概述
前面数据结构与算法笔记对红黑树进行了分析，而 TreeMap 内部就是基于红黑树实现的。示意图：
它的查找、插入、删除操作的时间复杂度均为 O(logn)。
TreeMap 类的继承结构如下：
类签名：
public class TreeMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable
TreeMap 实现了 Map 接口，其内部数据格式是“键-值对”的形式（Entry），排列顺序是按照键的顺序进行的。
代码分析
成员变量
/** * The comparator used to maintain order in this tree map, or * null if it uses the natural ordering of its keys. * * TreeMap 内部的比较器，若为空，则为自然顺序 */private final Comparator<? super K> comparator;// 根节点private transient Entry<K,V> root;/** * The number of entries in the tree */private transient int size = 0;/** * The number of structural modifications to the tree. */private transient int modCount = 0;
构造器
TreeMap 有四个构造器，分别如下：
构造器一：无参构造器
/** * 无参构造器。使用 key 的自然顺序排列（key 要实现 Comparable 接口） */public TreeMap() { comparator = null;}
构造器二：
/** * 使用指定的 Comparator（比较器）构造一个空的 TreeMap */public TreeMap(Comparator<? super K> comparator) { this.comparator = comparator;}
构造器三：
/** * 使用给定的 Map 构造一个 TreeMap */public TreeMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { comparator = null; putAll(m);}
构造器四：
/** * 使用给定的 SortedMap 构造一个 TreeMap *（使用 SortedMap 的顺序） */public TreeMap(SortedMap<K, ? extends V> m) { comparator = m.comparator(); try { buildFromSorted(m.size(), m.entrySet().iterator(), null, null); } catch (java.io.IOException cannotHappen) { } catch (ClassNotFoundException cannotHappen) { }}
常用方法
查找某个 key
// 判断 TreeMap 是否包含某个 keypublic boolean containsKey(Object key) { return getEntry(key) != null;}// 查找 TreeMap 中某个 key 对应的 value（若不存在返回 null）public V get(Object key) { Entry<K,V> p = getEntry(key); return (p==null ? null : p.value);}
由于这两个方法内部都是通过 getEntry 方法实现，因此放在一起分析，如下：
final Entry<K,V> getEntry(Object key) { // Offload comparator-based version for sake of performance if (comparator != null) return getEntryUsingComparator(key); if (key == null) throw new NullPointerException(); @SuppressWarnings() Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key; Entry<K,V> p = root; while (p != null) { int cmp = k.compareTo(p.key); if (cmp < 0) p = p.left; else if (cmp > 0) p = p.right; else return p; } return null;}
当 Comparator 不为空时，使用如下方法查找：
/** * Version of getEntry using comparator. Split off from getEntry * for performance. (This is not worth doing for most methods, * that are less dependent> * worthwhile here.) */final Entry<K,V> getEntryUsingComparator(Object key) { @SuppressWarnings() K k = (K) key; Comparator<? super K> cpr = comparator; if (cpr != null) { Entry<K,V> p = root; while (p != null) { int cmp = cpr.compare(k, p.key); if (cmp < 0) p = p.left; else if (cmp > 0) p = p.right; else return p; } } return null;}
可以看到，这两个方法都是二叉查找树的查找过程。
PS: 这里将 Comporator 和 Comparable 两个接口分开进行操作。注释说明是出于性能考虑，虽然大部分方法中不值得这样做，但这里值得。
查找某个 value
public boolean containsValue(Object value) { for (Entry<K,V> e = getFirstEntry(); e != null; e = successor(e)) if (valEquals(value, e.value)) return true; return false;}
getFirstEntry() 方法是获取第一个 Entry 节点（中序遍历最左边的节点）：
/** * Returns the first Entry in the TreeMap (according to the TreeMap's * key-sort function). Returns null if the TreeMap is empty. */final Entry<K,V> getFirstEntry() { Entry<K,V> p = root; if (p != null) while (p.left != null) p = p.left; return p;}
查找某个 Entry 的后继节点：
