Java map 详解 - 用法、遍历、排序、常用API等
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概要:
java.util 中的集合类包含 Java 中某些最常用的类。最常用的集合类是 List 和 Map。
Map 提供了一个更通用的元素存储方法。Map 集合类用于存储元素对(称作“键”和“值”),其中每个键映射到一个值。
本文主要介绍java map的初始化、用法、map的四种常用的遍历方式、map的排序以及常用api。
| |目录
1Map用法
类型介绍
Java 自带了各种 Map 类。这些 Map 类可归为三种类型:
1. 通用Map,用于在应用程序中管理映射,通常在 java.util 程序包中实现
HashMap、Hashtable、Properties、LinkedHashMap、IdentityHashMap、TreeMap、WeakHashMap、ConcurrentHashMap
2. 专用Map,通常我们不必亲自创建此类Map,而是通过某些其他类对其进行访问
java.util.jar.Attributes、javax.print.attribute.standard.PrinterStateReasons、java.security.Provider、java.awt.RenderingHints、javax.swing.UIDefaults
3. 一个用于帮助我们实现自己的Map类的抽象类
AbstractMap
类型区别
HashMap
最常用的Map,它根据键的HashCode 值存储数据,根据键可以直接获取它的值,具有很快的访问速度。HashMap最多只允许一条记录的键为Null(多条会覆盖);允许多条记录的值为 Null。非同步的。
TreeMap
能够把它保存的记录根据键(key)排序,默认是按升序排序,也可以指定排序的比较器,当用Iterator 遍历TreeMap时,得到的记录是排过序的。TreeMap不允许key的值为null。非同步的。
Hashtable
与 HashMap类似,不同的是:key和value的值均不允许为null;它支持线程的同步,即任一时刻只有一个线程能写Hashtable,因此也导致了Hashtale在写入时会比较慢。
LinkedHashMap
保存了记录的插入顺序,在用Iterator遍历LinkedHashMap时,先得到的记录肯定是先插入的.在遍历的时候会比HashMap慢。key和value均允许为空,非同步的。
Map 初始化
1
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Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(); |
插入元素
1
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map.put( "key1" , "value1" ); |
获取元素
1
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map.get( "key1" ) |
移除元素
1
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map.remove( "key1" ); |
清空map
1
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map.clear(); |
2四种常用Map插入与读取性能比较
测试环境
jdk1.7.0_80
测试结果
插入10次平均(ms) | 读取10次平均(ms) | |||||
1W | 10W | 100W | 1W | 10W | 100W | |
HashMap | 56 | 261 | 3030 | 2 | 21 | 220 |
LinkedHashMap | 25 | 229 | 3069 | 2 | 20 | 216 |
TreeMap | 29 | 295 | 4117 | 5 | 103 | 1446 |
Hashtable | 24 | 234 | 3275 | 2 | 22 | 259 |
测试代码
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public class Test { static int hashMapW = 0 ; static int hashMapR = 0 ; static int linkMapW = 0 ; static int linkMapR = 0 ; static int treeMapW = 0 ; static int treeMapR = 0 ; static int hashTableW = 0 ; static int hashTableR = 0 ; public static void main(String[] args) { for ( int i = 0 ; i < 10 ; i++) { Test test = new Test(); test.test( 100 * 10000 ); System.out.println(); } System.out.println( "hashMapW = " + hashMapW / 10 ); System.out.println( "hashMapR = " + hashMapR / 10 ); System.out.println( "linkMapW = " + linkMapW / 10 ); System.out.println( "linkMapR = " + linkMapR / 10 ); System.out.println( "treeMapW = " + treeMapW / 10 ); System.out.println( "treeMapR = " + treeMapR / 10 ); System.out.println( "hashTableW = " + hashTableW / 10 ); System.out.println( "hashTableR = " + hashTableR / 10 ); } public void test( int size) { int index; Random random = new Random(); String[] key = new String[size]; // HashMap 插入 Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(); long start = System.currentTimeMillis(); for ( int i = 0 ; i < size; i++) { key[i] = UUID.randomUUID().toString(); map.put(key[i], UUID.randomUUID().toString()); } long end = System.currentTimeMillis(); hashMapW += (end - start); System.out.println( "HashMap插入耗时 = " + (end - start) + " ms" ); // HashMap 读取 start = System.currentTimeMillis(); for ( int i = 0 ; i < size; i++) { index = random.nextInt(size); map.get(key[index]); } end = System.currentTimeMillis(); hashMapR += (end - start); System.out.println( "HashMap读取耗时 = " + (end - start) + " ms" ); // LinkedHashMap 插入 map = new LinkedHashMap<String, String>(); start = System.currentTimeMillis(); for ( int i = 0 ; i < size; i++) { key[i] = UUID.randomUUID().toString(); map.put(key[i], UUID.randomUUID().toString()); } end = System.currentTimeMillis(); linkMapW += (end - start); System.out.println( "LinkedHashMap插入耗时 = " + (end - start) + " ms" ); // LinkedHashMap 读取 start = System.currentTimeMillis(); for ( int i = 0 ; i < size; i++) { index = random.nextInt(size); map.get(key[index]); } end = System.currentTimeMillis(); linkMapR += (end - start); System.out.println( "LinkedHashMap读取耗时 = " + (end - start) + " ms" ); // TreeMap 插入 key = new String[size]; map = new TreeMap<String, String>(); start = System.currentTimeMillis(); for ( int i = 0 ; i < size; i++) { key[i] = UUID.randomUUID().toString(); map.put(key[i], UUID.randomUUID().toString()); } end = System.currentTimeMillis(); treeMapW += (end - start); System.out.println( "TreeMap插入耗时 = " + (end - start) + " ms" ); // TreeMap 读取 start = System.currentTimeMillis(); for ( int i = 0 ; i < size; i++) { index = random.nextInt(size); map.get(key[index]); } end = System.currentTimeMillis(); treeMapR += (end - start); System.out.println( "TreeMap读取耗时 = " + (end - start) + " ms" ); // Hashtable 插入 key = new String[size]; map = new Hashtable<String, String>(); start = System.currentTimeMillis(); for ( int i = 0 ; i < size; i++) { key[i] = UUID.randomUUID().toString(); map.put(key[i], UUID.randomUUID().toString()); } end = System.currentTimeMillis(); hashTableW += (end - start); System.out.println( "Hashtable插入耗时 = " + (end - start) + " ms" ); // Hashtable 读取 start = System.currentTimeMillis(); for ( int i = 0 ; i < size; i++) { index = random.nextInt(size); map.get(key[index]); } end = System.currentTimeMillis(); hashTableR += (end - start); System.out.println( "Hashtable读取耗时 = " + (end - start) + " ms" ); } } |
3Map 遍历
初始化数据
1
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|
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(); map.put( "key1" , "value1" ); map.put( "key2" , "value2" ); |
增强for循环遍历
使用keySet()遍历
1
2
3
|
for (String key : map.keySet()) { System.out.println(key + " :" + map.get(key)); } |
使用entrySet()遍历
1
2
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|
for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + " :" + entry.getValue()); } |
迭代器遍历
使用keySet()遍历
1
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5
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Iterator<String> iterator = map.keySet().iterator(); while (iterator.hasNext()) { String key = iterator.next(); System.out.println(key + " :" + map.get(key)); } |
使用entrySet()遍历
1
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Iterator<Map.Entry<String, String>> iterator = map.entrySet().iterator(); while (iterator.hasNext()) { Map.Entry<String, String> entry = iterator.next(); System.out.println(entry.getKey() + " :" + entry.getValue()); } |
HashMap四种便利方式性能比较
比较方式
分别对四种遍历方式进行10W次迭代,比较用时。
代码
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package net.xsoftlab.baike; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; public class TestMap { public static void main(String[] args) { // 初始化,10W次赋值 Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>(); for ( int i = 0 ; i < 100000 ; i++) map.put(i, i); /** 增强for循环,keySet迭代 */ long start = System.currentTimeMillis(); for (Integer key : map.keySet()) { map.get(key); } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println( "增强for循环,keySet迭代 -> " + (end - start) + " ms" ); /** 增强for循环,entrySet迭代 */ start = System.currentTimeMillis(); for (Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) { entry.getKey(); entry.getValue(); } end = System.currentTimeMillis(); System.out.println( "增强for循环,entrySet迭代 -> " + (end - start) + " ms" ); /** 迭代器,keySet迭代 */ start = System.currentTimeMillis(); Iterator<Integer> iterator = map.keySet().iterator(); Integer key; while (iterator.hasNext()) { key = iterator.next(); map.get(key); } end = System.currentTimeMillis(); System.out.println( "迭代器,keySet迭代 -> " + (end - start) + " ms" ); /** 迭代器,entrySet迭代 */ start = System.currentTimeMillis(); Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> iterator1 = map.entrySet().iterator(); Map.Entry<Integer, Integer> entry; while (iterator1.hasNext()) { entry = iterator1.next(); entry.getKey(); entry.getValue(); } end = System.currentTimeMillis(); System.out.println( "迭代器,entrySet迭代 -> " + (end - start) + " ms" ); } } |
