一、集合容器框架图
说明：对于以上的框架图有如下几点说明
1、所有集合类都位于java.util包下。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子接口或实现类。
2、集合接口：6个接口（短虚线表示），表示不同集合类型，是集合框架的基础。
3、抽象类：5个抽象类（长虚线表示），对集合接口的部分实现。可扩展为自定义集合类。
4、实现类：8个实现类（实线表示），对接口的具体实现。
5、Collection 接口是一组允许重复的对象。
6、Set 接口继承 Collection，集合元素不重复。
7、List 接口继承 Collection，允许重复，维护元素插入顺序。
8、Map接口是键－值对象，与Collection接口没有什么关系。
9、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（也是集合里元素不允许重复的原因）。
- Map集合中保存Key-value对形式的元素，访问时只能根据每项元素的key来访问其value。
二、总体分析
大致说明：
看上面的框架图，先抓住它的主干，即Collection和Map。
1、Collection是一个接口，是高度抽象出来的集合，它包含了集合的基本操作和属性。Collection包含了List和Set两大分支。
- List是一个有序的队列，每一个元素都有它的索引。第一个元素的索引值是0。List的实现类有LinkedList, ArrayList, Vector, Stack。
- Set是一个不允许有重复元素的集合。Set的实现类有HastSet和TreeSet。HashSet依赖于HashMap，它实际上是通过HashMap实现的；TreeSet依赖于TreeMap，它实际上是通过TreeMap实现的。
2、Map是一个映射接口，即key-value键值对。Map中的每一个元素包含“一个key”和“key对应的value”。AbstractMap是个抽象类，它实现了Map接口中的大部分API。而HashMap，TreeMap，WeakHashMap都是继承于AbstractMap。Hashtable虽然继承于Dictionary，但它实现了Map接口。
3、接下来，再看Iterator。它是遍历集合的工具，即我们通常通过Iterator迭代器来遍历集合。我们说Collection依赖于Iterator，是因为Collection的实现类都要实现iterator()函数，返回一个Iterator对象。ListIterator是专门为遍历List而存在的。
4、再看Enumeration，它是JDK 1.0引入的抽象类。作用和Iterator一样，也是遍历集合；但是Enumeration的功能要比Iterator少。在上面的框图中，Enumeration只能在Hashtable, Vector, Stack中使用。
5、最后，看Arrays和Collections。它们是操作数组、集合的两个工具类。
有了上面的整体框架之后，我们接下来对每个类分别进行分析。
三、Collection接口
Collection接口是处理对象集合的根接口，其中定义了很多对元素进行操作的方法。Collection接口有两个主要的子接口List和Set，注意Map不是Collection的子接口，这个要牢记。
Collection接口中的方法如下:
其中，有几个比较常用的方法，比如方法add()添加一个元素到集合中，addAll()将指定集合中的所有元素添加到集合中，contains()方法检测集合中是否包含指定的元素，toArray()方法返回一个表示集合的数组。
另外，Collection中有一个iterator()函数，它的作用是返回一个Iterator接口。通常，我们通过Iterator迭代器来遍历集合。ListIterator是List接口所特有的，在List接口中，通过ListIterator()返回一个ListIterator对象。
Collection接口有两个常用的子接口，下面详细介绍。
1.List接口
List集合代表一个有序集合，集合中每个元素都有其对应的顺序索引。
List集合允许使用重复元素，可以通过索引来访问指定位置的集合元素。
List接口为Collection直接接口。List所代表的是有序的Collection，即它用某种特定的插入顺序来维护元素顺序。用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制，同时可以根据元素的整数索引（在列表中的位置）访问元素，并搜索列表中的元素。
实现List接口的集合主要有：ArrayList、LinkedList、Vector、Stack。
（1）ArrayList
ArrayList是一个动态数组，也是我们最常用的集合。它允许任何符合规则的元素插入甚至包括null。每一个ArrayList都有一个初始容量（10），该容量代表了数组的大小。随着容器中的元素不断增加，容器的大小也会随着增加。在每次向容器中增加元素的同时都会进行容量检查，当快溢出时，就会进行扩容操作。所以如果我们明确所插入元素的多少，最好指定一个初始容量值，避免过多的进行扩容操作而浪费时间、效率。
size、isEmpty、get、set、iterator和 listIterator 操作都以固定时间运行。add 操作以分摊的固定时间运行，也就是说，添加 n 个元素需要 O(n) 时间（由于要考虑到扩容，所以这不只是添加元素会带来分摊固定时间开销那样简单）。
ArrayList擅长于随机访问。同时ArrayList是非同步的。
- 动态数组
- 线程不安全
- 元素允许为 null
- 实现了 List、RandomAccess、Cloneable、Serializable
- 连续的内存空间
- 增加和删除都会导致 modCount 的值改变
- 默认扩容为一半
（2）LinkedList
同样实现List接口的LinkedList与ArrayList不同，ArrayList是一个动态数组，而LinkedList是一个双向链表。所以它除了有ArrayList的基本操作方法外还额外提供了get，remove，insert方法在LinkedList的首部或尾部。
由于实现的方式不同，LinkedList不能随机访问，它所有的操作都是要按照双重链表的需要执行。在列表中索引的操作将从开头或结尾遍历列表（从靠近指定索引的一端）。这样做的好处就是可以通过较低的代价在List中进行插入和删除操作。
与ArrayList一样，LinkedList也是非同步的。如果多个线程同时访问一个List，则必须自己实现访问同步。一种解决方法是在创建List时构造一个同步的List：
List list = Collections.synchronizedList(new LinkedList(...));
- ArrayList 增删效率低、改查效率高、而 LinkedList刚刚相反
- 链表实现
- for 循环的时候、根据 index 是靠近前半段还是后半段来决定是顺序还是逆序
- 增删的时候会改变 modCount
（3）Vector
与ArrayList相似，但是Vector是同步的。所以说Vector是线程安全的动态数组。它的操作与ArrayList几乎一样。
- 线程安全
- 扩容是上一次的一倍
- 存在 modCount
- 每个操作数组的方法都加上了 synchronized
（4）Stack
Stack继承自Vector，实现一个后进先出的堆栈。Stack提供5个额外的方法使得Vector得以被当作堆栈使用。基本的push和pop 方法，还有peek方法得到栈顶的元素，empty方法测试堆栈是否为空，search方法检测一个元素在堆栈中的位置。Stack刚创建后是空栈。
（5）CopyOnWriteArrayList
- 写时复制、加锁
- 耗内存
- 实时性不高
- 不存在 ConcurrentModificationException
- 数据量最好不要太大
- 使用 ReentrantLock 进行加锁
（6）Collections.synchronizedList
- synchronized 代码块
- 对象锁可以参数传进去、或者当前对象
- 需要传 List 对象进去
SynchronizedList(List<E> list) {
super(list);
this.list = list;
}
SynchronizedList(List<E> list, Object mutex) {
super(list, mutex);
this.list = list;
}
2.Set接口
Set是一种不包括重复元素的Collection。它维持它自己的内部排序，所以随机访问没有任何意义。与List一样，它同样允许null的存在但是仅有一个。由于Set接口的特殊性，所有传入Set集合中的元素都必须不同，同时要注意任何可变对象，如果在对集合中元素进行操作时，导致e1.equals(e2)==true，则必定会产生某些问题。Set接口有三个具体实现类，分别是散列集HashSet、链式散列集LinkedHashSet和树形集TreeSet。
Set是一种不包含重复的元素的Collection，无序，
即任意的两个元素e1和e2都有e1.equals(e2)=false，Set最多有一个null元素。
需要注意的是：虽然Set中元素没有顺序，但是元素在set中的位置是由该元素的HashCode决定的，其具体位置其实是固定的。
此外需要说明一点，在set接口中的不重复是有特殊要求的。
举一个例子：对象A和对象B，本来是不同的两个对象，正常情况下它们是能够放入到Set里面的，但是如果对象A和B的都重写了hashcode和equals方法，并且重写后的hashcode和equals方法是相同的话。那么A和B是不能同时放入到Set集合中去的，也就是Set集合中的去重和hashcode与equals方法直接相关。
为了更好地理解，请看下面的例子：
public class Test{
public static void main(String[] args) {
Set<String> set=new HashSet<String>();
set.add("Hello");
set.add("world");
set.add("Hello");
System.out.println("集合的尺寸为:"+set.size());
System.out.println("集合中的元素为:"+set.toString());
}
}
运行结果：
集合的尺寸为:2
集合中的元素为:[world, Hello]
分析：由于String类中重写了hashcode和equals方法，用来比较指向的字符串对象所存储的字符串是否相等。所以这里的第二个Hello是加不进去的。
再看一个例子：
