本文详细介绍了JAVA集合中的ArrayList和HashMap的扩容机制，ArrayList在指定和未指定初始化容量时的扩容策略，以及HashMap的扩容和解决哈希冲突的方法。还探讨了ArrayList与Vector的区别，以及HashMap与Hashtable的不同。此外，分析了ArrayList和LinkedList、HashMap和HashTable在性能和使用场景上的差异。最后，讨论了如何选择合适的集合类以及使用自定义类作为Map的key时需要注意的事项。
JAVA集合整体结构
由JAVA集合的UML图可以看出，JAVA的集合主要分为两大类接口，分别是Collection和Map接口，其中Collection接口的实现包含Set,Queue,List三类接口。List的实现由三种，分别是LinkedList、ArrayList、Vector，下文简述了它们的特性。
Map接口实现类包含HashMap(非线程安全）HashTable(线程安全) EnumMap,IdentityHashMap，WeekHashMap实现类以及SortedMap接口
ArrayList扩容机制
- 指定初始化容量的扩容
结论：当ArrayList中的元素达到指定的容量后进行扩容，扩容为旧容量的1.5倍
部分源码：
//1、指定初始化容量
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>(6);
for (int i = 1; i < 13; i++) {
//2、i==6 开始第一次扩容 6+6*1.5=9 ；i==12 开始第二次扩容【如果是奇数的话，向下取整】9+9*1.5 = 13
list.add(i);
}
//2、扩容算法
private void grow(int minCapacity) {
// overflow-conscious code
int oldCapacity = elementData.length;
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
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);
}
- 未指定初始化容量的扩容
结论：当第一次添加元素的时候进行扩容，后面为达到临界值的1.5倍
//3、不指定初始化大小
ArrayList<Integer> list1 = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i < 12; i++) {
//4、i==1 进行第一次扩容，扩容大小为默认值即10， i==11，进行第二次扩容 10+10*0.5 = 15
list1.add(i);
}
//ArrayList add
public boolean add(E e) {
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
elementData[size++] = e;
return true;
}
private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
//未指定参数,初始化容量即默认容量10
if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
}
ensureExplicitCapacity(minCapacity);
}
//判断是否进行扩容，当所需的最小容量大于当前的总容量时，进行扩容
private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
modCount++;
// overflow-conscious code
if (minCapacity - elementData.length > 0)
grow(minCapacity);
}
//扩容方法
private void grow(int minCapacity) {
// overflow-conscious code
int oldCapacity = elementData.length;
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
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);
}
ArrayList和Vector的区别（是否有序、是否重复、数据结构、底层实现）
ArrayList和Vector都实现了List接口，他们都是有序集合，并且存放的元素是允许重复的。它们的底层都是通过数组来实现的，因此列表这种数据结构检索数据速度快，但增删改速度慢。
而ArrayList和Vector的区别主要在两个方面：
第一，线程安全。Vector是线程安全的，而ArrayList是线程不安全的。因此在如果集合数据只有单线程访问，那么使用ArrayList可以提高效率。而如果有多线程访问你的集合数据，那么就必须要用Vector，因为要保证数据安全。
第二，数据增长。ArrayList和Vector都有一个初始的容量大小，当存储进它们里面的元素超过了容量时，就需要增加它们的存储容量。ArrayList每次增长原来的0.5倍，而Vector增长原来的一倍。ArrayList和Vector都可以设置初始空间的大小，Vector还可以设置增长的空间大小，而ArrayList没有提供设置增长空间的方法。
ArrayList和LinkedList的区别
1、ArrayList查询快，插入和删除慢
2、LinkedList插入删除快，查询慢
3、ArrayList底层数据结构是数组，LinkedList底层数据结构是链表
HashMap和Hashtable的区别
HashMap和Hashtable都实现了Map接口，并且都是key-value的数据结构。它们的不同点主要在三个方面：
第一，Hashtable是Java1.1的一个类，它基于陈旧的Dictionary类。而HashMap是Java1.2引进的Map接口的一个实现。
