java常见集合有什么_java 有哪些集合,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

使用Java实现Word文件转PDF文件 不知大家有没有注意到,在开发工作中,我们或多或少都会接触到文档,不管是开发文档,还是用户手册,都会跟文件打交道,对于使用系统的用户来说,文件要下载再打开会比较繁琐,而且会比较耗磁盘空间,很多时候用户直观地想预览这个文件,Word不支持预览,这个就需要将Word转换为PDF格式才能进行预览,但市面上很多转换的都是商业软件,但这拦不到一个想搞技术的程序猿,在此我分享一个我常用的Word转PDF的方法,希望对你们有用。word文件转pdf文件完成,后续将更新excel转pdf示例。准备工作已完成,开始上代码。 阅读详情
文章目录
  • Collection 接口的常用实现类
    • List(有序、可重复)
      • ArrayList
      • LinkedList
    • Set(无序、不可重复)
      • HashSet
      • LinkedHashSet
      • TreeSet
    • Queue(队列,FIFO)
      • LinkedList(实现了Queue接口)
      • PriorityQueue
      • ArrayDeque(高效的双端队列,比LinkedList性能更好)
  • Map 接口的常用实现类
    • HashMap
    • LinkedHashMap
    • TreeMap
    • Hashtable
    • ConcurrentHashMap
  • 其他常用集合工具类
  • 总结对比表

在Java中,集合框架是处理一组对象的核心API,位于java.util包下。常用的集合主要分为两大类:
Collection接口的实现类(存储单列数据),Map接口的实现类(存储键值对数据)

Collection 接口的常用实现类

Collection 是所有单列集合的根接口,其子接口包括 List、Set、Queue 等。

List(有序、可重复)

特点:元素按插入顺序存储,允许重复,可通过索引访问。

常用实现类:

ArrayList

基于动态数组实现,查询快(O(1)),增删慢(O(n))。

适用于频繁读取、较少修改的场景。

    List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("A"); list.add("B");

LinkedList

基于双向链表实现,增删快(O(1)),查询慢(O(n))。

适用于频繁插入、删除的场景(如队列、栈)。

    List<String> list = new LinkedList<>();
list.add("A"); list.add("B");

Set(无序、不可重复)

特点:元素唯一,不保证顺序(部分实现类可排序)。

常用实现类:

HashSet

基于HashMap实现,无序,依赖hashCode()和equals()去重。

适用于需要快速查找、去重的场景。

    Set<String> set = new HashSet<>();
set.add("A"); set.add("B");

LinkedHashSet

继承HashSet,维护插入顺序(基于链表+哈希表)。

适用于需要保留插入顺序的场景。

    Set<String> set = new LinkedHashSet<>();
set.add("A"); set.add("B");

TreeSet

基于红黑树实现,元素自动排序(自然排序或自定义Comparator)。

适用于需要有序数据的场景。

    Set<String> set = new TreeSet<>();
set.add("B"); set.add("A"); // 输出时按字母顺序

Queue(队列,FIFO)

特点:先进先出(FIFO),部分实现支持优先级。

常用实现类:

LinkedList(实现了Queue接口)

可作为普通队列或双端队列(Deque)。

    Queue<String> queue = new LinkedList<>();
queue.offer("A"); // 入队
queue.poll();     // 出队

PriorityQueue

基于堆实现,元素按优先级排序(默认最小堆)。

适用于任务调度、优先级队列。

    Queue<Integer> pq = new PriorityQueue<>();
pq.offer(3); pq.offer(1); // 出队顺序:1, 3

ArrayDeque(高效的双端队列,比LinkedList性能更好)
    Deque<String> deque = new ArrayDeque<>();
deque.addFirst("A"); deque.addLast("B");

Map 接口的常用实现类

Map 存储键值对(key-value),key唯一,value可重复。

HashMap

特点:基于哈希表实现,无序,key和value可为null。

适用场景:高频读写,需要快速查找。

Map<String, Integer> map = new HashMap<>();

map.put(“A”, 1); map.put(“B”, 2);

LinkedHashMap

特点:继承HashMap,维护插入顺序或访问顺序(LRU缓存常用)。

适用场景:需要保留插入顺序或实现LRU缓存。

Map<String, Integer> map = new LinkedHashMap<>();

map.put(“A”, 1); map.put(“B”, 2);

TreeMap

特点:基于红黑树实现,key自动排序(自然排序或自定义Comparator)。

适用场景:需要有序数据的场景(如按年龄排序的用户列表)。

Map<String, Integer> map = new TreeMap<>();
map.put("B", 2); map.put("A", 1); // 输出时按key排序

Hashtable

特点:线程安全(所有方法synchronized),key和value不能为null。

适用场景:遗留代码或需要简单线程安全的场景(现代Java更推荐ConcurrentHashMap)。

ConcurrentHashMap

特点:线程安全,高并发性能优于Hashtable(分段锁或CAS优化)。

适用场景:高并发环境下的键值存储。

Map<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("A", 1);

其他常用集合工具类

Collections:提供静态方法操作集合(如排序、同步包装)。

List<String> list = new ArrayList<>();
Collections.sort(list); // 排序
List<String> syncList = Collections.synchronizedList(list); // 同步包装

Arrays:操作数组的工具类(如asList将数组转List)。

List<String> list = Arrays.asList("A", "B"); // 注意:返回的是固定大小的List

总结对比表

分类接口/类特点适用场景
ListArrayList动态数组,查询快频繁读取,较少修改
LinkedList双向链表,增删快频繁插入、删除(如队列、栈)
SetHashSet哈希表实现,无序快速去重、查找
LinkedHashSet维护插入顺序需保留插入顺序
TreeSet红黑树实现,自动排序需要有序数据
QueueLinkedList双端队列普通队列或栈操作
PriorityQueue堆实现,优先级排序任务调度、优先级队列
MapHashMap哈希表,无序高频读写
LinkedHashMap维护插入/访问顺序LRU缓存、保留顺序
TreeMap红黑树,自动排序需要有序键值对
ConcurrentHashMap高并发线程安全多线程环境

Java开发的就业市场正在经历结构性调整,竞争日益激烈

传统纯业务开发岗位(如仅完成增删改查业务的后端工程师)的需求,特别是入门级岗位,正显著萎缩。随着企业技术需求升级,市场对Java人才的要求已从通用技能转向了更深入的领域经验(如云原生、微服务)或前沿的AI集成能力。这也导致岗位竞争加剧,在一、二线城市,求职者不仅面临技术内卷,还需应对学历与项目经验的高门槛。

大模型为核心的AI领域正展现出前所未有的就业热度与人才红利

2025年,AI相关新发岗位数量同比激增543%,单月增幅最高超过11倍,大模型算法工程师位居热门岗位前列。行业顶尖人才的供需严重失衡,议价能力极强,跳槽薪资涨幅可达30%-50%。值得注意的是,市场并非单纯青睐算法研究员,而是急需能将大模型能力落地于复杂业务系统的工程人才。这使得具备企业级架构思维和复杂系统整合经验的Java工程师,在向“Java+大模型”复合人才转型时拥有独特优势,成为企业竞相争夺的对象,其薪资天花板也远高于传统Java岗位。

在这里插入图片描述

说真的,这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型,挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis,稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后,整条线上的人都开始有点慌了,大家都在想:“我是不是要学大模型,不然这饭碗还能保多久?”

先给出最直接的答案:一定要把现有的技术和大模型结合起来,而不是抛弃你们现有技术!掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地!大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇!

如何学习AGI大模型?

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。

L2级别:AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

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L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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