HashMap
对于JAVA求职者来说,HashMap 可谓是重中之重,是面试必考点。然而 HashMap 的知识点非常多,复习起来花费精力很大,库森当年校招面试时就经历过这种痛苦,结合自己的面试经验,斗胆写一篇关于 HashMap 的面试专题文章,希望对小伙伴有所帮助!
存储结构
HashMap的底层数据结构是什么?
在JDK1.7 和JDK1.8 中有所差别:
在JDK1.7 中,由“数组+链表”组成,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。
在JDK1.8 中,由“数组+链表+红黑树”组成。当链表过长,则会严重影响 HashMap 的性能,红黑树搜索时间复杂度是 O(logn),而链表是糟糕的 O(n)。因此,JDK1.8 对数据结构做了进一步的优化,引入了红黑树,链表和红黑树在达到一定条件会进行转换:
-
当链表超过 8 且数据总量超过 64 才会转红黑树。
-
将链表转换成红黑树前会判断,如果当前数组的长度小于 64,那么会选择先进行数组扩容,而不是转换为红黑树,以减少搜索时间。

更深入的面试问题,
为什么在解决 hash 冲突的时候,不直接用红黑树?而选择先用链表,再转红黑树?
因为红黑树需要进行左旋,右旋,变色这些操作来保持平衡,而单链表不需要。当元素小于 8 个的时候,此时做查询操作,链表结构已经能保证查询性能。当元素大于 8 个的时候, 红黑树搜索时间复杂度是 O(logn),而链表是 O(n),此时需要红黑树来加快查询速度,但是新增节点的效率变慢了。
因此,如果一开始就用红黑树结构,元素太少,新增效率又比较慢,无疑这是浪费性能的。
不用红黑树,用二叉查找树可以么?
可以。但是二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构(这就跟原来使用链表结构一样了,造成很深的问题),遍历查找会非常慢。
为什么链表改为红黑树的阈值是 8?
是因为泊松分布,我们来看作者在源码中的注释:
Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
use them only when bins contain enough nodes to warrant use
(see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
removal or resizing) they are converted back to plain bins. In
usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are
rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of
nodes in bins follows a Poisson distribution
(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
parameter of about 0.5 on average for the default resizing
threshold of 0.75, although with a large variance because of
resizing granularity. Ignoring variance, the expected
occurrences of list size k are (exp(-0.5) pow(0.5, k) /
factorial(k)). The first values are:
0: 0.60653066
1: 0.30326533
2: 0.07581633
3: 0.01263606
4: 0.00157952
5: 0.00015795
6: 0.00001316
7: 0.00000094
8: 0.00000006
more: less than 1 in ten million
翻译过来大概的意思是:理想情况下使用随机的哈希码,容器中节点分布在 hash 桶中的频率遵循泊松分布,按照泊松分布的计 算公式计算出了桶中元素个数和概率的对照表,可以看到链表中元素个数为 8 时的概率已经非常小,再多的就更少了,所以原作者在选择链表元素个数时选择了 8,是根据概率统计而选择的。
字段结构
默认加载因子是多少?为什么是 0.75,不是 0.6 或者 0.8 ?
回答这个问题前,我们来先看下HashMap的默认构造函数:
int threshold; // 容纳键值对的最大值
final float loadFactor; // 负载因子
int modCount;
int size;
Node[] table的初始化长度length(默认值是16),Load factor为负载因子(默认值是0.75),threshold是HashMap所能容纳键值对的最大值。threshold = length * Load factor。也就是说,在数组定义好长度之后,负载因子越大,所能容纳的键值对个数越多。
默认的loadFactor是0.75,0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择,一般不要修改,除非在时间和空间比较特殊的情况下 :
-
如果内存空间很多而又对时间效率要求很高,可以降低负载因子Load factor的值 。
-
相反,如果内存空间紧张而对时间效率要求不高,可以增加负载因子loadFactor的值,这个值可以大于1。
我们来追溯下作者在源码中的注释(JDK1.7):
As a general rule, the default load factor (.75) offers a good tradeoff between time and space costs. Higher values decrease the space overhead but increase the lookup cost (reflected in most of the operations of the HashMap class, including get and put). The expected number of entries in the map and its load factor should be taken into account when setting its initial capacity, so as to minimize the number of rehash operations. If the initial capacity is greater than the maximum number of entries divided by the load factor, no rehash operations will ever occur.
翻译过来大概的意思是:作为一般规则,默认负载因子(0.75)在时间和空间成本上提供了很好的折衷。较高的值会降低空间开销,但提高查找成本(体现在大多数的HashMap类的操作,包括get和put)。设置初始大小时,应该考虑预计的entry数在map及其负载系数,并且尽量减少rehash操作的次数。如果初始容量大于最大条目数除以负载因子,rehash操作将不会发生。
索引计算
HashMap 中 key 的存储索引是怎么计算的?
首先根据key的值计算出hashcode的值,然后根据hashcode计算出hash值,最后通过hash&(length-1)计算得到存储的位置。看看源码的实现:
// jdk1.7
方法一:
static int hash(int h) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode(); // 为第一步:取hashCode值
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
方法二:
static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源码,jdk1.8没有这个方法,但实现原理一样
return h & (length-1); //第三步:取模运算
}
// jdk1.8
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
/*
h = key.hashCode() 为第一步:取hashCode值
h ^ (h >>> 16) 为第二步:高位参与运算
*/
}
这里的 Hash 算法本质上就是三步:取key的 hashCode 值、根据 hashcode 计算出hash值、通过取模计算下标。其中,JDK1.7和1.8的不同之处,就在于第二步。我们来看下详细过程,以JDK1.8为例,n为table的长度。

