Java集合的深入学习

一、Java集合

List：有序可重复集合；

Set：无序不重复集合；

Map：键值对存储，key必须唯一，只有一个key可以为null,value可以有多个null,使用key来搜索value;

测试Map中key为null,而value不为null

@Test
public void test1() {
	Map<String, String> map = new HashMap<>();
	map.put(null, "kenewstar");
	System.out.println(map.get(null));
}

结果如下图：

1.ArrayList与LinkedList

① 两者都是线程不安全的集合；

② 底层数据结构的不同，ArrayList使用Object[]数组存储，LinkedList使用双向链表存储，JDK1.6之前为循环链表，JDK1.7取消了循环链表；

③ 操作优劣，ArrayList使用数组存储，因此查询速度快，插入，删除速度慢，因为需要移动元素的位置，主要是指从指定位置插入删除速度，从末尾添加元素时间复杂度为O(1)，LinkedList使用链表存储，因此添加，删除速度快，无需移动元素即可完成，而查询速度慢，每次查询某个元素都需要从头部节点或尾部节点开始遍历，直到查找到指定元素；

④ 内存空间占用比较，ArrayList使用数组存储，列表后面总是需要预留一部分空间，造成空间浪费，LinkedList的每个元素所占用的空间总是要比ArrayList每个元素的空间大，因为它需要存储前一个节点的位置和后一个节点的位置，从而占用了较多的空间；

2.ArrayList与Vector

ArrayList与Vector一样都是使用Object[]数组作为底层数据结构，但是ArrayList的方法不是同步的，因此是线程不安全的集合，而Vector的每个方法都是同步的，因此是线程安全的，但是当有多个线程同时访问Vector时，只能有一个线程访问它，其他线程只能等待它完成，因此非常耗时；

因此当操作不需要保证线程安全时使用ArrayList比较合适；

3.HashMap与Hashtable

① 线程安全，HashMap是线程不安全的，Hashtable是线程安全的，Hashtable的每个方法都被synchronized修饰，每个方法都是同步的，但是效率低下，因此HashMap是效率比较高，但是线程不安全，Hashtable目前已被淘汰，可使用ConcurrentHashMap替代它；

② HashMap可以有null键，但是在Hashtable不能有null做为键，否则会报NPE即NullPointException空指针异常；

③ 初始容量与扩容大小，创建时如果不指定容量大小，则会使用默认大小，Hashtable默认初始容量大小为11，扩容为2n+1，HashMap默认初始容量大小为16，扩容为2n，若给定初始容量大小Hashtable则直接使用给定的值，HashMap将其扩充为2的幂次方大小，也就是 HashMap 总是使用2的幂作为哈希表的大小；

④ 底层数据结构，JDK1.8之后HashMap中当链表的长度大于阈值（默认8），则将链表转化为红黑树，以减少搜索时间；

HashMap源码（JDK11）：

中文注释是我自己加上去的

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;  
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 默认初始容量： 16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;    	//最大容量大小 
//initialCapacity：初始容量大小
//loadFactor：加载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        //初始容量大于最大容量大小则使用最大容量
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)		
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //加载因子不能为负，不能为非Number类型
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        //使用给定大小
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; //默认加载因子：0.75
}
//保证HashMap总是使用2的幂作为哈希表的大小
static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = -1 >>> Integer.numberOfLeadingZeros(cap - 1);
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

4.HashMap与HashSet

如上图中HashSet的源码中，HashSet底层是基于HashMap实现的，因此HashSet是无序的，不重复的，因为HashMap中的键不能重复，且Map中的元素没有顺序，因此HashSet的默认大小就是HashMap的默认大小为16，HashMap使用键计算HashCode,HashSet使用成员对象计算HashCode值，对于两个对象来说HashCode可能相同，因此使用equals()方法用来判断对象的相等；

5.HashSet检查重复

当HashSet添加元素时，HashSet会先计算元素的HashCode值是否在集合中已存在，若不存在，则直接加入，若HashCode值已存在，则使用equals方法判断HashCode相同的两个元素的值是否相等，如果值相等则元素加入失败，也就是不能有重复元素；

①如果两个对象相等，则HashCode一定相等

②两个对象相等，则equals方法返回为true

③如果两个对象的HashCode相等，对象不一定相等

6.HashMap底层实现

JDK1.8之前使用的是数组加链表结合在一起的链表散列，HashMap通过key的HashCode经过扰动函数处理过后得到Hash值，然后通过（n-1)&hash判断当前元素存放的位置（这里的n指的是数组的长度），如果当前位置存在元素，就判断该元素与添加的元素的hash值以及key是否相同，如果相同，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。扰动函数指HashMap的hash方法，使用hash方法是为了防止实现比较差的hashCode()方法为了减少碰撞；

