JDK源码util包分析——TreeMap源码（11）

TreeMap中继承了NavigableMap，而NavigableMap继承了SortedMap，下面来看下这两个之前未见过的类的源码。

public interface NavigableMap extends SortedMap {
    // 小于给定key的最大节点
    Map.Entry lowerEntry(K key);
    // 小于给定key的最大key
    K lowerKey(K key);
    // 小于等于给定key的最大节点
    Map.Entry floorEntry(K key);
    // 小于等于给定key的最大key
    K floorKey(K key);
    // 大于等于给定key的最小节点
    Map.Entry ceilingEntry(K key);
    // 大于等于给定key的最小key
    K ceilingKey(K key);
    // 大于给定key的最小节点
    Map.Entry higherEntry(K key);
    // 大于给定key的最小key
    K higherKey(K key);
    // 最小的节点
    Map.Entry firstEntry();
    // 最大的节点
    Map.Entry lastEntry();
    // 弹出最小的节点
    Map.Entry pollFirstEntry();
    // 弹出最大的节点
    Map.Entry pollLastEntry();
    // 返回倒序的map
    NavigableMap descendingMap();
    // 返回有序的key集合
    NavigableSet navigableKeySet();
    // 返回倒序的key集合
    NavigableSet descendingKeySet();
    // 返回从fromKey到toKey的子map，是否包含起止元素可以自己决定
    NavigableMap subMap(K fromKey, boolean fromInclusive,
                             K toKey,   boolean toInclusive);
    // 返回小于toKey的子map，是否包含toKey自己决定
    NavigableMap headMap(K toKey, boolean inclusive);
    // 返回大于fromKey的子map，是否包含fromKey自己决定
    NavigableMap tailMap(K fromKey, boolean inclusive);
    // 等价于subMap(fromKey, true, toKey, false)
    SortedMap subMap(K fromKey, K toKey);
    // 等价于headMap(toKey, false)
    SortedMap headMap(K toKey);
    // 等价于tailMap(fromKey, true)
    SortedMap tailMap(K fromKey);
}

public interface SortedMap extends Map {
    // key的比较器
    Comparator comparator();
    // 返回fromKey（包含）到toKey（不包含）之间的元素组成的子map
    SortedMap subMap(K fromKey, K toKey);
    // 返回小于toKey（不包含）的子map
    SortedMap headMap(K toKey);
    // 返回大于等于fromKey（包含）的子map
    SortedMap tailMap(K fromKey);
    // 返回最小的key
    K firstKey();
    // 返回最大的key
    K lastKey();
    // 返回key集合
    Set keySet();
    // 返回value集合
    Collection values();
    // 返回节点集合
    Set> entrySet();
}

从上面可以看出来：SortedMap规定了元素可以按key的大小来遍历，它定义了一些返回部分map的方法。NavigableMap是对SortedMap的增强，定义了一些返回离目标key最近的元素的方法。
相比HashMap来说，TreeMap多实现了一个接口NavigableMap，也就是这个接口，决定了TreeMap与HashMap的不同：HashMap的key是无序的，TreeMap的key是有序的。

TreeMap只使用到了红黑树，所以它的时间复杂度为O(log n)，红黑树的特性。
（1）每个节点或者是黑色，或者是红色。
（2）根节点是黑色。
（3）每个叶子节点（NIL）是黑色。（注意：这里叶子节点，是指为空(NIL或NULL)的叶子节点！）
（4）如果一个节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的。
（5）从一个节点到该节点的子孙节点的所有路径上包含相同数目的黑节点。

private final Comparator comparator;


private transient Entry root;


private transient int size = 0;


private transient int modCount = 0;
//Entry是树的节点类
static final class Entry implements Map.Entry {
    K key;
    V value;
    // 左孩子节点
    Entry left = null;
    // 右孩子节点
    Entry right = null;
    // 父节点
    Entry parent;
    // 红黑树用来表示节点颜色的属性，默认为黑色
    boolean color = BLACK;