扩展出以下几个问题,
JDK1.8 为什么要 hashcode 异或其右移十六位的值?
因为在JDK 1.7 中扰动了 4 次,计算 hash 值的性能会稍差一点点。 从速度、功效、质量来考虑,JDK1.8 优化了高位运算的算法,通过hashCode()的高16位异或低16位实现:(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)。这么做可以在数组 table 的 length 比较小的时候,也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中,同时不会有太大的开销。
为什么 hash 值要与length-1相与?
- 把 hash 值对数组长度取模运算,模运算的消耗很大,没有位运算快。
- 当 length 总是 2 的n次方时,h& (length-1) 运算等价于对length取模,也就是 h%length,但是 & 比 % 具有更高的效率。
HashMap数组的长度为什么是 2 的幂次方?
这样做效果上等同于取模,在速度、效率上比直接取模要快得多。除此之外,2 的 N 次幂有助于减少碰撞的几率。如果 length 为2的幂次方,则 length-1 转化为二进制必定是11111……的形式,在与h的二进 制与操作效率会非常的快,而且空间不浪费。我们来举个例子,看下图:

当 length =15时,6 和 7 的结果一样,这样表示他们在 table 存储的位置是相同的,也就是产生了碰撞,6、7就会在一个位置形成链表,4和5的结果也是一样,这样就会导致查询速度降低。
如果我们进一步分析,还会发现空间浪费非常大,以 length=15 为例,在 1、3、5、7、9、11、13、15 这八处没有存放数据。因为hash值在与14(即 1110)进行&运算时,得到的结果最后一位永远都是0,即 0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的。
补充数组容量计算的小奥秘
HashMap 构造函数允许用户传入的容量不是 2 的 n 次方,因为它可以自动地将传入的容量转换为 2 的 n 次方。会取大于或等于这个数的 且最近的2次幂作为 table 数组的初始容量,使用tableSizeFor(int)方法,如 tableSizeFor(10) = 16(2 的 4 次幂),tableSizeFor(20) = 32(2 的 5 次幂),也就是说 table 数组的长度总是 2 的次幂。JDK1.8 源码如下:
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
/*
解释:位或( | )
int n = cap - 1; 让cap-1再赋值给n的目的是另找到的目标值大于或等于原值。例如二进制1000,十进制数值为8。如果不对它减1而直接操作,将得到答案10000,即16。显然不是结果。减1后二进制为111,再进行操作则会得到原来的数值1000,即8。
*/
put方法
HashMap 的put方法流程?
简要流程如下:
-
首先根据 key 的值计算 hash 值,找到该元素在数组中存储的下标;
-
如果数组是空的,则调用 resize 进行初始化;
-
如果没有哈希冲突直接放在对应的数组下标里;
-
如果冲突了,且 key 已经存在,就覆盖掉 value;
-
如果冲突后,发现该节点是红黑树,就将这个节点挂在树上;
-
如果冲突后是链表,判断该链表是否大于 8 ,如果大于 8 并且数组容量小于 64,就进行扩容;如果链表节点大于 8 并且数组的容量大于 64,则将这个结构转换为红黑树;否则,链表插入键值对,若 key 存在,就覆盖掉 value。

详细分析,见JDK1.8HashMap 的 put 方法源码:
public V put(K key, V value) {
// 对key的hashCode()做hash
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 步骤1:tab为空则创建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 步骤2:计算index,并对null做处理
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 步骤3:节点key存在,直接覆盖value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 步骤4:判断该链为红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 步骤5:该链为链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//链表长度大于8转换为红黑树进行处理
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// key已经存在直接覆盖value