JDK1.8的HashMap的hash()源码：

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

拉链法，即将链表和数组结合，也就是创建一个链表数组，数组中的每一格就是一个链表，若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可；

JDK1.8之后的哈希表

相比JDK1.8之前，JDK1.8之后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。

7.HashMap的长度

为了能让 HashMap 存取高效，尽量较少碰撞，也就是要尽量把数据分配均匀。我们上面也讲到了过了，Hash 值的范围值-2147483648到2147483647，前后加起来大概40亿的映射空间，只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个40亿长度的数组，内存是放不下的。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来要存放的位置也就是对应的数组下标。这个数组下标的计算方法是“ (n - 1) & hash ”。（n代表数组长度）。这也就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。

这个算法应该如何设计呢？

我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是，重点来了：“取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作（也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是2的 n 次方；）。” 并且 采用二进制位操作 &，相对于%能够提高运算效率，这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。

因为 n 永远是2的次幂，所以 n-1 通过 二进制表示，永远都是尾端以连续1的形式表示（00001111，00000011）
当(n - 1) 和 hash 做与运算时，会保留hash中 后 x 位的 1，
例如 00001111 & 10000011 = 00000011

这样做有2个好处

① &运算速度快，至少比%取模运算块

② 能保证 索引值 肯定在 capacity 中，不会超出数组长度

③ (n - 1) & hash，当n为2次幂时，会满足一个公式：(n - 1) & hash = hash % n

8.ConcurrentHashMap与Hashtable

两者的区别在于实现线程安全的方式不一样；

①底层数据结构，JDK1.7的ConcurrentHashMap底层采用分段的数组+链表实现，JDK1.8采用的结构与HashMap的结构一样，数组+链表/红黑树，Hashtable和JDK1.8之前的HashMap底层数据结构类似都是采用数组+链表的形式，数组是HashMap的主体，链表则是为了解决哈希冲突而存在的；

②线程安全的实现方式，JDK1.7时，ConcurrentHashMap使用了分段锁，对整个桶数组进行分段（Segment），每个锁只锁定容器中的一部分数据，即锁段，多线程访问容器里不同数据段的数据时，不会存在锁竞争，提高并发访问率；JDK1.8摒弃了Segment的概念，而是直接用Node数组+链表+红黑树来实现，并发控制使用synchronized和CAS来操作。

③Hashtable，使用synchronized来保证线程安全，效率非常低，当一个线程访问同步方法时，其他线程也访问同步方法，可能会进入阻塞或轮询状态，例如，另一个线程则不能使用put,get方法向集合中添加或者获取值；

Hashtable

JDK1.7的ConcurrentHashMap

JDK1.8的ConcurrentHashMap

TreeBin：红黑二叉树节点

Node：链表节点

9.ConcurrentHashMap线程实现方式

JDK1.7

将数据分段存储，给每个段加一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据时，其他段的数据也能被其他线程访问。ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成，Segment实现了ReentrantLock，所以Segment是一种可重入锁；

一个ConcurrentHashMap里面包含一个Segment数组，Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构，一个Segment包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素，每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组数据修改时，必须先获得对应的Segment的锁；

JDK1.8

ConcurrrentHashMap取消了分段锁，采用CAS+synchronized来保证并发安全。数据结构和HashMap类似，数组+链表/红黑树；JDK1.8在链表长度超过一定阈值(8)时，将链表转换成红黑树，时间复杂度由O(n)–>O(log(N))，synchronized只锁定当前链表或红黑树的首节点，只要hash不冲突，就不会产生并发；

10.总结

① List

ArrayList--------->Object数组实现

Vector------------ >Object数组实现

LinkedList-------->双向链表，JDK1.6之前为循环链表

② Set

HashSet(无序，唯一)—>基于HashMap实现

LinkedHashSet----------->基于HashSet,其内部是基于LinkedHashMap实现

TreeSet(有序，唯一)----->红黑树（自平衡的排序二叉树）

③ Map

HashMap

JDK1.7---->由数组+链表组成；

JDK1.8---->阈值大于8s时，链表转变成红黑树，减少搜索时间

LinkedHashMap

继承自HashMap，在HashMap 基础上，增加一条双向链表

Hashtable----->数组+链表

TreeMap-------->红黑树（自平衡的排序二叉树）

HashMap

JDK1.7---->由数组+链表组成；

JDK1.8---->阈值大于8s时，链表转变成红黑树，减少搜索时间

LinkedHashMap

继承自HashMap，在HashMap 基础上，增加一条双向链表

Hashtable----->数组+链表

TreeMap-------->红黑树（自平衡的排序二叉树）