Java集合
前言：
集合和数组都可以对多个数据进行存储操作，简称Java容器
数组存储的特点：
1.一旦初始化，长度不可变
2.一旦数组定义好，数据类型也就确定了
3.可以存储有序可重复的数据，对于无序不可重复的需求不能满足
4.数组提供的方法有限，对于添加、删除、插入数据等操作不方便，效率也不高
5.没有现成的方法获取数组中实际有效的元素个数
而集合可以灵活的处理数组的一些缺点
一、Collection接口
单列集合，用来存储一个一个的对象
1.1 List接口
可以存储有序的可重复的数据，是动态的数组，可以存储null值
1. ArrayList
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jdk1.2实现，底层数据结构：Object[] elementData.
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线程不安全，但效率高，查找元素的操作方便
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源码分析
(1)jdk7: *初始化： ArrayList list=new ArrayList();//底层创建一个长度为10的Object数组； *添加元素： add元素时，直接想数组的对应下标一次添加 list.add(123)===elementData[0]=new Integer(123) *扩容： 如果此次添加元素的操作导致底层数组容量不够，则触发扩容。扩容为原来的1.5倍。并将原数组的内容复制到新数组 oldCapacity + (oldCapacity >> 1) *注意： 尽量使用带参数的构造器，指明初始化容量，尽量避免扩容,因为扩容用到Arrays.copyOf(),这个操作代价很高 ArrayList list=new ArrayList(int capacity);(2)jdk1.8 *初始化： ArrayList list=new ArrayList();//底层创建一个长度为0的数组Object *添加元素： 第一次调用add()时，底层才创建长度为10的数组，并将数据加入的数组中 list.add(123) *扩容： 与jdk7无异总结： jdk7中的ArrayList的对象的创建类似于单例模式的饿汉式， jdk8中的ArrayList的对象的创建类似于单例模式的懒汉式，延迟数组创建，节省内存
2. LinkedList
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jdk 1.2实现，底层数据结构：双向链表
//节点Node类 private static class Node<E> { E item; Node<E> next; Node<E> prev; Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) { this.item = element; this.next = next; this.prev = prev; } } //LinkedList 内部声明了Node类型的两个属性first和last，默认为null transient Node<E> first; transient Node<E> last;
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线程不安全，对于频繁的插入和删除操作效率较高
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源码分析
*初始化： LinkedList lis=new LinkedList();//内部声明了Node类型的两个属性first和last，默认为null *添加元素： list.add(123);//将123封装到Node中，创建了Node对象 其中，Node类的定义体现了LinkedList的双向链表的说法
3.Vector
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jdk1.0实现，List接口的古老实现类，底层数据结构：Object[] elementData
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线程安全，但效率不高
public synchronized boolean isEmpty() { return elementCount == 0; } -
源码分析：
*初始化： jdk7和jdk8中通过Vector（）构造器创建对象时，底层都创建了长度为10的数组 *扩容： 默认扩容为原来的数组长度的2倍
4.List接口常用方法
* 增：add(Object obj)
* 删：remove(int index)/remove(Object obj)--remove(new Integer(2))
* 改：set(int index,Object ele)
* 查：indexOf(Obj obj)/lastIndexOf(Obj obj)/get(int index)
* 插：add(int index,Object obj)
* 长度:int size();
* 遍历：
Iterator 迭代器方式(hasnext(),next()){next:先下移指针，再返回元素。开始是在第一个元素的前一位置}
foreach()
普通的循环5.怎样得到一个下线程安全的List
1.使用Vector--不建议，同步的，访问速度慢，开销大
2.Collections.synchronizedList(list)
List<String> list = new ArrayList<>();
List<String> synList = Collections.synchronizedList(list);
3.concurrent并发包下的CopyOnWriteArrayList<>()
List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
6.CopyOnWriteArrayList
1.读写分离：
写操作在一个复制的数组进行，读操作还是在原数组进行，互不影响
写操作需要加锁，防止并发写入时导致写入数据丢失
写操作结束后要把原始数组指向新的复制数组
2.特点：写时复制，读写分离。在写的时候，允许读操作，可以提高读操作的性能