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 步骤6:超过最大容量 就扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
// 第31行treeifyBin方法部分代码
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 如果大于8但是数组容量小于64,就进行扩容
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
}
扩展的问题
JDK1.7 和1.8 的put方法区别是什么?
区别在两处:
解决哈希冲突时,JDK1.7 只使用链表,JDK1.8 使用链表+红黑树,当满足一定条件,链表会转换为红黑树。
链表插入元素时,JDK1.7 使用头插法插入元素,在多线程的环境下有可能导致环形链表的出现,扩容的时候会导致死循环。因此,JDK1.8使用尾插法插入元素,在扩容时会保持链表元素原本的顺序,就不会出现链表成环的问题了,但JDK1.8 的 HashMap 仍然是线程不安全的,具体原因会在另一篇文章分析。
扩容机制
HashMap 的扩容方式?
Hashmap 在容量超过负载因子所定义的容量之后,就会扩容。Java 里的数组是无法自动扩容的,方法是将 Hashmap 的大小扩大为原来数组的两倍,并将原来的对象放入新的数组中。
那扩容的具体步骤是什么?让我们看看源码。
先来看下JDK1.7 的代码:
void resize(int newCapacity) { //传入新的容量
Entry[] oldTable = table; //引用扩容前的Entry数组
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1),这样以后就不会扩容了
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一个新的Entry数组
transfer(newTable); //!!将数据转移到新的Entry数组里
table = newTable; //HashMap的table属性引用新的Entry数组
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
}
这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组,transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table; //src引用了旧的Entry数组
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
Entry<K,V> e = src[j]; //取得旧Entry数组的每个元素
if (e != null) {
src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用(for循环后,旧的Entry数组不再引用任何对象)
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //!!重新计算每个元素在数组中的位置
e.next = newTable[i]; //标记[1]
newTable[i] = e; //将元素放在数组上
e = next; //访问下一个Entry链上的元素
} while (e != null);
}
}
}
newTable[i] 的引用赋给了 e.next ,也就是使用了单链表的头插入方式,同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置;这样先放在一个索引上的元素终会被放到 Entry 链的尾部(如果发生了 hash 冲突的话)。
JDK1.8的优化
扩容在JDK1.8中有什么不一样?
JDK1.8做了两处优化:
-
resize 之后,元素的位置在原来的位置,或者原来的位置 +oldCap (原来哈希表的长度)。不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算hash ,只需要看看原来的 hash 值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引 + oldCap ”。这个设计非常的巧妙,省去了重新计算 hash 值的时间。
如下图所示,n 为 table 的长度,图(a)表示扩容前的 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例,图(b)表示扩容后 key1 和key2 两种 key 确定索引位置的示例,其中 hash1 是 key1 对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算 hash 之后,因为 n 变为 2倍,那么 n-1 的 mask 范围在高位多 1 bit(红色),因此新的index就会发生这样的变化:

