java集合框架

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 说明：先从整体介绍了Java集合框架包含的接口和类，然后总结了集合框架中的一些基本知识和关键点，并结合实例进行简单分析。 1、综述 所有集合类都位于 java.util 包下。集合中只能保存对象（保存对象的引用变量）。（数组既可以保存基本类型的数据也可以保存对象）。 当我们把一个对象放入集合中后， 系统会把所有集合元素都当成Object类的实例进行处理 。从JDK1.5以后，这种状态得到了 改进： 可以使用泛型来限制集合里元素的类型，并让集合记住所有集合元素的类型 （参见具体泛型的内容）。 Java的集合类主要由两个接口派生而出： Collection 和 Map ，Collection和Map是Java集合框架的根接口，这两个接口又包含了一些接口或实现类。 Set和List接口是Collection接口派生的两个子接口，Queue是Java提供的队列实现，类似于List。 Map实现类用于保存具有映射关系的数据（key-value）。 Set、List和Map可以看做集合的三大类。 List集合是有序集合，集合中的元素可以重复，访问集合中的元素可以根据元素的索引来访问。 Set集合是无序集合，集合中的元素不可以重复，访问集合中的元素只能根据元素本身来访问（也是不能集合里元素不允许重复的原因）。

有大半年没有写博客了，虽然一直有在看书学习，但现在回过来看读书基本都是一种知识“输入”，很多时候是水过无痕。而知识的“输出”会逼着自己去找出没有掌握或者了解不深刻的东西，你要把一个知识点表达出来，自己没有吃透是很难写出来的。我算是明白了为什么有些人可以通过写博客来学习，我也不能懒了，坚持写下去。 都以为自己对java的集合框架掌握得还可以，打开源码才发现我只是掌握了他们的基本使用，而对原理和数据结构方面只是略知一二。接下来的一段时间里，我会写一个专题详细总结java集合框架知识，首先从HashMap开始吧。 HashMap是以Key-Value方式存储数据，Key用散列函数映射到table数组（散列表），解决冲突的方法是分离链接法。即HashMap的数据结构是：数组+链表+红黑树（java8增加了红黑树），其结构图如下： 一、类的定义 HashMap继承抽象类AbstractMap，实现了Map接口。抽象类AbstractMap实现了接口Map的部分方法，这样子类就可以通过继承而共用这些方法，而无须再次实现了。 public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{} 二、存储结构 从上面的分析，我们知道HashMap的基本存储单元是Node<K

HashTable作为集合框架中的一员，现在是很少使用了，一般都是在面试中会问到其与HashMap的区别。为了能在求职的时候用上场，我们有必要对其原理进行解读。 HashTable的实现原理跟HashMap类似，也是通过节点的哈希值映射到哈希桶数组，如果发生哈希碰撞就构建一条链表，简单点说就是：数组+链表 一、类的定义 public class Hashtable<K,V> extends Dictionary<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable {} 从以上的定义中，可以发现其继承自Dictionary，而HashMap是继承自AbstractMap。Dictionary是一个字典类，内部定义了一些抽象方法，现在官方也不建议使用了。我的理解也是用来保存key-value的，不过要求key和value都不能为空。 二、存储单元 基本存储单元： private static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; // key算出的哈希值 final K key; V value; Entry<K,V> next; // 如果有链表的话指向下一个节点 } 哈希桶数组： private transient Entry<?,?>

TreeMap的数据结构与HashMap、LinkedHashMap不同，其整个结构就是一颗红黑树，所以我们要研究TreeMap就得先从红黑树开始。对于红黑树的算法，我在本文章不详细展开，有兴趣的同学可以 点击这里 学习。本文主要是剖析红黑树的原理，以及解读TreeMap是如何运用红黑树实现的。 红黑树是什么？我们可以从《数据结构与算法分析》这本书找到解析： 红黑树是具有着色性质的二叉查找树，是AVL树（自平衡二叉查找树）的一个变种 。接下来我从它的基本定义中来讲解红黑树。 一、二叉查找树 二叉查找树，也可以叫做二叉排序树，他具有排序的功能。二叉树要成为二叉查找树需满足以下条件： 若左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于父节点的值。 若右子树不空，则右子树上所有节点的值均大于父节点的值。 左、右子树也分别为二叉查找树。 由以上条件可知，下图左边为二叉查找树，右边为普通二叉树。二叉查找树的平均深度为O( log2 n)。 深度是指对于任何一个节点，根节点到其本身的唯一路径长 。根节点的深度为0，如下图所示，节点值为2的深度是1,节点值为4的深度是2。 二、AVL树（ 自平衡二叉查找树 ） 二叉查找树的平均深度是为O( log2 n), 但是也会出现一些极端的情况，如果插入的节点集本身就是有序的，要么从大到小排序，要么从小到大排序，就会出现如下图的结果。在这种情况下