3.适合场景：读多写少
//写操作加锁
public boolean add(E e) { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); try { Object[] elements = getArray(); int len = elements.length; Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1); newElements[len] = e; setArray(newElements); return true; } finally { lock.unlock(); } }
final void setArray(Object[] a) { array = a; }
//读操作
@SuppressWarnings("unchecked") private E get(Object[] a, int index) { return (E) a[index]; }
缺陷：
1.2 Set接口
（1）存储无序的不可重复的数据
以HashSet为例说明：
（1）无序性：不等于随机性，存储的数据在底层数组中并非按照数组索引的顺序添加， 而是根据数组的哈希值进行添加
（2）不可重复性：保证添加的元素按照equals()判断时，不能返回true
即相同的元素只能添加一个
（2）向Set中添加的数据，其所在的类一定要重写hashCode()和equals()
（3）重写的hashCode()和equals()尽可能保持一致性，相等的对象必须具有相等的散列码
1.HashSet
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底层数据结构：HashMap(),数组+链表
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线程不安全，可以存储null
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源码分析
添加元素的过程：以HashSet为例 （1）调用元素a所在类的hashCode()方法，计算元素a的哈希值 （2）此哈希值接着通过某种算法计算出HashSet底层数组的存放位置（即为：索引位置） （3）判断数组此位置是否已有元素： 如果没有，则元素添加成功，---》情况1 如果有其他元素b(或以链表形式存在的多个元素)，则比较元素a与元素b的hash值； （4）如果hash值不相同，则元素a添成功---》情况2 如果hash值相同，进而需要调用元素a所在equals()方法， (5) equals（）方法返回true，元素a添加失败 equals()返回false,则元素a添加成功---》情况3 说明： 对于添加成功的情况2和3而言，元素a与已经存在指定索引位置上数据以链表的方式存储 jdk7:元素a放到数组中，指向原来的元素，链表中a在首位 jdk8:原来数组中的元素指向a,链表中a放在尾部 总结： 七上八下
2.LinkedHashSet
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是HashSet的子类，因为添加了Linked,所以遍历内部数据时 可以按照添加的顺序遍历
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对于频繁的遍历操作，效率高于HashSet
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源码分析：底层是LinkedHashMap
LinkedHashSet作为HashSet的子类，在添加数据的同时， 每个数据还维护两个引用，记录此数据前一个数据和后一个数据 优点:对于频繁的遍历操作，LinkedHashSet效率高于HashSet
3.TreeSet
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底层数据结构：红黑树，可以按照添加元素的指定属性进行排序
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源码分析
1.向TreeSet中添加的数据，要求是相同的类对象，不能添加不同类的对象 2.两种排序方式：自然排序和定制排序 3.自然排序中，比较两个对象是否相同的标准为compareTo()返回0，不再是equals() 4.定制排序中，比较两个对象是否相同的标准为compa()返回0，不再是equals() 5.构造器可以传入一个比较器做参数 public TreeSet(Comparator<? super E> comparator) { this(new TreeMap<>(comparator)); } @Test public void test4(){ Comparator comparator=new Comparator() { //按照年龄从小到大排列 @Override public int compare(Object o1, Object o2) { if (o1 instanceof Person && o2 instanceof Person) { Person p1 = (Person) o1; Person p2 = (Person) o2; return Integer.compare(p1.age,p2.age); }else { throw new RuntimeException("输入的数据类型不匹配"); } } }; TreeSet set1=new TreeSet(comparator);//将比较器传进去 set1.add(new Person("ZhaoMin", 20)); set1.add(new Person("WangYiBo", 22)); set1.add(new Person("XiaoZhan", 28)); set1.add(new Person("XiaoZhan", 26)); Iterator iterator=set1.iterator(); while (iterator.hasNext()) { System.out.println(iterator.next()); } }
4.常用方法
使用的都是Collection中声明过的方法
5.TreeSet\HashSet\LinkedHashSet的区别
