java中的Map和Set

目录

一.搜索树

1.查找

2.插入

3.删除

二、Map

1.Map.Entry

2.Map 的常用方法

三 、Set

1.Set中常用的方法

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Map和set是一种专门用来进行搜索的容器或者数据结构，其搜索的效率与其具体的实例化子类有关。

常见的搜索方式有:
1.直接遍历:时间复杂度为O(N),元素较多的时候效率会很慢

2.二分查找:时间复杂度为O(logN),但是搜索前要求数据是有序的

常见的几种搜索比较适合静态类型的查找,一般不会对数据进行增删查改,而对现实中的查找,多数是变动的. 比如:对手机通讯录的增加联系人,删除联系人,更改联系人的联系方式.对于这中查找,上述的搜索方式明显不太适用了.

而我们的Map和Set是一种适合动态查找的集合容器,有着明显的优势.

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一般把搜索的数据称为关键字（Key），和关键字对应的称为值（Value），将其称之为Key-value的键值对，所以 模型会有两种：

1.Key模型: 

比如:

• 查找一个英文单词
• 查找微信列表中某一个备注是否存在

2.Key-Value模型 :

• 查找一个数据出现的次数
• 一个分数表中某一个分数的人数有几个

对应到我们本文章要讲的Map和Set

Map存储的是Ket-Value的键值对,Set存储的是单纯的Key

我们可以这样理解,Set中不会出现重复的数据,当要插入是会查询这个数据是否存在,如果存在,就不会进行插入,Map的话,如果存在我们就可以直接修改Value的值

TreeMap 和 TreeSet 即 java 中利用搜索树实现的 Map 和 Set；实际上用的是红黑树，而红黑树是一棵近似平衡的 二叉搜索树，即在二叉搜索树的基础之上 + 颜色以及红黑树性质验证

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所以接下来我们来了解一下搜索树

一.搜索树

二叉搜索树又称为二叉排序树,或者是一颗空树,或者是具有以下性质的树:

• 若它的左子树不为空,则它左子树上所有的节点的值都小于根节点的值
• 若它的右子树不为空,则它左子树上所有的节点的值都大于根节点的值
• 它的左右子树也是一颗二叉搜索树

对于一颗搜索树它有几个关键操作:

1.查找

以上面的图为例子,我们要查找" 7 "这个值即 Key = 7 

• 如果根节点不为空
• 根节点的值 == Key return;
• 如果根节点的值 < key 向右子树查找
• 如果根节点的值 > key 向左树查找
• 到新的根节点重复上述操作
• 如果未找到即这个节点不存在

为了后续代码方便展示我们来搭好款框架:

• 我们需要一个 val值
• 一个left节点
• 一个right节点
• 还有一个头结点
• 需要一个构造方法

public class BinarySearchTree {
    static class TreeNode {
        public int val;
        public TreeNode left;
        public TreeNode right;


        public TreeNode(int val) {
            this.val = val;
        }
    }
}
     public TreeNode root = null;

我们用java代码来实现这个简单的搜索操作:

        public boolean search(int val) {
            TreeNode cur = root;
            if (root == null) {
                return false;
            }
            while (cur != null) {
                if (cur.val == val) {
                    return true;
                } else if (cur.val > val) {
                    cur = cur.left;
                } else {
                    cur = cur.right;
                }
            }
//循环结束还没有返回true 即返回false;
 
            return false;
        }

数据是实现insert插入的数据:

我们查找 7 这个val:

    public static void main(String[] args) {
        BinarySearchTree bTree