    
    Entry(K key, V value, Entry parent) {
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.parent = parent;
    }

    public K getKey() {
        return key ;
    }

    public V getValue() {
        return value ;
    }

    public V setValue(V value) {
        V oldValue = this.value ;
        this.value = value;
        return oldValue;
    }

    public boolean equals(Object o) {
        if (!(o instanceof Map.Entry))
            return false;
        Map.Entry e = (Map.Entry)o;

        return valEquals( key,e.getKey()) && valEquals( value,e.getValue());
    }

    public int hashCode() {
        int keyHash = (key ==null ? 0 : key.hashCode());
        int valueHash = (value ==null ? 0 : value.hashCode());
        return keyHash ^ valueHash;
    }

    public String toString() {
        return key + "=" + value;
    }
}   

public TreeMap() {
    comparator = null;
}


public TreeMap(Comparator comparator) {
    this.comparator = comparator;
}
    

public TreeMap(Map m) {
    comparator = null;
    putAll(m);
}


public TreeMap(SortedMap m) {
    comparator = m.comparator();
    try {
        buildFromSorted(m.size(), m.entrySet().iterator(), null, null);
    } catch (java.io.IOException cannotHappen) {
    } catch (ClassNotFoundException cannotHappen) {
    }
}

构造方法主要分成两类，一类是使用comparator比较器，一类是key必须实现Comparable接口。

public V get(Object key) {
    // 根据key查找元素
    Entry p = getEntry(key);//调用getEntry方法，如下
    // 找到了返回value值，没找到返回null
    return (p==null ? null : p.value);
}

final Entry getEntry(Object key) {
    // 如果comparator不为空，使用comparator的版本获取元素
    if (comparator != null)
        return getEntryUsingComparator(key);
    // 如果key为空返回空指针异常
    if (key == null)
        throw new NullPointerException();
    // 将key强转为Comparable
    @SuppressWarnings("unchecked")
    Comparable k = (Comparable) key;
    // 从根元素开始遍历
    Entry p = root;
    while (p != null) {
        int cmp = k.compareTo(p.key);
        if (cmp < 0)
            // 如果小于0从左子树查找
            p = p.left;
        else if (cmp > 0)
            // 如果大于0从右子树查找
            p = p.right;
        else
            // 如果相等说明找到了直接返回
            return p;
    }
    // 没找到返回null
    return null;
}
    
final Entry getEntryUsingComparator(Object key) {
    @SuppressWarnings("unchecked")
    K k = (K) key;
    Comparator cpr = comparator;
    if (cpr != null) {
        // 从根元素开始遍历
        Entry p = root;
        while (p != null) {
            int cmp = cpr.compare(k, p.key);
            if (cmp < 0)
                // 如果小于0从左子树查找
                p = p.left;
            else if (cmp > 0)
                // 如果大于0从右子树查找
                p = p.right;
            else
                // 如果相等说明找到了直接返回
                return p;
        }
    }
    // 没找到返回null
    return null;
}

（1）从root遍历整个树；
（2）如果待查找的key比当前遍历的key小，则在其左子树中查找；
（3）如果待查找的key比当前遍历的key大，则在其右子树中查找；
（4）如果待查找的key与当前遍历的key相等，则找到了该元素，直接返回；
（5）从这里可以看出是否有comparator分化成了两个方法，但是内部逻辑一模一样。

整个左旋过程如下：
（1）将 y的左节点 设为 x的右节点，即将 β 设为 x的右节点；
（2）将 x 设为 y的左节点的父节点，即将 β的父节点 设为 x；
（3）将 x的父节点 设为 y的父节点；
（4）如果 x的父节点 为空节点，则将y设置为根节点；如果x是它父节点的左（右）节点，则将y设置为x父节点的左（右）节点；
（5）将 x 设为 y的左节点；
（6）将 x的父节点 设为 y；

private void rotateLeft(Entry p) {
    if (p != null) {
        // p的右节点，即y
        Entry r = p.right;
        
        // （1）将 y的左节点 设为 x的右节点
        p.right = r.left;
        
        // （2）将 x 设为 y的左节点的父节点（如果y的左节点存在的话）
        if (r.left != null)
            r.left.parent = p;

        // （3）将 x的父节点 设为 y的父节点
        r.parent = p.parent;

        // （4）...
        if (p.parent == null)
            // 如果 x的父节点 为空，则将y设置为根节点
            root = r;
        else if (p.parent.left == p)
            // 如果x是它父节点的左节点，则将y设置为x父节点的左节点
            p.parent.left = r;
        else
            // 如果x是它父节点的右节点，则将y设置为x父节点的右节点
            p.parent.right = r;

        // （5）将 x 设为 y的左节点
        r.left = p;

