集合
长度可以实现自动扩容和截断，如果不指定泛型可以保存任何类型数据，默认放进去的是Object类型数据，可以保存对象，自身提供了一些列操作对象的方法
集合包括单列集合和双列集合，二者分别对应Collection接口和Map接口，且这两个接口都实现了同一个父接口Iterator
单列接口 Collection
List接口的实现类
支持索引，有序，插入和取出有序
允许重复元素
继承了Collection接口中的所有方法，并且多了一些特有方法
List接口的实现类ArrayList — 大数据量下适合查找，不适合添加删除
底层是一个Object类型的可变数组，支持null在内的所有元素，有序，非同步(线程不安全)
public class ArrayList<E> extends AbstractList<E> implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable{}
- ArrayList继承了AbstractList抽象类，拥有了相关的添加删除修改遍历等功能
- ArrayList实现了List，List底层使用数组保存元素，所以其基本都是对数组进行操作
- ArrayList实现了RandomAccess接口，即提供了快速随机访问功能，可通过元素的序号快速访问所要找的元素对象
- ArrayList实现了Cloneable接口，能被克隆
- ArrayList实现了java.io.Serializable接口，所以ArrayList支持序列化
在创建ArrayList集合时，有三种构造方法：
- 无参构造 默认初始化容量为10(jdk 1.8 后 为0)
- 有参构造 参数为int型数字， 集合默认长度为指定长度
- 有参构造 参数为Object类型，定义集合保存数据类型
add()方法
每次添加元素时，都会判断当前数组是否需要扩容，即当前元素个数是否大于数组长度，需要扩容调用grow()方法，计算新的数组长度，以1.5倍扩容，再调用copyof()方法进行拷贝扩容，方法内会声明一个新数组，将旧数组的数据复制到新数组中，并将索引赋给新数组
remove()方法
remove方法会让所删元素以后的所有元素前移一位，并把最后一位置空，方便GC
ArrayList实现了fast-fail机制，即快速失败机制，通过对modcount判断是否有其他线程修改了当前ArrayList
如果大家没听过快速失败机制，应当是没有遇到过ConcurrentModificationException这个异常，下面大概解释一下，在多线程的环境下，当线程A对ArrayList进行修改时，每修改一次，参数nodcount就会+1。当修改完成后，进行数据迭代遍历时，在迭代器初始化或者过程中，会将modcount赋给迭代器的expectedModCount。此时线程B完成了对同一ArrayList的修改，modcount+1，此时的modcount和expectedModCount数值不相等，所以在遍历ArrayList时，迭代器内部会对modcount和expectedModCount数值进行判断二者是否相等，不相等说明数据被修改，此时的数据不是最新的，直接会抛出ConcurrentModificationException这个异常
那么在高并发情况下，需要用到ArrayList类型保存数据，但是又不能总抛异常吧，这个时候直接加锁是没有用的，那用什么呢？？？可以用这个CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteArrayList —采用写时复制，实现读写分离，且线程安全
CopyOnWriteArrayList 底层也是一个Object[]数组，和ArrayList基本一致，允许所有类型的值包括null
仅有一个构造，创建一个初始长度为0的数组，每添加一个元素数组长度+1
CopyOnWriteArrayList 为什么会线程安全呢？
原因是：CopyOnWriteArrayList 的每次增删改操作都会声明一个新数组，将旧数组copyof()到新数组中，再将旧数组的索引赋给新数组
CopyOnWriteArrayList 除了读操作，其他操作都有加锁和释放锁的过程，这就保证了在高并发的状态下数据的安全性，但是也造成了CopyOnWriteArrayList 只能保证数据的最终一致性，不能保证数据的实时一致性。即当一个线程在修改数据时，其他线程读到的是旧数据的值，出现脏读
CopyOnWriteArrayList适合读多写少的数据，且因为采用写时复制技术，所以对内存占用大，在实际应用中如果数据量大的情况，我们可以用ConcurrentHashMap来代替
| 方法 | 时间复杂度 | 备注 |
|---|---|---|
| get() | O(1) | 直接查找下标元素 |
| add() | O(1) | 直接插入到数组最后 |
| add(index，E) | O(n) | 插入点后所有元素后移 |
| remove() | O(n) | 删除点后所有元素前移 |
List接口实现类LinkedList —大数据量下适合增删不适合查找
底层是一个双向链表，LinkedList中维护了两个属性，first和last（头结点和尾节点），每个节点Node又维护了prev、item、next三个属性，prve指向前一个节点，last指向后一个节点，item为当前节点保存的数据
有序，支持null在内的所有元素，基于链表的非同步实现
public class LinkedList<E>
extends AbstractSequentialList<E>
implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable
- LinkedList实现了Deque接口，这是其链表结构的基础
- 其他的就不在赘述了
创建LinkedList时，有两种构造：
- 无参构造 声明一个空链表( 闭环链表 )
- 有参构造 参数为Object，定义链表数据类型
addAll（int index，collection<? Extends E> e）方法：
addAll()方法最后也会调用该有参方法。本方法先判断插入的位置是否合法，在将集合转换为数组，插入数组
remove方法 取出prev和last对前后节点的指向