public class TestSet {
public static void main(String[] args){
Set<String> books = new HashSet<String>();
//添加一个字符串对象
books.add(new String("Struts2权威指南"));
//再次添加一个字符串对象，
//因为两个字符串对象通过equals方法比较相等，所以添加失败，返回false
boolean result = books.add(new String("Struts2权威指南"));
System.out.println(result);
//下面输出看到集合只有一个元素
System.out.println(books);
}
}
运行结果：
false
[Struts2权威指南]
说明：程序中，book集合两次添加的字符串对象明显不是一个对象（程序通过new关键字来创建字符串对象），当使用==运算符判断返回false，使用equals方法比较返回true，所以不能添加到Set集合中，最后只能输出一个元素。
（1）HashSet
HashSet 是一个没有重复元素的集合。它是由HashMap实现的，不保证元素的顺序(这里所说的没有顺序是指：元素插入的顺序与输出的顺序不一致)，而且HashSet允许使用null 元素。HashSet是非同步的，如果多个线程同时访问一个哈希set，而其中至少一个线程修改了该set，那么它必须保持外部同步。 HashSet按Hash算法来存储集合的元素，因此具有很好的存取和查找性能。
HashSet的实现方式大致如下，通过一个HashMap存储元素，元素是存放在HashMap的Key中，而Value统一使用一个Object对象。
HashSet使用和理解中容易出现的误区:
a.HashSet中存放null值。HashSet中是允许存入null值的，但是在HashSet中仅仅能够存入一个null值。
b.HashSet中存储元素的位置是固定的。HashSet中存储的元素的是无序的，这个没什么好说的，但是由于HashSet底层是基于Hash算法实现的，使用了hashcode，所以HashSet中相应的元素的位置是固定的。
c.必须小心操作可变对象（Mutable Object）。如果一个Set中的可变元素改变了自身状态导致Object.equals(Object)=true将导致一些问题。
（2）LinkedHashSet
LinkedHashSet继承自HashSet，其底层是基于LinkedHashMap来实现的，有序，非同步。LinkedHashSet集合同样是根据元素的hashCode值来决定元素的存储位置，但是它同时使用链表维护元素的次序。这样使得元素看起来像是以插入顺序保存的，也就是说，当遍历该集合时候，LinkedHashSet将会以元素的添加顺序访问集合的元素。
（3）TreeSet
TreeSet是一个有序集合，其底层是基于TreeMap实现的，非线程安全。TreeSet可以确保集合元素处于排序状态。**TreeSet支持两种排序方式，自然排序和定制排序，其中自然排序为默认的排序方式。**当我们构造TreeSet时，若使用不带参数的构造函数，则TreeSet的使用自然比较器；若用户需要使用自定义的比较器，则需要使用带比较器的参数。
注意：TreeSet集合不是通过hashcode和equals函数来比较元素的.它是通过compare或者comparaeTo函数来判断元素是否相等.compare函数通过判断两个对象的id，相同的id判断为重复元素，不会被加入到集合中。
3.Queue
1）PriorityQueue
默认小顶堆、可以看看关于堆排序的实现 八种常见的排序算法
public boolean offer(E e) {
if (e == null)
throw new NullPointerException();
modCount++;
int i = size;
if (i >= queue.length)
grow(i + 1);
size = i + 1;
if (i == 0)
queue[0] = e;
else
siftUp(i, e);
return true;
}
public boolean add(E e) {
return offer(e);
}
四、Map接口
常见的四个实现类
- HashMap
- HashTable
- LinkedHashMap
- TreeMap
Map与List、Set接口不同，它是由一系列键值对组成的集合，提供了key到Value的映射。
同时它也没有继承Collection。
在Map中它保证了key与value之间的一一对应关系。也就是说一个key对应一个value，
所以它不能存在相同的key值，当然value值可以相同。
1.HashMap
以哈希表数据结构实现，查找对象时通过哈希函数计算其位置，它是为快速查询而设计的，其内部定义了一个hash表数组（Entry[] table），元素会通过哈希转换函数将元素的哈希地址转换成数组中存放的索引，如果有冲突，则使用散列链表的形式将所有相同哈希地址的元素串起来，可能通过查看HashMap.Entry的源码它是一个单链表结构。
HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。随着JDK（Java Developmet Kit）版本的更新，JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化，例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等。本文结合JDK1.7和JDK1.8的区别，深入探讨HashMap的结构实现和功能原理。
Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，类继承关系如下图所示：
下面针对各个实现类的特点做一些说明：
(1) HashMap：它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。
(2) Hashtable：Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable，并发性不如ConcurrentHashMap，因为ConcurrentHashMap引入了分段锁。Hashtable不建议在新代码中使用，不需要线程安全的场合可以用HashMap替换，需要线程安全的场合可以用ConcurrentHashMap替换。
(3) LinkedHashMap：LinkedHashMap是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。
(4) TreeMap：TreeMap实现SortedMap接口，能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射，建议使用TreeMap。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。
对于上述四种Map类型的类，要求映射中的key是不可变对象。不可变对象是该对象在创建后它的哈希值不会被改变。如果对象的哈希值发生变化，Map对象很可能就定位不到映射的位置了。
通过上面的比较，我们知道了HashMap是Java的Map家族中一个普通成员，鉴于它可以满足大多数场景的使用条件，所以是使用频度最高的一个。下文我们主要结合源码，从存储结构、常用方法分析、扩容以及安全性等方面深入讲解HashMap的工作原理。
搞清楚HashMap，首先需要知道HashMap是什么，即它的存储结构-字段；其次弄明白它能干什么，即它的功能实现-方法。下面我们针对这两个方面详细展开讲解。
存储结构-字段
从结构实现来讲，HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的，如下如所示。
这里需要讲明白两个问题：数据底层具体存储的是什么？这样的存储方式有什么优点呢？
(1) 从源码可知，HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。我们来看Node[JDK1.8]是何物。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; //用来定位数组索引位置
final K key;
V value;
Node<K,V> next; //链表的下一个node
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
public final K getKey(){ ... }
public final V getValue() { ... }
public final String toString() { ... }
public final int hashCode() { ... }
public final V setValue(V newValue) { ... }
public final boolean equals(Object o) { ... }
}
Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。
(2) HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题，Java中HashMap采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。例如程序执行下面代码：
map.put("美团","小美");
系统将调用”美团”这个key的hashCode()方法得到其hashCode 值（该方法适用于每个Java对象），然后再通过Hash算法的后两步运算（高位运算和取模运算，下文有介绍）来定位该键值对的存储位置，有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。
如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶数组（Node[] table）占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制。
在理解Hash和扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下：
int threshold; // 所能容纳的key-value对极限
final float loadFactor; // 负载因子
int modCount;
int size;
