边就要上位了。
所以ll左左如下，左左是其他变形的基础，其他都是变形的理解都是建立在这个东西之上的。
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对于LR左右：
我们采取和之前上位一样的操作
50的左子树失衡，断开与20的连接；20上位，右边重连50，把40丢给50持有。
发现仍失衡
为毛在10底下的新节点就行，为在40底下的新节点就不行?啊咧，仅有这样的区别的话，想办法形成和之前的最初的左左的图一样不就可以了吗
于是：
20上位行不通，40上位试一试。
第一次上位：验算中发现20太弱尝试做老大是失败的（这一步不需要实操），20的小弟40要上位；20断开与50的连接，40上位20；40与50产生连接成为新的小王；20被40收容做小弟。可是仍没平衡呐，但是出现LL形状了，胜利就在眼前，40可以采取LL的方式继续上位
第二次上位：和LL一样，40断开与50的连接上位，50成为40的小弟；40把自己的小弟45丢给前老大50收容，AVL了
以上解决了LL和LR两种图形
结论是：
1.当发现新加入的节点造成根出现左子树失衡，且新加入的节点是在叶节点（最后一层）的左节点上，即为LL；老二上位1次即可
2.当发现新加入的节点造成根出现左子树失衡，且新加入的节点是在叶节点（最后一层）的右节点上，即为LR；老三上位2次即可
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如果AVL是这样子的，插入以下新的节点都会导致AVL失衡，和上面很像了
同理，1、2是RL，3、4是RR
先看3、4的RR，这个是基础
RL呢
跟之前是类似的
可是，以上仍然不够严谨
因为
两种都能够保持AVL，但是哪种才是正确的呢
结论是：8上位。
直观理由：1.这样变动更少，2.更安全.3.最近原则
问题来了：没法总是看图，如何用代码表示呢
引用了所谓的平衡因子c
重新看一下LL：
看一下LR
RR RL依据之前没给出深度值的加上深度值就可以了