数据结构与算法解析：ArrayList、LinkedList与HashMap的实现细节-优快云博客

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Arraylist

按数组下标访问元素—get(i)/set(i,e) 的性能很高，这是数组的基本优势。

直接在数组末尾加入元素—add(e)的性能也高，但如果按下标插入、删除元素—add(i,e), remove(i), remove(e)，则要用System.arraycopy()来移动部分受影响的元素，性能就变差了，这是基本劣势。

关于Arraylist的set方法
一直报错，看了源码才知道在arraylist为空的时候是不允许用set（0，value）来给list赋值的。

add操作可以理解为直接将数组的内容置位，在尾巴上添加，remove（0）操作可以理解为删除index为0的节点，并将后面元素移到0处。

底层的实现的数据结构是数组

add

当我们在ArrayList中增加元素的时候，会使用add函数。他会将元素放到末尾。具体实现如下：

public boolean add(E e) {
    ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
    elementData[size++] = e;
    return true;
}

先是自动扩容然后在末尾加上e并返回true;
以下是ensureCapacityInternal作为自动扩容机制的核心

private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
    if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
        minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
    }
    ensureExplicitCapacity(minCapacity);
}
private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
    modCount++;
    // overflow-conscious code
    if (minCapacity - elementData.length > 0)
        grow(minCapacity);
}
private void grow(int minCapacity) {
    // overflow-conscious code
    int oldCapacity = elementData.length;
    // 扩展为原来的1.5倍
    int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
    // 如果扩为1.5倍还不满足需求，直接扩为需求值
    if (newCapacity - minCapacity < 0)
        newCapacity = minCapacity;
    if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
        newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
    // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
    elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}

看不太懂，但原博主说意为在需要扩容的时候先扩大1.5倍，还是不够的话再直接扩为需求值。这样可以减少扩容次数

set和get函数

Array的set和get函数就比较简单了，先做index检查，然后执行赋值或访问操作：

remove

LinkedList

底层实现的数据结构是双向链表

以双向链表实现。链表无容量限制，但双向链表本身使用了更多空间，也需要额外的链表指针操作。

set和get

这两个函数都调用了node函数，该函数会以O(n/2)的性能去获取一个节点，

就是判断index是在前半区间还是后半区间，如果在前半区间就从head搜索，而在后半区间就从tail搜索。而不是一直从头到尾的搜索。如此设计，将节点访问的复杂度由O(n)变为O(n/2)。

hashmap

非线程同步的，可以为空键值，不是有序的；

两个重要参数

容量(Capacity)和负载因子(Load factor)
简单的说，Capacity就是bucket的大小，Load factor就是bucket填满程度的最大比例。如果对迭代性能要求很高的话，不要把capacity设置过大，也不要把load factor设置过小。

put

PS:
TREEIFY_THRESHOLD是树型阈值默认为 8 红黑树：
红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树，颜色为红色或黑色。在二叉查找树强制一般要求以外，对于任何有效的红黑树我们增加了如下的额外要求：
节点是红色或黑色。根是黑色。所有叶子都是黑色（叶子是NIL节点）。
每个红色节点必须有两个黑色的子节点。（从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点。）
从任一节点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色节点。

1、做key的hashcode判断得到index
2、没碰撞的话放到bucket里
3、碰撞的话生成bucket的链表
4、链表过长的话（超过树型阈值）就转化为红黑树
5、如果判断这个key已经存在，那就替换old value
6、如果bucket满了就resize

get

bucket里的第一个节点，直接命中；
如果有冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry

若为树，则在树中通过key.equals(k)查找，O(logn)；

若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，O(n)。

resize

put的时候发现bucket占用程度超过了LoadFactor设置的比例就resize扩充bucket到两倍，扩充之后需要重新计算index并把节点放到新的bucket里。

1. 什么时候会使用HashMap？他有什么特点？

是基于Map接口的实现，存储键值对时，它可以接收null的键值，是非同步的，HashMap存储着Entry(hash, key, value, next)对象。

2. 你知道HashMap的工作原理吗？

通过hash的方法，通过put和get存储和获取对象。存储对象时，我们将K/V传给put方法时，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，进一步存储，HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时，我们将K传给get，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候，Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来，在Java 8中，如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8)，则使用红黑树来替换链表，从而提高速度。