首先，Node[] table的初始化长度length(默认值是16)，Load factor为负载因子(默认值是0.75)，threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。threshold = length * Load factor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。
结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Load factor的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1。
size这个字段其实很好理解，就是HashMap中实际存在的键值对数量。注意和table的长度length、容纳最大键值对数量threshold的区别。而modCount字段主要用来记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败。强调一点，内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。
在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数)，这是一种非常规的设计，常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数，具体证明可以参考
Hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（Hashtable扩容后不能保证还是素数）。HashMap采用这种非常规设计，主要是为了在取模和扩容时做优化，同时为了减少冲突，HashMap定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程。
这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。本文不再对红黑树展开讨论，想了解更多红黑树数据结构的工作原理可以参考
功能实现-方法
HashMap的内部功能实现很多，本文主要从根据key获取哈希桶数组索引位置、put方法的详细执行、扩容过程三个具有代表性的点深入展开讲解。
1. 确定哈希桶数组索引位置
不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。HashMap定位数组索引位置，直接决定了hash方法的离散性能。先看看源码的实现(方法一+方法二):
方法一：
static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7
int h;
// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二：
static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的
return h & (length-1); //第三步 取模运算
}
这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算。
对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的Hash码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，模运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用方法二来计算该对象应该保存在table数组的哪个索引处。
这个方法非常巧妙，它通过h & (table.length -1)来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当length总是2的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。
下面举例说明下，n为table的长度。
2. 分析HashMap的put方法
HashMap的put方法执行过程可以通过下图来理解，自己有兴趣可以去对比源码更清楚地研究学习。
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。
JDK1.8HashMap的put方法源码如下:
public V put(K key, V value) {
// 对key的hashCode()做hash
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 步骤①：tab为空则创建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 步骤②：计算index，并对null做处理
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 步骤③：节点key存在，直接覆盖value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 步骤④：判断该链为红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 步骤⑤：该链为链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key,value,null);
//链表长度大于8转换为红黑树进行处理
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// key已经存在直接覆盖value
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;
// 步骤⑥：超过最大容量 就扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
3. 扩容机制
扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。
我们分析下resize的源码，鉴于JDK1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。
1 void resize(int newCapacity) { //传入新的容量
2 Entry[] oldTable = table; //引用扩容前的Entry数组
3 int oldCapacity = oldTable.length;
4 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
5 threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
6 return;
7 }
8
9 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一个新的Entry数组
10 transfer(newTable); //！！将数据转移到新的Entry数组里
11 table = newTable; //HashMap的table属性引用新的Entry数组
12 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
13 }
这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。
1 void transfer(Entry[] newTable) {
2 Entry[] src = table; //src引用了旧的Entry数组
3 int newCapacity = newTable.length;
4 for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
5 Entry<K,V> e = src[j]; //取得旧Entry数组的每个元素
6 if (e != null) {
7 src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）
8 do {
9 Entry<K,V> next = e.next;
10 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置
11 e.next = newTable[i]; //标记[1]
12 newTable[i] = e; //将元素放在数组上
13 e = next; //访问下一个Entry链上的元素
14 } while (e != null);
15 }
16 }
17 }
newTable[i]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话），这一点和Jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。
下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组table的size=2， 所以key = 3、7、5，put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1，即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4，然后所有的Node重新rehash的过程。
下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。有兴趣的同学可以研究下JDK1.8的resize源码，写的很赞，如下:
1 final Node<K,V>[] resize() {
2 Node<K,V>[] oldTab = table;
3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
4 int oldThr = threshold;
5 int newCap, newThr = 0;
6 if (oldCap > 0) {
7 // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
8 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
9 threshold = Integer.MAX_VALUE;
10 return oldTab;
11 }
12 // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
13 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