第二，Hashtable是线程安全的，也就是说是线程同步的，而HashMap是线程不安全的。也就是说在单线程环境下应该用HashMap，这样效率更高。
第三，HashMap允许将null值作为key或value，但HashTable不允许（会抛出NullPointerException）。
List 和 Map 区别？（数据结构，存储特点）
这个要从两个方面来回答，一方面是List和Map的数据结构，另一方面是存储数据的特点。
在数据结构方面，List存储的是单列数据的集合，而Map存储的是key、value类型的数据集合。
在数据存储方面，List存储的数据是有序且可以重复的，而Map中存储的数据是无序且key值不能重复（value值可以重复）。
HashMap详解
- HashMap的实现原理
Hashmap概述：HashMap是基于map接口的实现，此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
HashMap的数据结构，jdk1.7 数组+链表，jdk1.8 数组+链表（当链表长度大于8的时候转红黑树）
HashMap是基于hash算法实现的
HashMap的put操作
第一步：通过key的hashcode重新hash计算出当前对象在数组的下标值。
第二步：存储时，如果出现hash值相同的key，此时有两种情况。(1)如果key相同，则覆盖原始值；(2)如果key不同（出现冲突），则将当前的key-value放入链表中
第三步：获取时，直接找到hash值对应的下标，在进一步判断key是否相同，从而找到对应值。
理解了以上过程就不难明白HashMap是如何解决hash冲突的问题，核心就是使用了数组的存储方式，然后将冲突的key的对象放入链表中，一旦发现冲突就在链表中做进一步的对比。 - HashMap在Jdk7和Jdk8之间的区别
在Java中保存数据有两种基本的数据结构数组和链表，数组的特点是寻址容易，但是插入和删除困难，链表的特点是插入和删除容易，但是寻址困难，结合二者的优缺点，使用拉链法来解决hash冲突
Jdk1.8之前采用的是拉链法。拉链法：将链表和数组进行结合。也就是说创建一个链表数组，数组的每一格代表一个链表，将产生冲突的hash的元素放入链表即可。
JDK1.8之后
相比于之前的版本，jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。
红黑树专题详解
- HashMap的put方法的具体流程
当我们put的时候，首先计算 key的hash值，这里调用了 hash方法，hash方法实际是让key.hashCode()与key.hashCode()>>>16进行异或操作，高16bit补0，一个数和0异或不变，所以 hash 函数大概的作用就是：高16bit不变，低16bit和高16bit做了一个异或，目的是减少碰撞。按照函数注释，因为bucket数组大小是2的幂，计算下标index = (table.length - 1) & hash，如果不做 hash 处理，相当于散列生效的只有几个低 bit 位，为了减少散列的碰撞，设计者综合考虑了速度、作用、质量之后，使用高16bit和低16bit异或来简单处理减少碰撞，而且JDK8中用了复杂度 O（logn）的树结构来提升碰撞下的性能。
//hash算法，用于计算key在数组中的下标
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//hash的put操作
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//tab Node数组,p数组中的元素,n 数组长度,i 存储元素的数组下标
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果table为空或长度为0，进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//tab[i] = null,数组上直接插入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//产生hash冲突
else {
Node<K,V> e; K k;
//判断key是否相同，如果相同则覆盖
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//判断key是否是TreeNode(红黑树节点)，如果是则在红黑树中进行插入操作
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//在链表中插入或覆盖
else {
//遍历链表，key是否存在，如果存在则直接覆盖，不存在则在链表尾部插入
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//链表尾部插入
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//判断链表长度是否大于8，大于8则转红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//key存在则覆盖
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;
//判断是否需要进行扩容操作，大于阈值则进行扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
⑤.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
- HashMap的扩容操作
①.在jdk1.8中，resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时，就调用resize方法进行扩容；
②.每次扩展的时候，都是扩展2倍；
③.扩展后Node对象的位置要么在原位置，要么移动到原偏移量两倍的位置。