        // （6）将 x的父节点 设为 y
        p.parent = r;
    }
}

整个右旋过程如下：
（1）将 x的右节点 设为 y的左节点，即 将 β 设为 y的左节点；
（2）将 y 设为 x的右节点的父节点，即 将 β的父节点 设为 y；
（3）将 y的父节点 设为 x的父节点；
（4）如果 y的父节点 是 空节点，则将x设为根节点；如果y是它父节点的左（右）节点，则将x设为y的父节点的左（右）节点；
（5）将 y 设为 x的右节点；
（6）将 y的父节点 设为 x；

private void rotateRight(Entry p) {
    if (p != null) {
        // p的左节点，即x
        Entry l = p.left;

        // （1）将 x的右节点 设为 y的左节点
        p.left = l.right;

        // （2）将 y 设为 x的右节点的父节点（如果x有右节点的话）
        if (l.right != null) l.right.parent = p;

        // （3）将 y的父节点 设为 x的父节点
        l.parent = p.parent;

        // （4）...
        if (p.parent == null)
            // 如果 y的父节点 是 空节点，则将x设为根节点
            root = l;
        else if (p.parent.right == p)
            // 如果y是它父节点的右节点，则将x设为y的父节点的右节点
            p.parent.right = l;
        else
            // 如果y是它父节点的左节点，则将x设为y的父节点的左节点
            p.parent.left = l;

        // （5）将 y 设为 x的右节点
        l.right = p;

        // （6）将 y的父节点 设为 x
        p.parent = l;
    }
}

插入元素

public V put(K key, V value) {
    Entry t = root;
    if (t == null) {
        // 如果没有根节点，直接插入到根节点
        compare(key, key); // type (and possibly null) check
        root = new Entry<>(key, value, null);
        size = 1;
        modCount++;
        return null;
    }
    // key比较的结果
    int cmp;
    // 用来寻找待插入节点的父节点
    Entry parent;
    // 根据是否有comparator使用不同的分支
    Comparator cpr = comparator;
    if (cpr != null) {
        // 如果使用的是comparator方式，key值可以为null，只要在comparator.compare()中允许即可
        // 从根节点开始遍历寻找
        do {
            parent = t;
            cmp = cpr.compare(key, t.key);
            if (cmp < 0)
                // 如果小于0从左子树寻找
                t = t.left;
            else if (cmp > 0)
                // 如果大于0从右子树寻找
                t = t.right;
            else
                // 如果等于0，说明插入的节点已经存在了，直接更换其value值并返回旧值
                return t.setValue(value);
        } while (t != null);
    }
    else {
        // 如果使用的是Comparable方式，key不能为null
        if (key == null)
            throw new NullPointerException();
        @SuppressWarnings("unchecked")
        Comparable k = (Comparable) key;
        // 从根节点开始遍历寻找
        do {
            parent = t;
            cmp = k.compareTo(t.key);
            if (cmp < 0)
                // 如果小于0从左子树寻找
                t = t.left;
            else if (cmp > 0)
                // 如果大于0从右子树寻找
                t = t.right;
            else
                // 如果等于0，说明插入的节点已经存在了，直接更换其value值并返回旧值
                return t.setValue(value);
        } while (t != null);
    }
    // 如果没找到，那么新建一个节点，并插入到树中
    Entry e = new Entry<>(key, value, parent);
    if (cmp < 0)
        // 如果小于0插入到左子节点
        parent.left = e;
    else
        // 如果大于0插入到右子节点
        parent.right = e;

    // 插入之后的平衡
    fixAfterInsertion(e);
    // 元素个数加1（不需要扩容）
    size++;
    // 修改次数加1
    modCount++;
    // 如果插入了新节点返回空
    return null;
}

插入再平衡

private void fixAfterInsertion(Entry x) {
    // 插入的节点为红节点，x为当前节点
    x.color = RED;