14 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
15 newThr = oldThr << 1; // double threshold
16 }
17 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
18 newCap = oldThr;
19 else { // zero initial threshold signifies using defaults
20 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
21 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
22 }
23 // 计算新的resize上限
24 if (newThr == 0) {
25
26 float ft = (float)newCap * loadFactor;
27 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
28 (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
29 }
30 threshold = newThr;
31 @SuppressWarnings({"rawtypes"，"unchecked"})
32 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
33 table = newTab;
34 if (oldTab != null) {
35 // 把每个bucket都移动到新的buckets中
36 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
37 Node<K,V> e;
38 if ((e = oldTab[j]) != null) {
39 oldTab[j] = null;
40 if (e.next == null)
41 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
42 else if (e instanceof TreeNode)
43 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
44 else { // 链表优化重hash的代码块
45 Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
46 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
47 Node<K,V> next;
48 do {
49 next = e.next;
50 // 原索引
51 if ((e.hash & oldCap) == 0) {
52 if (loTail == null)
53 loHead = e;
54 else
55 loTail.next = e;
56 loTail = e;
57 }
58 // 原索引+oldCap
59 else {
60 if (hiTail == null)
61 hiHead = e;
62 else
63 hiTail.next = e;
64 hiTail = e;
65 }
66 } while ((e = next) != null);
67 // 原索引放到bucket里
68 if (loTail != null) {
69 loTail.next = null;
70 newTab[j] = loHead;
71 }
72 // 原索引+oldCap放到bucket里
73 if (hiTail != null) {
74 hiTail.next = null;
75 newTab[j + oldCap] = hiHead;
76 }
77 }
78 }
79 }
80 }
81 return newTab;
82 }
在多线程使用场景中，应该尽量避免使用线程不安全的HashMap，而使用线程安全的ConcurrentHashMap。那么为什么说HashMap是线程不安全的，下面举例子说明在并发的多线程使用场景中使用HashMap可能造成死循环。代码例子如下(便于理解，仍然使用JDK1.7的环境)：
public class HashMapInfiniteLoop {
private static HashMap<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(2，0.75f);
public static void main(String[] args) {
map.put(5， "C");
new Thread("Thread1") {
public void run() {
map.put(7, "B");
System.out.println(map);
};
}.start();
new Thread("Thread2") {
public void run() {
map.put(3, "A);
System.out.println(map);
};
}.start();
}
}
其中，map初始化为一个长度为2的数组，loadFactor=0.75，threshold=2*0.75=1，也就是说当put第二个key的时候，map就需要进行resize。
通过设置断点让线程1和线程2同时debug到transfer方法(3.3小节代码块)的首行。注意此时两个线程已经成功添加数据。放开thread1的断点至transfer方法的“Entry next = e.next;” 这一行；然后放开线程2的的断点，让线程2进行resize。结果如下图。
注意，Thread1的 e 指向了key(3)，而next指向了key(7)，其在线程二rehash后，指向了线程二重组后的链表。
线程一被调度回来执行，先是执行 newTalbe[i] = e， 然后是e = next，导致了e指向了key(7)，而下一次循环的next = e.next导致了next指向了key(3)。
e.next = newTable[i] 导致 key(3).next 指向了 key(7)。注意：此时的key(7).next 已经指向了key(3)， 环形链表就这样出现了。
于是，当我们用线程一调用map.get(11)时，悲剧就出现了——Infinite Loop。
HashMap中，如果key经过hash算法得出的数组索引位置全部不相同，即Hash算法非常好，那样的话，getKey方法的时间复杂度就是O(1)，如果Hash算法技术的结果碰撞非常多，假如Hash算极其差，所有的Hash算法结果得出的索引位置一样，那样所有的键值对都集中到一个桶中，或者在一个链表中，或者在一个红黑树中，时间复杂度分别为O(n)和O(lgn)。 鉴于JDK1.8做了多方面的优化，总体性能优于JDK1.7，下面我们从两个方面用例子证明这一点。
Hash较均匀的情况
为了便于测试，我们先写一个类Key，如下：
class Key implements Comparable<Key> {
private final int value;
Key(int value) {
this.value = value;
}
@Override
public int compareTo(Key o) {
return Integer.compare(this.value, o.value);
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass())
return false;
Key key = (Key) o;
return value == key.value;
}
@Override
public int hashCode() {
return value;
}
}
这个类复写了equals方法，并且提供了相当好的hashCode函数，任何一个值的hashCode都不会相同，因为直接使用value当做hashcode。为了避免频繁的GC，我将不变的Key实例缓存了起来，而不是一遍一遍的创建它们。代码如下：
public class Keys {
public static final int MAX_KEY = 10_000_000;
private static final Key[] KEYS_CACHE = new Key[MAX_KEY];
static {
for (int i = 0; i < MAX_KEY; ++i) {
KEYS_CACHE[i] = new Key(i);
}
}
public static Key of(int value) {
return KEYS_CACHE[value];
}
}
现在开始我们的试验，测试需要做的仅仅是，创建不同size的HashMap（1、10、100、……10000000），屏蔽了扩容的情况，代码如下：
static void test(int mapSize) {
HashMap<Key, Integer> map = new HashMap<Key,Integer>(mapSize);
for (int i = 0; i < mapSize; ++i) {
map.put(Keys.of(i), i);
}
long beginTime = System.nanoTime(); //获取纳秒
for (int i = 0; i < mapSize; i++) {
map.get(Keys.of(i));
}
long endTime = System.nanoTime();
System.out.println(endTime - beginTime);
}
public static void main(String[] args) {
for(int i=10;i<= 1000 0000;i*= 10){
test(i);
}
}
在测试中会查找不同的值，然后度量花费的时间，为了计算getKey的平均时间，我们遍历所有的get方法，计算总的时间，除以key的数量，计算一个平均值，主要用来比较，绝对值可能会受很多环境因素的影响。结果如下：
通过观测测试结果可知，JDK1.8的性能要高于JDK1.7 15%以上，在某些size的区域上，甚至高于100%。由于Hash算法较均匀，JDK1.8引入的红黑树效果不明显，下面我们看看Hash不均匀的的情况。
Hash极不均匀的情况
假设我们又一个非常差的Key，它们所有的实例都返回相同的hashCode值。这是使用HashMap最坏的情况。代码修改如下：
class Key implements Comparable<Key> {
//...