在putVal()中，我们看到在这个函数里面使用到了2次resize()方法，resize()方法表示的在进行第一次初始化时会对其进行扩容，或者当该数组的实际大小大于其临界值值(第一次为12),这个时候在扩容的同时也会伴随的桶上面的元素进行重新分发，这也是JDK1.8版本的一个优化的地方，在1.7中，扩容之后需要重新去计算其Hash值，根据Hash值对其进行分发，但在1.8版本中，则是根据在同一个桶的位置中进行判断(e.hash & oldCap)是否为0，重新进行hash分配后，该元素的位置要么停留在原始位置，要么移动到原始位置+增加的数组大小这个位置上
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
//oldTab 指向hash桶数组
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//如果桶数组的容量不为空
if (oldCap > 0) {
//如果容量大于了最大容量则赋予证书的最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//阈值为整数的最大值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//如果旧容量扩容后仍然小于最大容量，并且oldCap大于默认的16 则对阈值进行扩容
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//有参构造时，threshold 赋值给新的容量
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//无参构造时，newCap 赋值默认容量 16 newThr = 16*0.75
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
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;
// 如果原先的数组没有初始化，那么resize的初始化工作到此结束，否则进入扩容元素重排逻辑，使其均匀的分散
// 即如果数组已经初始化，则进行再hash重新计算位置，重新计算的位置：要么在原来的位置上，要么在原来的位置+数组增量上
if (oldTab != null) {
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 { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
- HashMap是怎么解决Hash冲突的
Hash，一般翻译为“散列”，也有直接音译为“哈希”的，这就是把任意长度的输入通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值（哈希值）；这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
所有散列函数都有如下一个基本特性：根据同一散列函数计算出的散列值如果不同，那么输入值肯定也不同。但是，根据同一散列函数计算出的散列值如果相同，输入值不一定相同。
什么是哈希冲突？
当两个不同的输入值，根据同一散列函数计算出相同的散列值的现象，我们就把它叫做碰撞（哈希碰撞）。
在Java中，保存数据有两种比较简单的数据结构：数组和链表。数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；链表的特点是：寻址困难，但插入和删除容易；所以我们将数组和链表结合在一起，发挥两者各自的优势，使用一种叫做链地址法的方式可以解决哈希冲突：
这样我们就可以将拥有相同哈希值的对象组织成一个链表放在hash值所对应的bucket下，但相比于hashCode返回的int类型，我们HashMap初始的容量大小DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4（即2的四次方16）要远小于int类型的范围，所以我们如果只是单纯的用hashCode取余来获取对应的bucket这将会大大增加哈希碰撞的概率，并且最坏情况下还会将HashMap变成一个单链表，所以我们还需要对hashCode作一定的优化。
hash函数
//hash算法，用于计算key在数组中的下标
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
通过hash函数一个两次扰动，即一次位运算和一次异或运算降低hash碰撞的概率
通过上面的链地址法（使用散列表）和扰动函数我们成功让我们的数据分布更平均，哈希碰撞减少，但是当我们的HashMap中存在大量数据时，加入我们某个bucket下对应的链表有n个元素，那么遍历时间复杂度就为O(n)，为了针对这个问题，JDK1.8在HashMap中新增了红黑树的数据结构，进一步使得遍历复杂度降低至O(logn)；
- 能否使用任何类作为Map的key
可以使用任何类作为 Map 的 key，然而在使用之前，需要考虑以下几点：
如果类重写了 equals() 方法，也应该重写 hashCode() 方法。
类的所有实例需要遵循与 equals() 和 hashCode() 相关的规则。
如果一个类没有使用 equals()，不应该在 hashCode() 中使用它。
用户自定义 Key 类最佳实践是使之为不可变的，这样 hashCode() 值可以被缓存起来，拥有更好的性能。不可变的类也可以确保 hashCode() 和 equals() 在未来不会改变，这样就会解决与可变相关的问题了。
7. HashMap为什么不直接使用hashcode()处理过后的hash值作为table的下标
答：String、Integer等包装类的特性能够保证Hash值的不可更改性和计算准确性，能够有效的减少Hash碰撞的几率
都是final类型，即不可变性，保证key的不可更改性，不会存在获取hash值不同的情况
内部已重写了equals()、hashCode()等方法，遵守了HashMap内部的规范（不清楚可以去上面看看putValue的过程），不容易出现Hash值计算错误的情况；
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