    // 只有当插入节点不是根节点且其父节点为红色时才需要平衡（违背了特性4）
    while (x != null && x != root && x.parent.color == RED) {
        if (parentOf(x) == leftOf(parentOf(parentOf(x)))) {
            // a）如果父节点是祖父节点的左节点
            // y为叔叔节点
            Entry y = rightOf(parentOf(parentOf(x)));
            if (colorOf(y) == RED) {
                // 情况1）如果叔叔节点为红色
                // （1）将父节点设为黑色
                setColor(parentOf(x), BLACK);
                // （2）将叔叔节点设为黑色
                setColor(y, BLACK);
                // （3）将祖父节点设为红色
                setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);
                // （4）将祖父节点设为新的当前节点
                x = parentOf(parentOf(x));
            } else {
                // 如果叔叔节点为黑色（其实是不存在，因为红黑树/2-3-4树【不可能出现父节点为红，叔叔节点为黑，并且还能添加节点】的情况）
                // 情况2）如果当前节点为其父节点的右节点
                if (x == rightOf(parentOf(x))) {
                    // （1）将父节点设为当前节点
                    x = parentOf(x);
                    // （2）以新当前节点左旋
                    rotateLeft(x);
                }
                // 情况3）如果当前节点为其父节点的左节点（如果是情况2）则左旋之后新当前节点正好为其父节点的左节点了）
                // （1）将父节点设为黑色
                setColor(parentOf(x), BLACK);
                // （2）将祖父节点设为红色
                setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);
                // （3）以祖父节点为支点进行右旋
                rotateRight(parentOf(parentOf(x)));
            }
        } else {
            // b）如果父节点是祖父节点的右节点
            // y是叔叔节点
            Entry y = leftOf(parentOf(parentOf(x)));
            if (colorOf(y) == RED) {
                // 情况1）如果叔叔节点为红色
                // （1）将父节点设为黑色
                setColor(parentOf(x), BLACK);
                // （2）将叔叔节点设为黑色
                setColor(y, BLACK);
                // （3）将祖父节点设为红色
                setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);
                // （4）将祖父节点设为新的当前节点
                x = parentOf(parentOf(x));
            } else {
                // 如果叔叔节点为黑色
                // 情况2）如果当前节点为其父节点的左节点
                if (x == leftOf(parentOf(x))) {
                    // （1）将父节点设为当前节点
                    x = parentOf(x);
                    // （2）以新当前节点右旋
                    rotateRight(x);
                }
                // 情况3）如果当前节点为其父节点的右节点（如果是情况2）则右旋之后新当前节点正好为其父节点的右节点了）
                // （1）将父节点设为黑色
                setColor(parentOf(x), BLACK);
                // （2）将祖父节点设为红色
                setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);
                // （3）以祖父节点为支点进行左旋
                rotateLeft(parentOf(parentOf(x)));
            }
        }
    }
    // 平衡完成后将根节点设为黑色
    root.color = BLACK;
}

删除元素本身比较简单，就是采用二叉树的删除规则。
（1）如果删除的位置有两个叶子节点，则从其右子树中取最小的元素放到删除的位置，然后把删除位置移到替代元素的位置，进入下一步。（既取删除节点的后继节点作为替代）
（2）如果删除的位置只有一个叶子节点（有可能是经过第一步转换后的删除位置），则把那个叶子节点作为替代元素，放到删除的位置，然后把这个叶子节点删除。
（3）如果删除的位置没有叶子节点，则直接把这个删除位置的元素删除即可。
（4）针对红黑树，如果删除位置是黑色节点，还需要做再平衡。
（5）如果有替代元素，则以替代元素作为当前节点进入再平衡。
（6）如果没有替代元素，则以删除的位置的元素作为当前节点进入再平衡，平衡之后再删除这个节点。

public V remove(Object key) {
    // 获取节点
    Entry p = getEntry(key);
    if (p == null)
        return null;

    V oldValue = p.value;
    // 删除节点
    deleteEntry(p);
    // 返回删除的value
    return oldValue;
}

private void deleteEntry(Entry p) {
    // 修改次数加1
    modCount++;
    // 元素个数减1
    size--;

    if (p.left != null && p.right != null) {
        // 如果当前节点既有左子节点，又有右子节点
        // 取其右子树中最小的节点
        Entry s = successor(p);//调用successor方法，寻找该节点的后继节点，如下
        // 用右子树中最小节点的值替换当前节点的值
        p.key = s.key;
        p.value = s.value;
        // 把右子树中最小节点设为当前节点
        p = s;
        // 这种情况实际上并没有删除p节点，而是把p节点的值改了，实际删除的是p的后继节点
    }