@Override
public int hashCode() {
return 1;
}
}
仍然执行main方法，得出的结果如下表所示：
从表中结果中可知，随着size的变大，JDK1.7的花费时间是增长的趋势，而JDK1.8是明显的降低趋势，并且呈现对数增长稳定。当一个链表太长的时候，HashMap会动态的将它替换成一个红黑树，这话的话会将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。hash算法均匀和不均匀所花费的时间明显也不相同，这两种情况的相对比较，可以说明一个好的hash算法的重要性。
测试环境：处理器为2.2 GHz Intel Core i7，内存为16 GB 1600 MHz DDR3，SSD硬盘，使用默认的JVM参数，运行在64位的OS X 10.10.1上。
(1) 扩容是一个特别耗性能的操作，所以当程序员在使用HashMap的时候，估算map的大小，初始化的时候给一个大致的数值，避免map进行频繁的扩容。
(2) 负载因子是可以修改的，也可以大于1，但是建议不要轻易修改，除非情况非常特殊。
(3) HashMap是线程不安全的，不要在并发的环境中同时操作HashMap，建议使用ConcurrentHashMap。
(4) JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能。
transient Node<K,V>[] table;
// 实际存储的 key-value 的数量
transient int size;
// 阈值、当存放在 table 中的 key-value 大于这个值的时候需要进行扩容
int threshold;
// 负载因子 因为 threshold = loadFactor * table.length
final float loadFactor;
table 的长度默认是 16 、loadFactor 的默认值是 0.75
继续看看 Node 的数据结构
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
}
确定哈希桶数组索引的位置
方法一：
static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7
int h;
// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二：
static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源码，jdk1.8 直接使用里面的方法体、没有定义这个方法
return h & (length-1); //第三步 取模运算
}
JDK 1.8 的
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 这里
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
.....................
....................
}
这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算
取模运算就是 h & (length - 1 ) 、其实它是等价于 h%length 、因为 length 总是 2 的 n 次方。因为 &比%具有更高的效率
(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 将 key 的 hashCode 与 它的高 16 位进行 异或的操作
其实为啥这么操作呢、是因为当 table 的数组的大小比较小的时候、key 的 hashCode 的高位信息就会直接被丢弃掉、这个时候就会增加了低位的冲突、所以将高位的信息通过异或保留下来
那其实为啥要异或呢？双目运算不是还有 & || 吗
来自知乎的解答
“方法一其实叫做一个扰动函数、hashCode的高位和低位做异或、就是为了混合原始哈希码的高位和低位、以此加大低位的随机性、而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征、这样高位的信息也被变相地保留下来 、经过扰动之后、有效减少了哈希冲突
至于这里为什么使用异或运行、因为在双目运算 & || ^ 中 异或是混洗效果最好的、结果占双目运算两个数的50% 、混洗性是比较好的
2.LinkedHashMap
LinkedHashMap是HashMap的一个子类，它保留插入的顺序，如果需要输出的顺序和输入时的相同，那么就选用LinkedHashMap。
**LinkedHashMap是Map接口的哈希表和链接列表实现，具有可预知的迭代顺序。**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。
LinkedHashMap实现与HashMap的不同之处在于，后者维护着一个运行于所有条目的双重链接列表。此链接列表定义了迭代顺序，该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序。
根据链表中元素的顺序可以分为：按插入顺序的链表，和按访问顺序(调用get方法)的链表。默认是按插入顺序排序，如果指定按访问顺序排序，那么调用get方法后，会将这次访问的元素移至链表尾部，不断访问可以形成按访问顺序排序的链表。
注意，此实现不是同步的。如果多个线程同时访问链接的哈希映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须保持外部同步。由于LinkedHashMap需要维护元素的插入顺序，因此性能略低于HashMap的性能，但在迭代访问Map里的全部元素时将有很好的性能，因为它以链表来维护内部顺序。
3.TreeMap
static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
K key;
V value;
Entry<K,V> left;
Entry<K,V> right;
Entry<K,V> parent;
boolean color = BLACK;
**TreeMap 是一个有序的key-value集合，非同步，基于红黑树（Red-Black tree）实现，每一个key-value节点作为红黑树的一个节点。**TreeMap存储时会进行排序的，会根据key来对key-value键值对进行排序，其中排序方式也是分为两种，一种是自然排序，一种是定制排序，具体取决于使用的构造方法。
**自然排序：**TreeMap中所有的key必须实现Comparable接口，并且所有的key都应该是同一个类的对象，否则会报ClassCastException异常。
**定制排序：**定义TreeMap时，创建一个comparator对象，该对象对所有的treeMap中所有的key值进行排序，采用定制排序的时候不需要TreeMap中所有的key必须实现Comparable接口。
TreeMap判断两个元素相等的标准：两个key通过compareTo()方法返回0，则认为这两个key相等。
如果使用自定义的类来作为TreeMap中的key值，且想让TreeMap能够良好的工作，则必须重写自定义类中的equals()方法，TreeMap中判断相等的标准是：两个key通过equals()方法返回为true，并且通过compareTo()方法比较应该返回为0。
4.HashTable
遗留类、很多功能和 HashMap 类似、但是它是线程安全的、但是任意时刻只能有一个线程写 HashTable、并发性不如 ConcurrentHashMap，因为 ConcurrentHashMap 使用分段锁。不建议使用
5.LinkedHashMap
LinkedHashMap继承自HashMap、在HashMap基础上、通过维护一条双向链表、解决了HashMap不能随时保持遍历顺序和插入顺序一致的问题
重写了 HashMap 的 newNode 方法
并且重写了 afterNodeInsertion 方法、这个方法本来在 HashMap 中是空方法
void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}
而方法 removeEldestEntry 在 LinkedHashMap 中返回 false 、我们可以通过重写此方法来实现一个 LRU 队列的
/**
* The iteration ordering method for this linked hash map: <tt>true</tt>
* for access-order, <tt>false</tt> for insertion-order.
