为什么用树不用链表？
树和链表都是数据结构中比较常见的存储模型，使用什么作为存储的数据结构根据场景，需求而定。
链表是什么？想象一根自行车链条，从中间折断，从一端到另一端刚好就是单向链表结构，在JAVA中每个链表节点作为一个类，属性为自身的数据和下一个节点的引用，一扣接一扣成为一张连续的链表！
链表的查找和删除，修改都需要从头部一个一个比较节点数据，直到找到匹配的那个数为止，很明显这样的查找次数大概为N/2(N为链表节点总数)，也就是查询的效率使用大O表示法表示为O(N)，线性级别;一个总数为N＝1024的链表需要平均比较512次才能做后面的增删改操作，而修改和删除只需要改变节点引用，效率很高！
再来看树结构(以红黑树为例)，就是生活中的树倒过来，所有的数据挂在根节点上，通过一定的策略(红黑树通过旋转，变色等，二叉搜索树通过比较父节点)放置在合适的位置上，通常树的深度都是常数级;
红黑树的查询速度是非常快的，因为查询效率为O(log2n)，比如上面的1024的数据，最大的查询比较次数为10，效率非常惊人！删除节点也只需要最多三次旋转就可以实现平衡;
以上树结构举例使用红黑树，是因为红黑树是一种性能良好的平衡树，如果是二叉搜索树(规则为比父节点小的放在左子节点，大的放右子节点)，如果插入的数据为顺序的，则二叉搜索树就退变为一个链表结构，效率降低！换句话说不是说树结构的查询效率一定比链表好！
在数据量很低的时候，推荐使用链表，因为数据结构简单，开发成本低，效率也不差！
在数据为顺序插入时，不应该使用二叉搜索树，在删除操作频繁的时候，不应该使用二叉搜索树(因为数据重新平衡需要很大的代价)，而应该使用红黑树等有保证平衡的策略的树结构;
在数据量大的时候，使用平衡树结构的效率提升是显而易见的，从O(N)到O(log2n)的提升。
在JAVA8中，当hashMap的冲突(某个数组元素中的链表结构很长)达到一定值的时候，将会从链表结构转变为红黑树，提高hashMap的查找性能。
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