    // 如果原来的当前节点（p）有2个子节点，则当前节点已经变成原来p的右子树中的最小节点了，也就是说其没有左子节点了（既p现在为删除节点的后继节点）
    // 到这一步，p肯定只有一个子节点了
    // 如果当前节点有子节点，则用子节点替换当前节点
    Entry replacement = (p.left != null ? p.left : p.right);

    if (replacement != null) {
        // 把替换节点直接放到当前节点的位置上（相当于删除了p，并把替换节点移动过来了）
        replacement.parent = p.parent;
        if (p.parent == null)//说明p是头节点
            root = replacement;
        else if (p == p.parent.left)
            p.parent.left  = replacement;
        else
            p.parent.right = replacement;

        // 将p的各项属性都设为空
        p.left = p.right = p.parent = null;

        // 如果p是黑节点，则需要再平衡
        if (p.color == BLACK)
            fixAfterDeletion(replacement);
    } else if (p.parent == null) {
        // 如果当前节点就是根节点，则直接将根节点设为空即可
        root = null;
    } else {
        // 如果当前节点没有子节点且其为黑节点，则把自己当作虚拟的替换节点进行再平衡
        if (p.color == BLACK)
            fixAfterDeletion(p);

        // 平衡完成后删除当前节点（与父节点断绝关系）
        if (p.parent != null) {
            if (p == p.parent.left)
                p.parent.left = null;
            else if (p == p.parent.right)
                p.parent.right = null;
            p.parent = null;
        }
    }
}
//返回指定节点的后继节点
static  TreeMap.Entry successor(Entry t) {
        if (t == null)//如果t为null，直接返回
            return null;
        else if (t.right != null) {//如果t的右子树不为null，先进入右子树，再一直向左子树遍历得到后继节点
            Entry p = t.right;
            while (p.left != null)
                p = p.left;
            return p;
        } else {//如果t的右子树为null，不断向上遍历，直到停止，则停止的节点为该节点的后继节点（该情况不会在删除中使用到，原因可以自行推理）
            Entry p = t.parent;
            Entry ch = t;
            while (p != null && ch == p.right) {
                ch = p;
                p = p.parent;
            }
            return p;
        }
    }

删除再平衡

private void fixAfterDeletion(Entry x) {
    // 只有当前节点不是根节点且当前节点是黑色时才进入循环
    while (x != root && colorOf(x) == BLACK) {
        if (x == leftOf(parentOf(x))) {
            // 如果当前节点是其父节点的左子节点
            // sib是当前节点的兄弟节点
            Entry sib = rightOf(parentOf(x));

            // 情况1）如果兄弟节点是红色（这里可以看下2-3-4树转为红黑树）
            if (colorOf(sib) == RED) {
                // （1）将兄弟节点设为黑色
                setColor(sib, BLACK);
                // （2）将父节点设为红色
                setColor(parentOf(x), RED);
                // （3）以父节点为支点进行左旋
                rotateLeft(parentOf(x));
                // （4）重新设置x的兄弟节点，进入下一步
                sib = rightOf(parentOf(x));
            }

            if (colorOf(leftOf(sib))  == BLACK &&
                    colorOf(rightOf(sib)) == BLACK) {
                // 情况2）如果兄弟节点的两个子节点都是黑色（其实是兄弟节点不存在左右孩子，并非是兄弟节点的两个子节点都是黑色）
                // （1）将兄弟节点设置为红色
                setColor(sib, RED);
                // （2）将x的父节点作为新的当前节点，进入下一次循环
                x = parentOf(x);
            } else {
                if (colorOf(rightOf(sib)) == BLACK) {
                    // 情况3）如果兄弟节点的右子节点为黑色（其实是为空）
                    // （1）将兄弟节点的左子节点设为黑色
                    setColor(leftOf(sib), BLACK);
                    // （2）将兄弟节点设为红色
                    setColor(sib, RED);
                    // （3）以兄弟节点为支点进行右旋
                    rotateRight(sib);
                    // （4）重新设置x的兄弟节点
                    sib = rightOf(parentOf(x));
                }
                // 情况4）
                // （1）将兄弟节点的颜色设为父节点的颜色
                setColor(sib, colorOf(parentOf(x)));
                // （2）将父节点设为黑色
                setColor(parentOf(x), BLACK);
                // （3）将兄弟节点的右子节点设为黑色
                setColor(rightOf(sib), BLACK);
                // （4）以父节点为支点进行左旋
                rotateLeft(parentOf(x));
                // （5）将root作为新的当前节点（退出循环）
                x = root;
            }
        } else { // symmetric
            // 如果当前节点是其父节点的右子节点
            // sib是当前节点的兄弟节点
            Entry sib = leftOf(parentOf(x));

