面试小结（三）

数据结构

数据结构是计算机存储、组织数据的方式，是算法的基础和核心。它能够帮助我们更加高效地处理数据，提高程序的执行效率，减少内存的占用，从而使得程序更加稳定、可靠、可扩展。数据结构可以分为线性结构、树结构、图结构等等，每种结构都有其独特的特点和适用场景；

LinkedList是Java中的双向链表数据结构，它实现了List接口，同时也实现了Queue和Deque接口，可以作为队列、栈、双向队列使用。相对于ArrayList，LinkedList的特点是插入、删除元素的效率较高，但是查询和遍历的效率较低!

在LinkedList中，每个元素都是一个节点，节点包含了当前元素的值以及指向前驱点和后继节点的引用。LinkedList的头节点不包含任何实际的元素，仅仅作为链表的起始点；

LinkedList的基本操作如下：

1.在链表的末尾添加元素，时间复杂度O(1);

2.在链表的头部添加元素，时间复杂度O(1);

3.在链表指定位置添加元素，需要遍历链表找到该位置，时间复杂度为O(n);

4.删除链表中的指定元素，需要遍历链表找到该元素，时间复杂度为为O(n);

5.删除链表中头节点或者尾节点，时间复杂度为O(1);

6.获取链表中指定位置的元素，需要遍历链表找到该位置，时间复杂度为O(1);

线程安全性：在多线程环境下，LinkedList并不是线程安全的，需要进行同步控制，同时频繁的插入，删除操作会影响性能；

ArrayList是Java中的动态数据存储结构，它实现了List接口，可以通过下标访问元素，支持动态扩容和缩容，可以存储任意类型的对象；

在ArrayList中，元素被存储在一个连续的内存空间中，每个元素可以通过下标访问，下标从0开始，ArrayList有一个默认初始容量为10的数组，当元素数量达到数组容量时，会自动扩容为原来的1.5倍。当元素数量小于数组容量的一半时，会自动缩容为原来的一半；

ArrayList支持以下基本操作：

1.在数组末尾添加元素，时间复杂度为O(1);

2.在数组指定位置添加元素，需要将插入位置之后的元素依次后移一位，时间复杂度为O(n)；

3.在数组中删除指定元素，需要将插入位置之后的元素依次前移一位，时间复杂度为O(n)；

4.删除数组的头元素或者尾元素，时间复杂度为O(1);

5.获取数组中指定位置的元素，时间复杂度为O(1);

6.遍历数组，将数组元素依次取出进行操作，时间复杂度为O(n);

线程安全性：在多线程环境下，ArrayList并不是线程安全的，需要进行同步控制，同时，在使用 ArrayList 时，需要注意数组的扩容和缩容会带来一定的性能开销，尽量减少数组的频繁扩容和缩容操作；

分析一下Java中的HashMap数据结构

HashMap是Java中常用的一种数据结构，主要是实现的Map接口，可以将键（Key）映射到值（Value）上。下面是对HashMap的简单分析：

原理：HashMap底层采用的是数组+链表/红黑树实现，用数组存储元素，通过key的hashCode（）方法得到元素的存储位置，可能会存在哈希冲突，当哈希冲突时，会采用链表或者红黑树等数据结构来存储值；

哈希冲突：由于哈希算法不可避免的存在哈希冲突，因此HashMap在插入元素时需要进行哈希冲突的处理，可以通过链表，红黑树等数据结构来存储值。在JDK8中，当链表长度达到8时，链表转换成红黑树，当红黑树节点数量少于6时，红黑树退化成链表；

扩容机制：当HashMap中元素个数超过负载因子（默认为0.75）时，会自动进行扩容操作，将容量翻倍，同时将所有元素重新hash并存储到新的数组中；

并发性：HashMap在多线程环境下存在线程安全问题，因为多个线程可能同时对同一个哈希桶进行操作，可能会导致链表成环等问题。在 JDK8 中，HashMap 采用了 CAS 和 synchronized 等机制来保证线程安全；

性能优化：为了提高HashMap的性能，可以通过指定初始容量，负载因子，使用LinkedHashMap等方式进行优化。同时为了避免哈希冲突，可以通过优化哈希函数，使用更好的哈希算法来进行优化；