Linkedlist查找采用的是 类二分查找，先判断用index与链表长度size/2比较，确定在链表的那个部分，然后再去对应的部分查找，这样最多遍历半个集合就可找到，但是只会从头结点正序遍历或尾节点倒序遍历，所以查找元素越靠近链表的size中间点，效率越低，实际这个效率是很低的
说一个我以前查到的小知识（实在不好意思，时间太久，出处想不起来了）：
Linkedlist底层在遍历时，会先将Linkedlist转化为数组而不是直接用集合遍历，其实二者的遍历效果是一样的，为什么要转换再遍历呢？
- 如果直接遍历集合的话，那么在遍历过程中需要插入元素，在堆上分配内存空间，修改指针域，这个过程中就会一直占用着这个集合，考虑正确同步的话，其他线程只能一直等待。
- 如果转化为数组，只需要遍历集合，而遍历集合过程中不需要额外的操作，所以占用的时间相对是较短的，这样就利于其他线程尽快的使用这个集合。说白了，就是有利于提高多线程访问该集合的效率，尽可能短时间的阻塞。
| 方法 | 时间复杂度 | 备注 |
|---|---|---|
| get() | O(n) | 经最多一次遍历找到 |
| add() | O(1) | 直接插入到链表最后 |
| add(index，E) | O(n) | 查找到所插入位置，进行指针指向更改操作 |
| remove() | O(1) | 直接指针指向更改操作 |
List接口实现类Vector
大致与ArrayList一样，扩容倍数为2，是同步的
ArrayList与Vector对比
| ArrayList | Vector | |
|---|---|---|
| 底层结构 | 可变数组Object | 可变数组 |
| 出现版本 | 1.2 | 1.0 |
| 同步 | 不同步 | 同步 |
| 效率 | 高 | 低 |
| 扩容倍数 | 1.5 | 2.0 |
ArrayList与Linkedlist对比
| ArrayList | Linkedlist | |
|---|---|---|
| 底层结构 | 可变数组Object | 双向链表 |
| 出现版本 | 1.2 | 1.2 |
| 同步 | 不同步 | 不同步 |
| 增删效率 | 低 | 高 |
| 改查效率 | 高 random-access | 低 类二分查找 |
对于随机访问的两个方法get和set，ArrayList效率高于linkedlist，因为linkedlist需要移动指针
对于增删的两个方法，add和remove，linkedlist效率高，因为ArrayList需要移动元素
Set接口实现类
无序，插入和取出没有顺序，没有索引
不允许重复元素，所以最多包含一个null
如果实现类是Hashset和LinkedHashset要求元素类型必须实现hashcode和equals方法
如果实现类是Treeset要求元素类型必须实现compareable接口并实现compareTo方法或者在Treeset构造器中加入comparaor实现类对象，并实现compare方法
Set接口实现类Hashset
底层结构维护了一个Hashmap，即底层和Hashmap一样是一个哈希表结构
有关Hashmap相关知识可以点击这里
public class HashSet<E>
extends AbstractSet<E>
implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable
Hashset是如何过滤重复项的：通过hashcode和equals方法确定
首先，通过hashcode计算某元素值的索引值，如果在当前set中的索引处没有其他元素则直接添加，如果已有元素，则调用equals方法进行判断是否相等，直接覆盖
注意：待添加的元素需要重写hashcode和equals方法，所以判断等是根据自定义的方法进行的
Hashset底层是Hashmap，可是Hashmap是K-V结构，保存的是键值对，而Hashset保存的是值，这是为什么呢？
hashset底层的确是hashmap，且也是K-V结构，但是它的K值是对象的值，它的V是一个PRESENT常量的Object对象
hashset在去重时，是通过hashcode和equals方法实现的，所以hashset去重依靠的是hashcode进行K的比较，因为V都是PRESENT的Object常量所以无需比较，hashmap是依靠hashcode确定位置，equals进行值的比较
Hashset同样面临高并发问题，所以这里也可以引入
CopyOnWriteHashset 写时复制 读写分离
底层是一个Hashset，实质是一个hashmap，写时复制和读写分离具体理解可以参考CopyOnWriteArraylist，其他方法等均和Hashset无太大差别
Set接口的实现类Treeset
底层结构维护了一个Treemap，即底层和Treemap一样都是红黑树( 二叉树一种 )，可以实现对元素的自然排序和定制排序。添加元素时，会先判断有无比较器，如果有会按照比较器的比较规则进行排序，如果没有按照元素本身的比较性进行排序
public class TreeSet<E> extends AbstractSet<E>
implements NavigableSet<E>, Cloneable, java.io.Serializable{}
实现了NavigableSet接口，是Treeset实现排序的关键接口，NavigableSet是Sortedset的子接口
四个构造函数
无参 按照元素自然排序
有参 参数为collection类型 指定类型的自然排序set
有参 参数为comparator比较器 定制排序
有参 参数为sortedset
Hashset如何去重？
通过调用比较方法，将待添加元素和所有元素比较，返回值为0则为重复项
自然排序：
要求待添加元素实现compareable接口，并实现compareTo方法
定制排序：
待添加元素不用实现compareable接口，只要在hashset接口的构造器中传入comparator实现类对象（匿名内部类）即可，并实现compare方法
Set接口的实现类LinkedHashset
底层结构继承了hashset，底层使用一个linkedhashmap，即底层和linkedhashmap一样，是哈希表+双向链表构成，所以可以保证插入和取出顺序一致
Fast-Fail 实现了快速失败机制
不同步
868
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