            // 情况1）如果兄弟节点是红色
            if (colorOf(sib) == RED) {
                // （1）将兄弟节点设为黑色
                setColor(sib, BLACK);
                // （2）将父节点设为红色
                setColor(parentOf(x), RED);
                // （3）以父节点为支点进行右旋
                rotateRight(parentOf(x));
                // （4）重新设置x的兄弟节点
                sib = leftOf(parentOf(x));
            }

            if (colorOf(rightOf(sib)) == BLACK &&
                    colorOf(leftOf(sib)) == BLACK) {
                // 情况2）如果兄弟节点的两个子节点都是黑色
                // （1）将兄弟节点设置为红色
                setColor(sib, RED);
                // （2）将x的父节点作为新的当前节点，进入下一次循环
                x = parentOf(x);
            } else {
                if (colorOf(leftOf(sib)) == BLACK) {
                    // 情况3）如果兄弟节点的左子节点为黑色
                    // （1）将兄弟节点的右子节点设为黑色
                    setColor(rightOf(sib), BLACK);
                    // （2）将兄弟节点设为红色
                    setColor(sib, RED);
                    // （3）以兄弟节点为支点进行左旋
                    rotateLeft(sib);
                    // （4）重新设置x的兄弟节点
                    sib = leftOf(parentOf(x));
                }
                // 情况4）
                // （1）将兄弟节点的颜色设为父节点的颜色
                setColor(sib, colorOf(parentOf(x)));
                // （2）将父节点设为黑色
                setColor(parentOf(x), BLACK);
                // （3）将兄弟节点的左子节点设为黑色
                setColor(leftOf(sib), BLACK);
                // （4）以父节点为支点进行右旋
                rotateRight(parentOf(x));
                // （5）将root作为新的当前节点（退出循环）
                x = root;
            }
        }
    }

    // 退出条件为多出来的黑色向上传递到了根节点或者红节点
    // 则将x设为黑色即可满足红黑树规则
    setColor(x, BLACK);
}

@Override
public void forEach(BiConsumer action) {
    Objects.requireNonNull(action);
    // 遍历前的修改次数
    int expectedModCount = modCount;
    // 执行遍历，先获取第一个元素的位置，再循环遍历后继节点
    for (Entry e = getFirstEntry(); e != null; e = successor(e)) {
        // 执行动作
        action.accept(e.key, e.value);

        // 如果发现修改次数变了，则抛出异常
        if (expectedModCount != modCount) {
            throw new ConcurrentModificationException();
        }
    }
}
//寻找第一个节点；
//从根节点开始找最左边的节点，即最小的元素
final Entry getFirstEntry() {
        Entry p = root;
        // 从根节点开始找最左边的节点，即最小的元素
        if (p != null)
            while (p.left != null)
                p = p.left;
        return p;
    }
//循环遍历后继节点；
//寻找后继节点这个方法我们在删除元素的时候也用到过，当时的场景是有右子树，则从其右子树中寻找最小的节点。
static  TreeMap.Entry successor(Entry t) {
    if (t == null)
        // 如果当前节点为空，返回空
        return null;
    else if (t.right != null) {
        // 如果当前节点有右子树，取右子树中最小的节点
        Entry p = t.right;
        while (p.left != null)
            p = p.left;
        return p;
    } else {
        // 如果当前节点没有右子树
        // 如果当前节点是父节点的左子节点，直接返回父节点
        // 如果当前节点是父节点的右子节点，一直往上找，直到找到一个祖先节点是其父节点的左子节点为止，返回这个祖先节点的父节点
        Entry p = t.parent;
        Entry ch = t;
        while (p != null && ch == p.right) {
            ch = p;
            p = p.parent;
        }
        return p;
    }
}

遍历红黑树的时间复杂度是O(n)
（1）TreeMap的存储结构只有一颗红黑树；
（2）TreeMap中的元素是有序的，按key的顺序排列；
（3）TreeMap比HashMap要慢一些，因为HashMap前面还做了一层桶，寻找元素要快很多；
（4）TreeMap没有扩容的概念；
（5）TreeMap的遍历不是采用传统的递归式遍历；
（6）TreeMap可以按范围查找元素，查找最近的元素；