Java基础篇——集合浅谈

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Set（基于Map来实现的，不细说）

HashSet（不重复、无序、非线程安全的集合）

• 底层实现，源码如下：

    public class HashSet<E> extends AbstractSet<E> implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable {
  
        static final long serialVersionUID = -5024744406713321676L;
    	//卖个关子，这里为啥要用transient关键字? 评论区见哦！
        private transient HashMap<E,Object> map;
        private static final Object PRESENT = new Object();
  
        public HashSet() {
            map = new HashMap<>();
        }
        public boolean add(E e) {
            return map.put(e, PRESENT)==null;
        }
    	...
    }
  

  不用多说，是不没想到，原来HashSet是基于HashMap实现的，元素都存到HashMap键值对的Key上面，而Value时有一个统一的值private static final Object PRESENT = new Object();

• 注意：

  1. 对于HashSet中保存的对象，主要要正确重写equals方法和hashCode方法，以保证放入Set对象的唯一性
  2. HashSet没有提供get()方法，愿意是同HashMap一样，Set内部是无序的，只能通过迭代的方式获得

TreeSet（不重复、有序、非线程安全的集合）

• 底层实现，源码如下：

    public class TreeSet<E> extends AbstractSet<E> implements NavigableSet<E>, Cloneable, java.io.Serializable {
  
        private transient NavigableMap<E,Object> m;
        private static final Object PRESENT = new Object();
        TreeSet(NavigableMap<E,Object> m) {
            this.m = m;
        }
  
        public TreeSet() {
            this(new TreeMap<E,Object>());
        }
        public boolean add(E e) {
            return m.put(e, PRESENT)==null;
        }
    }
  

  我去，又是这个尿性，基于TreeMap来实现的

• 注意：

  1. 首先要正确重写equals方法和hashCode方法，以保证放入Set对象的唯一性
  2. 需要实现Comparable接口，从而实现有序存储

LinkedHashSet（不重复、位置有序、非线程安全的集合）

• 底层实现，源码如下：

    public class LinkedHashSet<E> extends HashSet<E> implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable {
  
        private static final long serialVersionUID = -2851667679971038690L;
  
        public LinkedHashSet(int initialCapacity, float loadFactor) {
            super(initialCapacity, loadFactor, true);
        }
        public LinkedHashSet(int initialCapacity) {
            super(initialCapacity, .75f, true);
        }
        public LinkedHashSet() {
            super(16, .75f, true);
        }
    	public LinkedHashSet(Collection<? extends E> c) {
            super(Math.max(2*c.size(), 11), .75f, true);
            addAll(c);
        }
    }
  

  都是super,实现了把HashSet中预留的构造方法启用了，因而可以实现有序插入（LinkedHashMap再谈究竟）

• 注意：

  1. 首先要正确重写equals方法和hashCode方法，以保证放入Set对象的唯一性
  2. 内部实现了有序插入，所以使用时不需要考虑

Map

HashMap（无序、线程不安全）

• Jdk1.7数据存储结构（采用数组+链表）

  
  
  

• Jdk1.8数据存储结构（采用数组+链表+红黑树）

  

  注意：在链表长度大于8后，查询复杂度由O(n)变为O(logn)，将链表存储转换成红黑树存储（也就是TreeMap）

• 红黑树R-B Tree简介(本质其实是2-3-4树):

  

  二叉树特性：
  （1）左字数上所有的节点的值都小于或等于他的根节点上的值
  （2）右子树上所有节点的值均大于或等于他的根节点的值
  （3）左、右子树也分别为二叉树
  红黑树特点（一种平衡二叉树）：
  （1）每个结点要么是红的要么是黑的。
  （2）根结点是黑的。
  （3）每个叶结点（叶结点即指树尾端NIL指针或NULL结点）都是黑的。
  （4）如果一个结点是红的，那么它的两个儿子都是黑的。
  （5）对于任意结点而言，其到叶结点树尾端NIL指针的每条路径都包含相同数目的黑结点
  节点操作：
  （1）左旋
  （2）右旋
  （3）变色
  

TreeMap（有序、线程不安全）

• 底层就是红黑二叉树

LinkedHashMap（有序、线程不安全）

• 底层实现，源码如下：

  static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
      //这里维护了一个before和after的Entry， 见名思意， 就是每个Entry<K,V>都维护它的上一个元素和下一个元素的关系。这也是LinkedHashMap有序的关键所在。
  	Entry<K,V> before, after;
      Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
          super(hash, key, value, next);
      }
  }
  

  LinkedHashMap是继承HashMap， 也就是说LinkedHashMap的结构也是和HashMap那样(数组+链表)

  注意：LinkedHashMap分为插入的顺序排列和访问的顺序排列两种方式，通过accessOrder参数来控制

Hashtable（线程安全）

• 底层数据结构同HashMap。线程安全，效率低，没什么卵用，需要使用线程安全的Map可以使用ConcurrentHashMap

List

ArrayList(位置有序、可重复、线程不安全)

• 底层数据结构是数组,查询快

LinkedList（有序、线程不安全）

• 底层数据结构是双向链表,查询慢,增删快

Vector（有序、线程安全）

• 底层数据结构是数组,查询快,增删慢

并发集合

ConcurrentHashMap（线程安全）

• 利用了锁分段的思想提高了并发度,把Map分成了N个Segment,每个Segment相当于HashTable

CopyOnWriteArrayList(线程安全)

• 读写分离，写时复制出一个新的数组，完成插入、修改或者移除操作后将新数组赋值给array

Queue

非阻塞队列

• PriorityQueue ：实质上维护了一个有序列表
• ConcurrentLinkedQueue ：基于链接节点的、线程安全的队列

阻塞队列

• ArrayBlockingQueue ：一个由数组支持的有界队列。
• LinkedBlockingQueue ：一个由链接节点支持的可选有界队列。
• PriorityBlockingQueue ：一个由优先级堆支持的无界优先级队列。
• DelayQueue ：一个由优先级堆支持的、基于时间的调度队列。
• SynchronousQueue ：一个利用 BlockingQueue 接口的简单聚集（rendezvous）机制。

总结

• 本来想详细的总结一下各种集合的使用和底层实现，但发现说来说去还是数据结构的事，你要能把数组、链表、二叉树、红黑树等数据结构弄明白，这些所谓的集合也就是不同的实现而已。
• 以后有机会还是直接来搞数据结构、算法吧！

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