运行三次,比较结果
第一次
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增强for循环,keySet迭代 -> 37 ms 增强for循环,entrySet迭代 -> 19 ms 迭代器,keySet迭代 -> 14 ms 迭代器,entrySet迭代 -> 9 ms |
第二次
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增强for循环,keySet迭代 -> 29 ms 增强for循环,entrySet迭代 -> 22 ms 迭代器,keySet迭代 -> 19 ms 迭代器,entrySet迭代 -> 12 ms |
第三次
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增强for循环,keySet迭代 -> 27 ms 增强for循环,entrySet迭代 -> 19 ms 迭代器,keySet迭代 -> 18 ms 迭代器,entrySet迭代 -> 10 ms |
平均值
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增强for循环,keySet迭代 -> 31 ms 增强for循环,entrySet迭代 -> 20 ms 迭代器,keySet迭代 -> 17 ms 迭代器,entrySet迭代 -> 10.33 ms |
总结
增强for循环使用方便,但性能较差,不适合处理超大量级的数据。
迭代器的遍历速度要比增强for循环快很多,是增强for循环的2倍左右。
使用entrySet遍历的速度要比keySet快很多,是keySet的1.5倍左右。
4Map 排序
HashMap、Hashtable、LinkedHashMap排序
注:
TreeMap也可以使用此方法进行排序,但是更推荐下面的方法。
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Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(); map.put( "a" , "c" ); map.put( "b" , "b" ); map.put( "c" , "a" ); // 通过ArrayList构造函数把map.entrySet()转换成list List<Map.Entry<String, String>> list = new ArrayList<Map.Entry<String, String>>(map.entrySet()); // 通过比较器实现比较排序 Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<String, String>>() { public int compare(Map.Entry<String, String> mapping1, Map.Entry<String, String> mapping2) { return mapping1.getKey().compareTo(mapping2.getKey()); } }); for (Map.Entry<String, String> mapping : list) { System.out.println(mapping.getKey() + " :" + mapping.getValue()); } |
TreeMap排序
TreeMap默认按key进行升序排序,如果想改变默认的顺序,可以使用比较器:
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Map<String, String> map = new TreeMap<String, String>( new Comparator<String>() { public int compare(String obj1, String obj2) { return obj2.compareTo(obj1); // 降序排序 } }); map.put( "a" , "c" ); map.put( "b" , "b" ); map.put( "c" , "a" ); for (String key : map.keySet()) { System.out.println(key + " :" + map.get(key)); } |
按value排序(通用)
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Map<String, String> map = new TreeMap<String, String>(); map.put( "a" , "c" ); map.put( "b" , "b" ); map.put( "c" , "a" ); // 通过ArrayList构造函数把map.entrySet()转换成list List<Map.Entry<String, String>> list = new ArrayList<Map.Entry<String, String>>(map.entrySet()); // 通过比较器实现比较排序 Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<String, String>>() { public int compare(Map.Entry<String, String> mapping1, Map.Entry<String, String> mapping2) { return mapping1.getValue().compareTo(mapping2.getValue()); } }); for (String key : map.keySet()) { System.out.println(key + " :" + map.get(key)); } |
5常用API
clear() | 从 Map 中删除所有映射 |
remove(Object key) | 从 Map 中删除键和关联的值 |
put(Object key, Object value) | 将指定值与指定键相关联 |
putAll(Map t) | 将指定 Map 中的所有映射复制到此 map |
entrySet() | 返回 Map 中所包含映射的 Set 视图。Set 中的每个元素都是一个 Map.Entry 对象,可以使用 getKey() 和 getValue() 方法(还有一个 setValue() 方法)访问后者的键元素和值元素 |
keySet() | 返回 Map 中所包含键的 Set 视图。删除 Set 中的元素还将删除 Map 中相应的映射(键和值) |
values() | 返回 map 中所包含值的 Collection 视图。删除 Collection 中的元素还将删除 Map 中相应的映射(键和值) |
get(Object key) | 返回与指定键关联的值 |
containsKey(Object key) | 如果 Map 包含指定键的映射,则返回 true |
containsValue(Object value) | 如果此 Map 将一个或多个键映射到指定值,则返回 true |
isEmpty() | 如果 Map 不包含键-值映射,则返回 true |
size() | 返回 Map 中的键-值映射的数目 |
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