*
* @serial
*/
final boolean accessOrder;
默认为 false 遍历的时候控制顺序
五、Iterator 与 ListIterator详解
Iterable
Collection 接口中继承 Iterable 接口。这个接口为 for each 循环设计、接口方法中有返回Iterator对象
public interface Iterable<T> {
Iterator<T> iterator();
default void forEach(Consumer<? super T> action) {
Objects.requireNonNull(action);
for (T t : this) {
action.accept(t);
}
}
default Spliterator<T> spliterator() {
return Spliterators.spliteratorUnknownSize(iterator(), 0);
}
}
我们看个例子来理解一下上面的话
LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<>();
linkedList.add(1);
linkedList.add(2);
linkedList.add(3);
for (Integer integer : linkedList) {
System.out.println(integer);
}
反编译之后
LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList();
linkedList.add(1);
linkedList.add(2);
linkedList.add(3);
Iterator var4 = linkedList.iterator();
while(var4.hasNext()) {
Integer integer = (Integer)var4.next();
System.out.println(integer);
}
1.Iterator
Iterator的定义如下：
public interface Iterator<E> {}
Iterator是一个接口，它是集合的迭代器。集合可以通过Iterator去遍历集合中的元素。
Iterator提供的API接口如下：
- boolean hasNext()：判断集合里是否存在下一个元素。如果有，hasNext()方法返回 true。
- Object next()：返回集合里下一个元素。
- void remove()：删除集合里上一次next方法返回的元素。
在 Iterable 接口中出现了这么一个迭代器
public interface Iterator<E> {
boolean hasNext();
E next();
default void remove() {
throw new UnsupportedOperationException("remove");
}
default void forEachRemaining(Consumer<? super E> action) {
Objects.requireNonNull(action);
while (hasNext())
action.accept(next());
}
}
主要是为了统一遍历方式、使集合的数据结构和访问方式解耦
我们来看看最常见的 ArrayList 类中的内部类
private class Itr implements Iterator<E> {
int cursor; // 下一次要返回的下标
int lastRet = -1; // 这一次next 要返回的下标
int expectedModCount = modCount; // 修改次数
public boolean hasNext() {
return cursor != size;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
public E next() {
checkForComodification();
int i = cursor;
if (i >= size)
throw new NoSuchElementException();
Object[] elementData = ArrayList.this.elementData;
if (i >= elementData.length)
throw new ConcurrentModificationException();
cursor = i + 1;
return (E) elementData[lastRet = i];
}
public void remove() {
if (lastRet < 0)
throw new IllegalStateException();
checkForComodification();
try {
ArrayList.this.remove(lastRet);
cursor = lastRet;
lastRet = -1;
expectedModCount = modCount;
} catch (IndexOutOfBoundsException ex) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
}
@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
public void forEachRemaining(Consumer<? super E> consumer) {
Objects.requireNonNull(consumer);
final int size = ArrayList.this.size;
int i = cursor;
if (i >= size) {
return;
}
final Object[] elementData = ArrayList.this.elementData;
if (i >= elementData.length) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
while (i != size && modCount == expectedModCount) {
consumer.accept((E) elementData[i++]);
}
// update once at end of iteration to reduce heap write traffic
cursor = i;
lastRet = i - 1;
checkForComodification();
}
final void checkForComodification() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
}
}
我们都知道在 ArrayList 中 forEach 中的时候 remove 会导致 ConcurrentModificationException
ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();
arrayList.add(1);
arrayList.add(1);
arrayList.add(1);
for (Integer integer : arrayList) {
arrayList.remove(integer);
}
Exception in thread "main" java.util.ConcurrentModificationException
而我们使用 Iterator 进行 remove 的时候就不会有这个问题、
public void remove() {
if (lastRet < 0)
throw new IllegalStateException();
checkForComodification();
try {
ArrayList.this.remove(lastRet);
cursor = lastRet;
lastRet = -1;
expectedModCount = modCount;
} catch (IndexOutOfBoundsException ex) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
}
使用示例：
public class IteratorExample {
public static void main(String[] args) {
ArrayList<String> a = new ArrayList<String>();
a.add("aaa");
a.add("bbb");
a.add("ccc");
System.out.println("Before iterate : " + a);
Iterator<String> it = a.iterator();
while (it.hasNext()) {
String t = it.next();
if ("bbb".equals(t)) {
it.remove();
}
}
System.out.println("After iterate : " + a);
}
}
输出结果如下：
Before iterate : [aaa, bbb, ccc]
After iterate : [aaa, ccc]
注意：
- Iterator只能单向移动。
- Iterator.remove()是唯一安全的方式来在迭代过程中修改集合；如果在迭代过程中以任何其它的方式修改了基本集合将会产生未知的行为。而且每调用一次
next()方法，remove()方法只能被调用一次，如果违反这个规则将抛出一个异常。
2.ListIterator
**ListIterator是一个功能更加强大的迭代器, 它继承于Iterator接口，**只能用于各种List类型的访问。可以通过调用listIterator()方法产生一个指向List开始处的ListIterator, 还可以调用listIterator(n)方法创建一个一开始就指向列表索引为n的元素处的ListIterator。
ListIterator接口定义如下:
public interface ListIterator<E> extends Iterator<E> {
boolean hasNext();
E next();
boolean hasPrevious();
E previous();
int nextIndex();
int previousIndex();
void remove();
void set(E e);
void add(E e);
}
由以上定义我们可以推出ListIterator可以:
- 双向移动（向前/向后遍历）.
- 产生相对于迭代器在列表中指向的当前位置的前一个和后一个元素的索引.
- 可以使用
set()方法替换它访问过的最后一个元素. - 可以使用
add()方法在next()方法返回的元素之前或previous()方法返回的元素之后插入一个元素.
