1.List的三个子类的特点
1)ArrayList 底层的结构是数组,底层查询快,增删慢.
2)LinkedList 底层结构是链表型的,增删快,查询慢.
3)voctor 底层结构是数组 线程安全的,增删慢,查询慢.
2.List 和 Map,Set 区别
1).List 和 Set 是储存单列数据的集合,Map 是存储键和值这样的双列数据的集合;List中储存的数据是有顺序,
并且允许重复;Map中储存的数据是没有顺序的,其键是不能重复的,它的值是可以重复的,
Set 中储存的数据是无序的,且不允许有重复,但元素在集合中的位置由元素的hashcode决定,
位置是固定的(Set 集合根据 hashcode来进行数据的储存,所以位置是固定的,但是位置不是用户可以控制的,
所以对用户来说set中的元素还是无序的.
2)实现类
2.1)List接口有三个实现类(LinkedList:基于链表实现,链表内存是散乱的,每个元素储存本身内存地址的同时还
储存下一个元素的地址.链表增删快,查找慢;ArrayList:基于数组实现,非线程安全的,效率高,便于索引,但不便于插入删除;
Vector:基于数组实现,线程安全的,效率低).
2.2)Map 接口有三个实现类(HashMap:基于 hash 表的 Map 接口实现,非线程安全,高效,支持null值和null键;
HashTable:线程安全,低效,不支持null 值 和null 键;LinkedHashMap:是HashMap 的一个子类,保存了记录的插入顺序;
SortMap 接口:TreeMap,能够把它保存的记录根据键排序,默认是键值的升序排序).
2.3)Set 接口有两个实现类 (HashSet :底层是由HashMap 实现,不允许集合中有重复的值, 使用该方式是需要重写 equals()
和hashCode()方法;LinkedHashSet:继承与HashSet,同时又基于LinkedHashMap 来进行实现,底层使用的是:LinkedHashMap ).
3) 区别
List 集合中对象按照索引位置排序,可以有重复对象,允许按照对象在集合中的索引位置检索对象,列如通过list.get(i)方法来获取
集合中的元素;Map 中的每一个元素包含一个键和一个值,成对出现,键对象不可以重复,值对象可以重复;Set集合中的对象不按照特特定的方式排序,并且没有重复对象,但它的实现类能对集合中的对象按照特定的方式排序,列如TreeSet类,可以按照默认顺序,也可以通过实现java.util.Comparator<Type>接口来自定义排序方法.
3.HashMap 和 HashTable有什么区别?
1)HashMap是线程安全的,HashMap是一个接口,是Map的一个子接口,是将键映射到值得对象,不允许键值重复.允许空键和空值;由于非线程安全,HashMap 的效率要较HashTable 的效率高一些.
2)HashTable 是线程安全的一个集合,不允许null值作为一个key 值或者Value 值;
HashTable 是sychronize,多个线程访问时不需要自己为它的方法实现同步,而HashMap 在多个线程访问的时候需要自己为它的方法实现同步;
4.1)数组和链表的区别
1) 数组是将元素在内存中连接存储的;它的优点:因为数据是连续存储的,内存地址连续,所以在查找数据的时候效率比较高;它的缺点:在存储之前,我们需要申请一块连续的内存空间,并且在编译的时候就必须驱动好它的空间的大小.在运行的时候空间的大小是无法随着你的需要进行增加和减少而改变的,当数据两比较大的时候,有可能会出现越界的情况,数据比较小的时候,又有可能会浪费点内存空间.在改变数据个数时,增加,插入,删除数据比较低
2)链表是动态申请内存空间,不需要像数组需要提前申请好内存的大小,链表只需在用的时候申请就可以 ,根据需要来动态申请或者删除内存空间,对于数据增加和删除以及插入比数组灵活.还有就是链表中数据在内存中可以在任意位置,通过应用来关联数据(就是通过存在元素的指针来联系)
4.2) 链表和数组使用场景
1)数组应用场景:数据比较少;经常做的运算是按序号访问数据元素;数组更容易实现,任何高级语言都支持;构建的线性表比较稳定.
2) 链表应用场景:对线性表的长度或者规模难以估计;频繁做插入删除操作;构建动态性比较强的线性表.
5) Java 中 ArrayList 和 Linkdelist 区别?
ArrayList 和 Vector 使用了数组的实现,可以认为ArrayList或者Vector 封装了对内部数组的操作,比如向数组中添加,删除,插入新的元素或者数据的扩展和重定向.
LinkedList使用了循环双向链表数据结构.与基于数组的ArrayList相比,这是两种截然不同的实现技术,这也决定了他们将适用于完全不同的工作场景.