二、Map接口
-
双列集合，存储key-value数值对的数据。entry{key,value}
- Map中的key:
无序的不可重复的，用Set存储所有的key；
key所在类要重写equals和hashcode
3.Map中的value:
无序的、可重复的，使用Collection存储所有的value
value所在的类要重写equals
4.Map中的entry:
无序的、不可重复的
使用Set存储所有的entry
1.HashMap
-
Map的主要实现类，线程不安全，效率高。
- 可以存储null的key和value，键值对
-
底层数据结构：
1.7：数组+链表
1.8：数组+链表+红黑树
- 源码分析：
(1)jdk1.7
*初始化：
HashMap map=new HashMap();//在实例化以后，底层创建了长度为16的一维数组Entry[] table
*底层结构：
数组+链表
*put(key,value)：
(1)首先调用key1所在类的hashCode（）计算key1的哈希值，此哈希值经过某种算法以后，得到在数组Entry中的存放位置；
（2）如果此位置的上的数据为空，则key1-value1添加成功---情况1
（3）如果此位置上的数据不为空，（意为着在此位置已经存在一个或多个数据（以链表形式存在）），比较key1和已经存在的一个或多个数据的哈希值：
都不相同：key1-value1添加成功---情况2
和某一数据（key2-value2）相同，继续比较：调用key1所在类的equals(key2):
如果equals()返回false:key1-value1添加成功---情况3
如果equals()返回true:使用value1替换value2
补充：关于情况2、3：此时key1-value1和原来的数据以链表的形式存储
*扩容：在不断添加的过程，会涉及到扩容问题，
默认的扩容方式：当超出临界值12（且要存放放入位置非空）时， 扩容为原来容量的2倍，并将原有的数据复制过来
（2）jdk8:
*初始化：
new HashMap();//底层没有创建一个长度为16的数组
*map.put(key,value):
-首次调用put()方法创建一个长度为16的数组Node[]
-与1.7类似
-使用红黑树：
当数组中的某一个索引位置上的元素以链表形式存在的数据个数>8,且当前数组的长度>64时，此时此索引位置上的索引数据改为使用红黑树存储，提高效率，
*底层结构：
数组+链表+红黑树
*补充常量：
* EFAULT_INITIAL_CAPACITY:HashMap的默认容量：16
* DEFAULY_LOAD_FACTORY:HashMap的默认加载因子:0.75
* threshold:扩容的临界值=容量*填充因子： 16*0.75》=12
* TREEIFY_THRESHOLD:Bucket中链表长度大于该默认值，转化为红黑树：8
当小于该值师，又转为链表。8--符合泊松分布
红黑树使用的频率不高，到8的时候按照泊松分布，出现的概率非常小 0.000000006
* MIN_TREEIFY_CAPACITY:桶中的Node被树化时最小的hash表容量：64
* 扩容是为了尽量减少链表的使用
-
负载因子值得大小对HashMap有什么影响
（1）负载因子的大小决定了HashMap的数据密度 （2）负载因子越大，密度越大，越容易碰撞，数组中链表越长，造成查询、插入时比较的次数增多，性能下降 （3）负载因子越小，越容易触发扩容，数据密度越小，发生碰撞几率变小，数组中链表越短，查询和插入时比较次数越少，性能会更高。 但会浪累一定的内容空间，而且经常扩容影响性能。建议初始化时预设大一点的空间。 （4）负载因子设置为0.7-0.75，此时平均检索长度接近于常数
6.实现细节：
（1）确定桶的下标（key在数组中的索引）
①取模：hash%capacity()---性能不高,如果hash为负值，则索引也为负，不可取
②位运算：hash&(length-1)--提高性能，解决负数问题，length=2^n
hash&(length-1)，length-1=11111...,所以&之后得到的数组下标肯定在
0--length-1(2^n-1)的范围内
为什么是2^n，就是为了让它-1之后得到的是一个二进制表示全为1的结果
（2）扩容--动态扩容
扩容时：capacity为原来的2倍，使用resize()扩容，需要将原数组中的键值对插入新的数组中。并重新计算桶下标
2.LinkedHashMap
- 继承于HashMap,保证在遍历map元素时，可以按照添加的顺序实现遍历
原因：在原有的HashMap底层结构基础上，添加了一对指针head和tail，维护了一个双向链表指向前一个和后一个
对于频繁的遍历操作，此类执行效率高于HashMap
-
LinkedHashMap 重要的是以下用于维护顺序的函数，它们会在 put、get 等方法中调用。
void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { //当一个节点被访问时，如果 accessOrder 为 true，则会将该节点移到链表尾部。也就是说指定为 LRU 顺序之后，在 每次访问一个节点时，会将这个节点移到链表尾部，保证链表尾部是近访问的节点，那么链表首部就是近久未 使用的节点 } void afterNodeInsertion(boolean evict) { //在 put 等操作之后执行，当 removeEldestEntry() 方法返回 true 时会移除晚的节点，也就是链表首部节点 first //removeEldestEntry() 默认为 false，如果需要让它为 true，需要继承 LinkedHashMap 并且覆盖这个方法的实现， 这在实现 LRU 的缓存中特别有用，通过移除近久未使用的节点，从而保证缓存空间足够，并且缓存的数据都是 热点数据。 }3.LRU缓存
3.Map中常用的方法：
添加：put(Object key,Object value)
删除：remove(Object key)\clear()
修改:put(Object key,Objec value)
查询：get(Object key)
长度：size()
遍历：keySet()/values()/entrySet()
Set set=map.keySet();
Iterator iterator=set.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