使用示例：
public class ListIteratorExample {
public static void main(String[] args) {
ArrayList<String> a = new ArrayList<String>();
a.add("aaa");
a.add("bbb");
a.add("ccc");
System.out.println("Before iterate : " + a);
ListIterator<String> it = a.listIterator();
while (it.hasNext()) {
System.out.println(it.next() + ", " + it.previousIndex() + ", " + it.nextIndex());
}
while (it.hasPrevious()) {
System.out.print(it.previous() + " ");
}
System.out.println();
it = a.listIterator(1);
while (it.hasNext()) {
String t = it.next();
System.out.println(t);
if ("ccc".equals(t)) {
it.set("nnn");
} else {
it.add("kkk");
}
}
System.out.println("After iterate : " + a);
}
}
输出结果如下：
Before iterate : [aaa, bbb, ccc]
aaa, 0, 1
bbb, 1, 2
ccc, 2, 3
ccc bbb aaa
bbb
ccc
After iterate : [aaa, bbb, kkk, nnn]
六、异同点
1.ArrayList和LinkedList
- ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构，LinkedList基于链表的数据结构。
- 对于随机访问get和set，ArrayList绝对优于LinkedList，因为LinkedList要移动指针。
- 对于新增和删除操作add和remove，LinedList比较占优势，因为ArrayList要移动数据。
这一点要看实际情况的。若只对单条数据插入或删除，ArrayList的速度反而优于LinkedList。 但若是批量随机的插入删除数据，LinkedList的速度大大优于ArrayList. 因为ArrayList每插入一条数据，要移动插入点及之后的所有数据。
2.HashTable与HashMap
相同点：
- 都实现了
Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。 - 都是存储"键值对(key-value)"的散列表，而且都是采用拉链法实现的。
不同点：
（1）历史原因： HashTable是基于陈旧的Dictionary类的，HashMap是Java 1.2引进的Map接口的一个实现 。
（2）同步性： HashTable是线程安全的，也就是说是同步的，而HashMap是线程序不安全的，不是同步的 。
（3）对null值的处理： HashMap的key、value都可为null，HashTable的key、value都不可为null 。
（4）基类不同： HashMap继承于AbstractMap，而Hashtable继承于Dictionary。
- Dictionary是一个抽象类，它直接继承于Object类，没有实现任何接口。Dictionary类是JDK 1.0的引入的。虽然Dictionary也支持“添加key-value键值对”、“获取value”、“获取大小”等基本操作，但它的API函数比Map少；而且Dictionary一般是通过Enumeration(枚举类)去遍历，Map则是通过Iterator(迭代M器)去遍历。然而由于Hashtable也实现了Map接口，所以，它即支持Enumeration遍历，也支持Iterator遍历。
- AbstractMap是一个抽象类，它实现了Map接口的绝大部分API函数；为Map的具体实现类提供了极大的便利。它是JDK 1.2新增的类。
（5）支持的遍历种类不同： HashMap只支持Iterator(迭代器)遍历。而Hashtable支持Iterator(迭代器)和Enumeration(枚举器)两种方式遍历。
3.HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap比较
Hashmap 是一个最常用的Map，它根据键的HashCode 值存储数据，根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度。遍历时，取得数据的顺序是完全随机的。**HashMap最多只允许一条记录的键为Null；允许多条记录的值为Null；HashMap不支持线程的同步，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap；可能会导致数据的不一致。**如果需要同步，可以用Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有同步的能力。
Hashtable 与 HashMap类似，不同的是：它不允许记录的键或者值为空；它支持线程的同步，即任一时刻只有一个线程能写Hashtable，因此也导致了Hashtale在写入时会比较慢。
LinkedHashMap保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时用带参数，按照应用次数排序。在遍历的时候会比HashMap慢，不过有种情况例外，当HashMap容量很大，实际数据较少时，遍历起来可能会比LinkedHashMap慢，因为LinkedHashMap的遍历速度只和实际数据有关，和容量无关，而HashMap的遍历速度和他的容量有关。
如果需要输出的顺序和输入的相同，那么用LinkedHashMap可以实现，它还可以按读取顺序来排列，像连接池中可以应用。LinkedHashMap实现与HashMap的不同之处在于，后者维护着一个运行于所有条目的双重链表。此链接列表定义了迭代顺序，该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序。对于LinkedHashMap而言，它继承与HashMap、底层使用哈希表与双向链表来保存所有元素。其基本操作与父类HashMap相似，它通过重写父类相关的方法，来实现自己的链接列表特性。
**TreeMap实现SortMap接口，内部实现是红黑树。**能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator 遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。TreeMap不允许key的值为null。非同步的。
一般情况下，我们用的最多的是HashMap，HashMap里面存入的键值对在取出的时候是随机的，它根据键的HashCode值存储数据，根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度。在Map 中插入、删除和定位元素，HashMap 是最好的选择。
TreeMap取出来的是排序后的键值对。但如果您要按自然顺序或自定义顺序遍历键，那么TreeMap会更好。
LinkedHashMap 是HashMap的一个子类，如果需要输出的顺序和输入的相同，那么用LinkedHashMap可以实现，它还可以按读取顺序来排列，像连接池中可以应用。
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.TreeMap;
public class MapTest {
public static void main(String[] args) {
//HashMap
HashMap<String,String> hashMap = new HashMap();
hashMap.put("4", "d");
hashMap.put("3", "c");
hashMap.put("2", "b");
hashMap.put("1", "a");
Iterator<String> iteratorHashMap = hashMap.keySet().iterator();
System.out.println("HashMap-->");
while (iteratorHashMap.hasNext()){
Object key1 = iteratorHashMap.next();
System.out.println(key1 + "--" + hashMap.get(key1));
}
//LinkedHashMap
LinkedHashMap<String,String> linkedHashMap = new LinkedHashMap();
linkedHashMap.put("4", "d");
linkedHashMap.put("3", "c");
linkedHashMap.put("2", "b");
linkedHashMap.put("1", "a");
Iterator<String> iteratorLinkedHashMap = linkedHashMap.keySet().iterator();
System.out.println("LinkedHashMap-->");
while (iteratorLinkedHashMap.hasNext()){
Object key2 = iteratorLinkedHashMap.next();
System.out.println(key2 + "--" + linkedHashMap.get(key2));
}
//TreeMap
TreeMap<String,String> treeMap = new TreeMap();
treeMap.put("4", "d");
treeMap.put("3", "c");
treeMap.put("2", "b");
treeMap.put("1", "a");
