hashmap红黑树原理
    在Java中，HashMap是一个常用的数据结构，它的底层实现是基于哈希表和红黑树。在插入、查、删除方面，其时间复杂度为O(1)或者O(logn)。那么我们就来详细了解一下HashMap红黑树的原理。
    1. 哈希表
HashMap的底层其实是基于哈希表的实现。哈希表是一种通过哈希函数将键映射到位置的数据结构，可以大大加快数据的查效率。在Java中，我们可以使用hashcode()函数将键转化为哈希值，然后使用哈希值与数组长度取余，确定键的位置。
    2. 数组+链表
当哈希冲突时（即两个键映射到了同一个位置），HashMap使用链表的方式将冲突的键值对存储在同一个位置上。这样，当我们查时，先通过哈希值到对应的位置，然后遍历链表，直到到对应的键值对。
    3. 红黑树
当链表长度过长时，会影响HashMap的查效率，因此Java8中引入了红黑树来优化HashMap。当链表长度达到阈值（默认为8）时，HashMap会将该链表转换为红黑树。红黑树是一种高效的自平衡二叉搜索树，可以保证操作的时间复杂度为O(logn)。
    4. 根据键值查
当我们使用get(key)方法来查某个键值对时，HashMap会先根据哈希值到对应的数组位置。如果该位置上的元素是链表，就遍历链表，直到到对应的键值对。如果该位置上的元素是红黑树，就使用红黑树的查算法在树中查对应的键值对。
    5. 插入与删除
当我们使用put(key, value)方法来插入键值对时，HashMap会根据哈希值到对应的位置。如果该位置上的元素是空，就直接将键值对插入；如果该位置上是链表或红黑树，就判断是否有相同的键，如果有，就更新值；如果没有，就将键值对插入到链表或红黑树中。删除操作也是类似的，就不再赘述。
数组和链表    综上所述，HashMap通过数组和链表/红黑树的组合，实现了高效的键值对查效率，使
得在大量数据的情况下也能够快速地实现数据的存储和查询。

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