HashMap选用红黑树作为数据结构优化的原因

在Java的HashMap中，底层数据结构最初是由数组和链表组成的。然而，当数据量较大或者hash算法的散列性不够理想时，可能会导致链表过长，影响查询效率。尤其是在hash算法效果较差的情况下，所有元素可能都位于同一个链表上，查询效率会大大降低。

为了解决这个问题，Java 8引入了红黑树作为链表过长时的优化策略。红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它在插入、删除和查询方面的性能相对平衡。与完全平衡的二叉查找树（如AVL树）相比，红黑树的平衡性稍差，但在插入和删除操作上的性能更优。

红黑树的平衡性比链表好得多，当链表太长时，将其转换为红黑树可以显著提高查询效率。在红黑树中，每个节点的左子树和右子树的高度最多相差1，因此查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)，其中n是树中节点的数量。而在最坏的情况下，链表的查找时间复杂度为O(n)。

此外，红黑树还具有更好的空间利用率。在红黑树中，空闲节点可以被用于存储数据，从而更好地利用内存空间。而在链表中，即使某些节点为空，也需要保留空间以供将来使用。

综上所述，HashMap选用红黑树作为数据结构优化的原因主要有两点：一是红黑树在插入、删除和查询方面的性能相对平衡，能够提高查询效率；二是红黑树的空间利用率更高，能够更好地利用内存空间。因此，当链表过长时，将链表转换为红黑树是一种有效的优化策略。

需要注意的是，红黑树的转换和维护需要一定的时间和空间成本。在HashMap中，当链表长度超过一定阈值（默认为8）时，会触发红黑树的转换。同时，为了维护红黑树的性质，需要进行一些额外的操作，如节点着色和旋转等。这些操作虽然会增加一些开销，但相对于链表来说，红黑树仍然是一种更高效的数据结构。