Iterator<String> iteratorTreeMap = treeMap.keySet().iterator();
System.out.println("TreeMap-->");
while (iteratorTreeMap.hasNext()){
Object key3 = iteratorTreeMap.next();
System.out.println(key3 + "--" + treeMap.get(key3));
}
}
}
输出结果：
HashMap-->
3--c
2--b
1--a
4--d
LinkedHashMap-->
4--d
3--c
2--b
1--a
TreeMap-->
1--a
2--b
3--c
4--d
4.HashSet、LinkedHashSet、TreeSet比较
Set接口
Set不允许包含相同的元素，如果试图把两个相同元素加入同一个集合中，add方法返回false。
**Set判断两个对象相同不是使用==运算符，而是根据equals方法。**也就是说，只要两个对象用equals方法比较返回true，Set就不会接受这两个对象。
HashSet
HashSet有以下特点：
- 不能保证元素的排列顺序，顺序有可能发生变化。
- 不是同步的。
- 集合元素可以是null，但只能放入一个null。
当向HashSet结合中存入一个元素时，HashSet会调用该对象的hashCode()方法来得到该对象的hashCode值，然后根据 hashCode值来决定该对象在HashSet中存储位置。简单的说，HashSet集合判断两个元素相等的标准是两个对象通过equals方法比较相等，并且两个对象的hashCode()方法返回值也相等。
注意，如果要把一个对象放入HashSet中，重写该对象对应类的equals方法，也应该重写其hashCode()方法。其规则是如果两个对象通过equals方法比较返回true时，其hashCode也应该相同。另外，对象中用作equals比较标准的属性，都应该用来计算 hashCode的值。
LinkedHashSet
LinkedHashSet集合同样是根据元素的hashCode值来决定元素的存储位置，但是它同时使用链表维护元素的次序。这样使得元素看起来像是以插入顺序保存的，也就是说，当遍历该集合时候，LinkedHashSet将会以元素的添加顺序访问集合的元素。
LinkedHashSet在迭代访问Set中的全部元素时，性能比HashSet好，但是插入时性能稍微逊色于HashSet。
TreeSet类
TreeSet是SortedSet接口的唯一实现类，TreeSet可以确保集合元素处于排序状态。TreeSet支持两种排序方式，自然排序和定制排序，其中自然排序为默认的排序方式。向TreeSet中加入的应该是同一个类的对象。
TreeSet判断两个对象不相等的方式是两个对象通过equals方法返回false，或者通过CompareTo方法比较没有返回0。
自然排序
自然排序使用要排序元素的CompareTo（Object obj）方法来比较元素之间大小关系，然后将元素按照升序排列。
Java提供了一个Comparable接口，该接口里定义了一个
compareTo(Object obj)方法，该方法返回一个整数值，实现了该接口的对象就可以比较大小。obj1.compareTo(obj2)方法如果返回0，则说明被比较的两个对象相等，如果返回一个正数，则表明obj1大于obj2，如果是负数，则表明obj1小于obj2。如果我们将两个对象的equals方法总是返回true，则这两个对象的compareTo方法返回应该返回0。
定制排序
自然排序是根据集合元素的大小，以升序排列，如果要定制排序，应该使用Comparator接口，实现 int compare(T o1,T o2)方法。
package com.test;
import java.util.HashSet;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.TreeSet;
/**
* @description 几个set的比较
* HashSet：哈希表是通过使用称为散列法的机制来存储信息的，元素并没有以某种特定顺序来存放；
* LinkedHashSet：以元素插入的顺序来维护集合的链接表，允许以插入的顺序在集合中迭代；
* TreeSet：提供一个使用树结构存储Set接口的实现，对象以升序顺序存储，访问和遍历的时间很快。
* @author Zhou-Jingxian
*
*/
public class SetDemo {
public static void main(String[] args) {
HashSet<String> hs = new HashSet<String>();
hs.add("B");
hs.add("A");
hs.add("D");
hs.add("E");
hs.add("C");
hs.add("F");
System.out.println("HashSet 顺序:\n"+hs);
LinkedHashSet<String> lhs = new LinkedHashSet<String>();
lhs.add("B");
lhs.add("A");
lhs.add("D");
lhs.add("E");
lhs.add("C");
lhs.add("F");
System.out.println("LinkedHashSet 顺序:\n"+lhs);
TreeSet<String> ts = new TreeSet<String>();
ts.add("B");
ts.add("A");
ts.add("D");
ts.add("E");
ts.add("C");
ts.add("F");
System.out.println("TreeSet 顺序:\n"+ts);
}
}
输出结果：
HashSet 顺序:[D, E, F, A, B, C]
LinkedHashSet 顺序:[B, A, D, E, C, F]
TreeSet 顺序:[A, B, C, D, E, F]
5、Iterator和ListIterator区别
我们在使用List，Set的时候，为了实现对其数据的遍历，我们经常使用到了Iterator(迭代器)。使用迭代器，你不需要干涉其遍历的过程，只需要每次取出一个你想要的数据进行处理就可以了。但是在使用的时候也是有不同的。
List和Set都有iterator()来取得其迭代器。对List来说，你也可以通过listIterator()取得其迭代器，两种迭代器在有些时候是不能通用的，Iterator和ListIterator主要区别在以下方面：
- ListIterator有
add()方法，可以向List中添加对象，而Iterator不能 - ListIterator和Iterator都有
hasNext()和next()方法，可以实现顺序向后遍历，但是ListIterator有hasPrevious()和previous()方法，可以实现逆向（顺序向前）遍历。Iterator就不可以。 - ListIterator可以定位当前的索引位置，
nextIndex()和previousIndex()可以实现。Iterator没有此功能。 - 都可实现删除对象，但是ListIterator可以实现对象的修改，
set()方法可以实现。Iierator仅能遍历，不能修改。
因为ListIterator的这些功能，可以实现对LinkedList等List数据结构的操作。其实，数组对象也可以用迭代器来实现。
6、Collection 和 Collections区别
**（1）java.util.Collection 是一个集合接口（集合类的一个顶级接口）。**它提供了对集合对象进行基本操作的通用接口方法。Collection接口在Java 类库中有很多具体的实现。Collection接口的意义是为各种具体的集合提供了最大化的统一操作方式，其直接继承接口有List与Set。
Collection
├List
│├LinkedList
│├ArrayList
│└Vector
│ └Stack
└Set
**（2）java.util.Collections 是一个包装类（工具类/帮助类）。**它包含有各种有关集合操作的静态多态方法。此类不能实例化，就像一个工具类，用于对集合中元素进行排序、搜索以及线程安全等各种操作，服务于Java的Collection框架。
代码示例：
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class TestCollections {
public static void main(String args[]) {
//注意List是实现Collection接口的
List list = new ArrayList();
double array[] = { 112, 111, 23, 456, 231 };
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
list.add(new Double(array[i]));
}
Collections.sort(list);
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
System.out.println(list.get(i));
}
// 结果：23.0 111.0 112.0 231.0 456.0
}
}
参考
- JDK1.7&JDK1.8 源码。
- CSDN博客频道，HashMap多线程死循环问题，2014。
- 红黑联盟，Java类集框架之HashMap(JDK1.8)源码剖析，2015。
- CSDN博客频道，教你初步了解红黑树，2010。
- Java Code Geeks，HashMap performance improvements in Java 8，2014。
- Importnew，危险！在HashMap中将可变对象用作Key，2014。
- CSDN博客频道，为什么一般hashtable的桶数会取一个素数，2013。
- 美团大佬 前利： Java 8系列之重新认识HashMap
Q.E.D.
Comments | 0 条评论