/** * Returns the successor of the specified Entry, or null if no such. */static <K,V> TreeMap.Entry<K,V> successor(Entry<K,V> t) { if (t == null) return null; // 若右子树不为空，则后继节点就是右子树的最小节点 else if (t.right != null) { Entry<K,V> p = t.right; while (p.left != null) p = p.left; return p; } else { // 若右子树为空，则向上回溯 Entry<K,V> p = t.parent; Entry<K,V> ch = t; while (p != null && ch == p.right) { ch = p; p = p.parent; } return p; }}
可以看到，这里判断 TreeMap 是否包含某个 value，是按照二叉查找树的中序遍历去比较是否存在与给定 value 相等的值。
lowerEntry / lowerKey: 查找比指定 key 小的最大 Entry / key
public Map.Entry<K,V> lowerEntry(K key) { return exportEntry(getLowerEntry(key));}public K lowerKey(K key) { return keyOrNull(getLowerEntry(key));}
/** * Returns the entry for the greatest key less than the specified key; if * no such entry exists (i.e., the least key in the Tree is greater than * the specified key), returns {@code null}. */final Entry<K,V> getLowerEntry(K key) { Entry<K,V> p = root; while (p != null) { int cmp = compare(key, p.key); // 给定的key大于根节点，继续与右子节点比较 if (cmp > 0) { if (p.right != null) p = p.right; else return p; } else { // 左子节点不为空，则为左子节点 if (p.left != null) { p = p.left; } else { // 左子节点为空，向父节点上溯 Entry<K,V> parent = p.parent; Entry<K,V> ch = p; while (parent != null && ch == parent.left) { ch = parent; parent = parent.parent; } return parent; } } } return null;}
higherEntry / higherKey: 查找比指定 key 大的最小 Entry / key
public Map.Entry<K,V> higherEntry(K key) { return exportEntry(getHigherEntry(key));}public K higherKey(K key) { return keyOrNull(getHigherEntry(key));}
getHigherEntry 方法与 getLowerEntry 方法实现类似，不同之处在于 left 和 right 相反，这里不再贴代码。
floorEntry / floorKey:
public Map.Entry<K,V> floorEntry(K key) { return exportEntry(getFloorEntry(key));}public K floorKey(K key) { return keyOrNull(getFloorEntry(key));}
/** * Gets the entry corresponding to the specified key; if no such entry * exists, returns the entry for the greatest key less than the specified * key; if no such entry exists, returns {@code null}. */final Entry<K,V> getFloorEntry(K key) { Entry<K,V> p = root; while (p != null) { int cmp = compare(key, p.key); if (cmp > 0) { if (p.right != null) p = p.right; else return p; } else if (cmp < 0) { if (p.left != null) { p = p.left; } else { Entry<K,V> parent = p.parent; Entry<K,V> ch = p; while (parent != null && ch == parent.left) { ch = parent; parent = parent.parent; } return parent; } } else // 与上述方法的区别 return p; } return null;}
查找指定 key 关联的 Entry；若不存在，返回比该 key 小的最大 key 关联的 Entry；若这也不存在则返回 null。
PS: 该方法与上面的 getLowerEntry 方法仅相差 while 循环内部的一个 else。
ceilingEntry / ceilKey:
public Map.Entry<K,V> ceilingEntry(K key) { return exportEntry(getCeilingEntry(key));}public K ceilingKey(K key) { return keyOrNull(getCeilingEntry(key));}
getCeilingEntry 方法与 getFloorEntry 方法实现类似，也是 left 和 right 相反。就像上面 getLowerEntry 和 getHigherEntry 的区别那样，这里不再贴代码。
查找指定 key 关联的 Entry；若不存在，返回比该 key 大的最小 key 关联的 Entry；若这也不存在则返回 null。
还有几个截取 TreeMap 一部分的方法，分别如下：
public NavigableMap<K,V> headMap(K toKey, boolean inclusive) { return new AscendingSubMap<>(this, true, null, true, false, toKey, inclusive);}
public NavigableMap<K,V> tailMap(K fromKey, boolean inclusive) { return new AscendingSubMap<>(this, false, fromKey, inclusive, true, null, true);}
public NavigableMap<K,V> subMap(K fromKey, boolean fromInclusive, K toKey, boolean toInclusive) { return new AscendingSubMap<>(this, false, fromKey, fromInclusive, false, toKey, toInclusive);}
除此之外，最常用的插入和删除操作还未分析，这两部分比较复杂，因此留到后面单独分析。
小结
1. TreeMap 实现了 Map 接口，内部节点类型为 Entry；
2. 基于红黑树实现，具有红黑树的特点；
3. 有序，根据 Entry 的 key 排序；
4. 查找、插入、删除操作的时间复杂度均为 O(logn)。
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