- JDK1.7 中 rehash 的时候,旧链表迁移新链表的时候,如果在新表的数组索引位置相同,则链表元素会倒置(头插法)。JDK1.8 不会倒置,使用尾插法。
下图为 16扩充为 32 的 resize 示意图:

感兴趣的小伙伴可以看下 JDK1.8 的 resize 源码:
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值,就扩充为原来的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 计算新的resize上限
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 把每个bucket都移动到新的buckets中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 链表优化重hash的代码块
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原索引放到bucket里
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket里
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
其他
还知道哪些hash算法?
Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围,目的往往是为了节省空间,使得数据容易保存。 比较出名的有MurmurHash、MD4、MD5等等。
key 可以为 Null 吗?
可以,key 为 Null 的时候,hash算法最后的值以0来计算,也就是放在数组的第一个位置。
一般用什么作为HashMap的key?
一般用Integer、String 这种不可变类当 HashMap 当 key,而且 String 最为常用。
- 因为字符串是不可变的,所以在它创建的时候 hashcode 就被缓存了,不需要重新计算。这就是 HashMap 中的键往往都使用字符串的原因。
- 因为获取对象的时候要用到 equals() 和 hashCode() 方法,那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的,这些类已经很规范的重写了 hashCode() 以及 equals() 方法。
用可变类当 HashMap 的 key 有什么问题?
hashcode 可能发生改变,导致 put 进去的值,无法 get 出。如下所示
HashMap<List<String>, Object> changeMap = new HashMap<>();
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("hello");
Object objectValue = new Object();
changeMap.put(list, objectValue);
System.out.println(changeMap.get(list));
list.add("hello world");//hashcode发生了改变
System.out.println(changeMap.get(list));
输出值如下
java.lang.Object@74a14482
null
最后
以上便是 HashMap 的核心面试题了,限于篇幅原因,本文并没有讲到 HashMap 的线程不安全问题,后面会专门写一篇文章讲解,敬请期待呦!
参考
[HashMap](https://www.cnblogs.com/chenssy/p/3521565.html)
HashMap 线程安全问题
我们都知道 HashMap 是线程不安全的,那 HashMap 为什么线程不安全?JDK1.8 还有这些问题吗?如何解决这些问题呢?本文将对该问题进行解密。

多线程下扩容死循环
JDK1.7中的 HashMap 使用头插法插入元素,在多线程的环境下,扩容的时候有可能导致环形链表的出现,形成死循环。因此,JDK1.8使用尾插法插入元素,在扩容时会保持链表元素原本的顺序,不会出现环形链表的问题。
下面看看多线程情况下, JDK1.7 扩容死循环问题的分析。

新建一个更大尺寸的hash表,然后把数据从老的hash表中迁移到新的hash表中。重点看下transfer方法:

假设HashMap初始化大小为2,hash算法就是用key mod 表的长度,在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。负载因子是 1.5 (默认为 0.75 ) ,由公式 threshold=负载因子 * hash表长度可得,threshold=1.5 * 2 =3,size=3,而 size>=threshold 就要扩容,所以 hash表要 resize 成 4。
未resize前的table如下图:

正常的ReHash,得到的结果如下图所示:

我们来看看多线程下的ReHash,假设现在有两个线程同时进行,线程1和线程2,两个线程都会新建新的数组,下面是resize 的过程。
Step1:

假设 线程1 在执行到Entry<K,V> next = e.next;之后,cpu 时间片用完了,被调度挂起,这时线程1的 e 指向 节点A,线程1的 next 指向节点B。
线程2继续执行,

Step2:
线程 1 被调度回来执行。
- 先是执行 newTalbe[i] = e;
- 然后是e = next,导致了e指向了节点B,
- 而下一次循环的next = e.next导致了next指向了节点A。

Step3:
线程1 接着工作。把节点B摘下 来,放到newTable[i]的第一个,然后把e和next往下移。

Step4: 出现环形链表
e.next = newTable[i] 导致A.next 指向了 节点B,此时的B.next 已经指向了节点A,出现环形链表。

如果get一个在此链表中不存在的key时,就会出现死循环了。如 get(11)时,就发生了死循环。
分析见get方法的源码:

for循环中的e = e.next永远不会为空,那么,如果get一个在这个链表中不存在的key时,就会出现死循环了。
多线程的put可能导致元素的丢失
多线程同时执行 put 操作,如果计算出来的索引位置是相同的,那会造成前一个 key 被后一个 key 覆盖,从而导致元素的丢失。此问题在JDK 1.7和 JDK 1.8 中都存在。
我们来看下JDK 1.8 中 put 方法的部分源码,重点看黄色部分:

我们来演示个例子。
假设线程1和线程2同时执行put,线程1执行put(“1”, “A”),线程2执行put(“5”, “B”),hash算法就是用key mod 表的长度,表长度为4,在mod 4 以后都冲突在table[1]这里了。注:下面的例子,只演示了 #1 和#2代码的情况,其他代码也会出现类似情况。
正常情况下,put完成后,table的状态应该是下图中的任意一个。

下面来看看异常情况,两个线程都执行了#1处的if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)这句代码。
此时假设线程1 先执行#2处的tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
那么table会变成如下状态:

紧接着线程2 执行tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
此时table会变成如下状态:

这样一来,元素A就丢失了。
put和get并发时,可能导致get为null
线程1执行put时,因为元素个数超出threshold而导致rehash,线程2此时执行get,有可能导致这个问题。此问题在JDK 1.7和 JDK 1.8 中都存在。
我们来看下JDK 1.8 中 resize 方法的部分源码,重点看黄色部分:

在代码#1位置,用新计算的容量new了一个新的hash表,#2将新创建的空hash表赋值给实例变量table。
注意此时实例变量table是空的,如果此时另一个线程执行get,就会get出null。
巨人的肩膀
http://mailinator.blogspot.com/2009/06/beautiful-race-condition.html
https://coolshell.cn/articles/9606.html
https://juejin.cn/post/6844903554264596487
https://juejin.cn/post/6844903796225605640
Java 集合面试题
常见的集合有哪些?
Java集合类主要由两个根接口Collection和Map派生出来的,Collection派生出了三个子接口:List、Set、Queue(Java5新增的队列),因此Java集合大致也可分成List、Set、Queue、Map四种接口体系。
注意:Collection是一个接口,Collections是一个工具类,Map不是Collection的子接口。
Java集合框架图如下:


图中,List代表了有序可重复集合,可直接根据元素的索引来访问;Set代表无序不可重复集合,只能根据元素本身来访问;Queue是队列集合。
Map代表的是存储key-value对的集合,可根据元素的key来访问value。
上图中淡绿色背景覆盖的是集合体系中常用的实现类,分别是ArrayList、LinkedList、ArrayQueue、HashSet、TreeSet、HashMap、TreeMap等实现类。
线程安全的集合有哪些?线程不安全的呢?
线程安全的:
- Hashtable:比HashMap多了个线程安全。
- ConcurrentHashMap:是一种高效但是线程安全的集合。
- Vector:比Arraylist多了个同步化机制。
- Stack:栈,也是线程安全的,继承于Vector。
线性不安全的:
- HashMap
- Arraylist
- LinkedList
- HashSet
- TreeSet
- TreeMap
Arraylist与 LinkedList 异同点?
- 是否保证线程安全: ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的,也就是不保证线程安全;
- 底层数据结构: Arraylist 底层使用的是Object数组;LinkedList 底层使用的是双向循环链表数据结构;
- 插入和删除是否受元素位置的影响: ArrayList 采用数组存储,所以插入和删除元素的时间复杂度受元素位置的影响。 比如:执行
add(E e)方法的时候, ArrayList 会默认在将指定的元素追加到此列表的末尾,这种情况时间复杂度就是O(1)。但是如果要在指定位置 i 插入和删除元素的话(add(int index, E element))时间复杂度就为 O(n-i)。因为在进行上述操作的时候集合中第 i 和第 i 个元素之后的(n-i)个元素都要执行向后位/向前移一位的操作。 LinkedList 采用链表存储,所以插入,删除元素时间复杂度不受元素位置的影响,都是近似 O(1)而数组为近似 O(n)。 - 是否支持快速随机访问: LinkedList 不支持高效的随机元素访问,而ArrayList 实现了RandmoAccess 接口,所以有随机访问功能。快速随机访问就是通过元素的序号快速获取元素对象(对应于
get(int index)方法)。 - 内存空间占用: ArrayList的空 间浪费主要体现在在list列表的结尾会预留一定的容量空间,而LinkedList的空间花费则体现在它的每一个元素都需要消耗比ArrayList更多的空间(因为要存放直接后继和直接前驱以及数据)。
ArrayList 与 Vector 区别?
- Vector是线程安全的,ArrayList不是线程安全的。其中,Vector在关键性的方法前面都加了synchronized关键字,来保证线程的安全性。如果有多个线程会访问到集合,那最好是使用 Vector,因为不需要我们自己再去考虑和编写线程安全的代码。
- ArrayList在底层数组不够用时在原来的基础上扩展0.5倍,Vector是扩展1倍,这样ArrayList就有利于节约内存空间。
说一说ArrayList 的扩容机制?
ArrayList扩容的本质就是计算出新的扩容数组的size后实例化,并将原有数组内容复制到新数组中去。默认情况下,新的容量会是原容量的1.5倍。
以JDK1.8为例说明:
public boolean add(E e) {
//判断是否可以容纳e,若能,则直接添加在末尾;若不能,则进行扩容,然后再把e添加在末尾
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
//将e添加到数组末尾
elementData[size++] = e;
return true;
}
// 每次在add()一个元素时,arraylist都需要对这个list的容量进行一个判断。通过ensureCapacityInternal()方法确保当前ArrayList维护的数组具有存储新元素的能力,经过处理之后将元素存储在数组elementData的尾部
private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
ensureExplicitCapacity(calculateCapacity(elementData, minCapacity));
}
private static int calculateCapacity(Object[] elementData, int minCapacity) {
//如果传入的是个空数组则最小容量取默认容量与minCapacity之间的最大值
if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
return Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
}
return minCapacity;
}
private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
modCount++;
// 若ArrayList已有的存储能力满足最低存储要求,则返回add直接添加元素;如果最低要求的存储能力>ArrayList已有的存储能力,这就表示ArrayList的存储能力不足,因此需要调用 grow();方法进行扩容
if (minCapacity - elementData.length > 0)
grow(minCapacity);
}
private void grow(int minCapacity) {
// 获取elementData数组的内存空间长度
int oldCapacity = elementData.length;
// 扩容至原来的1.5倍
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
//校验容量是否够
if (newCapacity - minCapacity < 0)
newCapacity = minCapacity;
//若预设值大于默认的最大值,检查是否溢出
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
// 调用Arrays.copyOf方法将elementData数组指向新的内存空间
//并将elementData的数据复制到新的内存空间
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}