System.out.println(iterator.next());
}
//2.Collection values();//遍历所有的value
Collection collection=map.values();
for (Object obj : collection) {
System.out.println(obj);
}
//3.entrySet();//遍历所有的键值对Entry
//--方式一：
Set set1=map.entrySet();
for (Object obj : set1) {
//entrySet集合中所有的元素都是entry
Map.Entry entry=(Map.Entry)obj;
System.out.println(entry.getKey()+"-->"+entry.getValue());
}
System.out.println("====方式二====");
//--方式二：
Set set2=map.keySet();
Iterator iterator1=set2.iterator();
while (iterator1.hasNext()) {
Object key=iterator1.next();
Object value=map.get(key);
System.out.println(key+"-->"+value);
}
4.TreeMap
保证按照添加的key-value对进行排序，实现排序遍历，此时考虑key的自然排序、定制排序底层使用红黑树
向TreeMap中添加key-value，要求key必须是由同一个类创建的对象 因为要按照key进行排序：自然排序(默认)、定制排序
//定制排序
@Test
public void test1(){
Person p1 = new Person("Tom", 12);
Person p2 = new Person("Jerry", 10);
Person p3 = new Person("Lion", 15);
Person p4 = new Person("Jeff", 15);
Map map=new TreeMap(new Comparator() {
@Override
public int compare(Object o1, Object o2) {
if (o1 instanceof Person && o2 instanceof Person) {
Person p1 = (Person) o1;
Person p2 = (Person) o2;
return Integer.compare(p1.age,p2.age);
}
throw new RuntimeException("输入的类型不匹配");
}
});
map.put(p1, 90);
map.put(p2, 89);
map.put(p3, 96);
map.put(p4, 88);
Set entry=map.entrySet();
Iterator iterator=entry.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
System.out.println(iterator.next());
}
}
}
5.Hashtable
(1)古老的实现类，线程安全，效率低
（2）不能存储null的key和value
6.Properties
常用来处理配置文件,key-value都是String类型
7.HashMap和Hashtable的区别：
(1)线程安全：
HashMap线程不安全效率高，Hashtable线程安全效率低
(2)存储值：
HashMap:可以存储null的key和value
Hashtable:不能存储null的key和value
(3)元素次序：
HashMap 不能保证随着时间的推移 Map 中的元素次序是不变的。
(4)HashMap 的迭代器是 fail-fast 迭代器。每次检查一下结构有没有变化，如果发生变化就抛出异常ConcurrentModificationException
结构发生变化是指添加或者删除至少一个元素的所有操作，或 者是调整内部数组的大小，仅仅只是设置元素的值不算结构发生变化。
8.ConcurrentHashMap
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ConcurrentHashMap 和 HashMap 实现上类似，主要的差别：ConcurrentHashMap 采用了分段锁 （Segment），每个分段锁维护着几个桶（HashEntry），多个线程可以同时访问不同分段锁上的桶，从而使其并发 度更高（并发度就是 Segment 的个数）。
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Segment 继承自 ReentrantLock
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L; static final int MAX_SCAN_RETRIES = Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1; transient volatile HashEntry<K,V>[] table; transient int count; transient int modCount; transient int threshold; final float loadFactor; } final -
默认的并发级别为 16，也就是说默认创建 16 个 Segment。
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;4.size操作
每个 Segment 维护了一个 count 变量来统计该 Segment 中的键值对个数。/** * The number of elements. Accessed only either within locks * or among other volatile reads that maintain visibility. */ transient int count;
8.TreeMap/HashMap/LinkedHashMap/ConcurrentHashMap
