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java集合中分单列集合和双列集合,单列集合中的顶层接口是Collection,双列集合中的顶层接口是Map.
单列集合:
集合 | 特点 |
---|---|
ArrayList | 1).实现List接口,顺序容器,即元素存放的数据与放进去的顺序相同,允许放入null元素,底层是基于数组实现,默认初始容量为10,jdk1.8调用add()时进行初始化容量;扩容则调用grow();存储的元素是有序,有索引的,为访问元素提供了方便2).在多线程情况下使用是线程不安全的。3).添加和删除元素时需要操作下标,所以ArrayList的插入和删除操作效率低,查找效率高. |
LinkedList | 1)实现了List接口允许有null元素;2)在多线程情况下使用是不安全的,可以使用Collections.synchronizedList(),实现线程安全;3)LinkedList的查询效率相比较是效率低的. |
Vector | 1)该类和ArrayList非常相似,该类是线程安全的,可以用在多线程的情况,默认扩容方式为原来的2倍 |
HashSet | 1)该类实现了Set接口,不允许出现重复元素,不保证集合中元素的顺序,允许包含值为null的元素,但最多只能一个。 |
TreeSet | 1)该类实现了Set接口,可以实现排序等功能。内部比较器:TreeSet内部通过Comparator接口中的compare() 比较,默认是升序。外部比较器:实现Comparable接口,重写compareTo()进行排序。2)TreeSet是基于TreeMap实现的 |
Set和List的区别
1. Set 接口实例存储的是无序的,不重复的数据。List 接口实例存储的是有序的,可以重复的元素。
2. Set检索效率低下,删除和插入效率高,插入和删除不会引起元素位置改变 <实现类有HashSet,TreeSet>。
3. List和数组类似,可以动态增长,根据实际存储的数据的长度自动增长List的长度。查找元素效率高,插入删除效率低,因为会引起其他元素位置改变 <实现类有ArrayList,LinkedList,Vector>
双列集合:
集合 | 特点 |
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HashMap | HashMap 是一个散列表,它存储的内容是键值对(key-value)映射。该类实现了Map接口,根据键的HashCode值存储数据,具有很快的访问速度,最多允许一条记录的键为null,不支持线程同步。1)1)jdk1.7:底层数据结构是数组+链表。jdk1.8底层数据结构是数组+链表+红黑树(数组长度大于64,链表高度大于8转为红黑树);引入红黑树的目的是数据不停的往链表中添加的话,链表的查询效率是比较低的,会导致整个集合的查询效率降低。2) |
TreeMap | 1).无序,不允许重复;2).TreeMap集合默认会对键进行排序,所以键必须实现自然排序(Comparator)和定制排序(Comparable)中的一种;3).底层使用的数据结构是二叉树 |
ArrayList源码分析:
public class ArrayList<E> extends AbstractList<E> implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable { //默认初始容量 private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10; private static final Object[] EMPTY_ELEMENTDATA = {}; private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {}; //底层数据结构 transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access private int size; ………… //构造函数 public ArrayList(int initialCapacity) { if (initialCapacity > 0) { this.elementData = new Object[initialCapacity]; } else if (initialCapacity == 0) { this.elementData = EMPTY_ELEMENTDATA; } else { throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+ initialCapacity); } } public ArrayList() { //此时集合中还是空的,在调用add()时才将默认的容量初始化 this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA; } public boolean add(E e) { ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!! elementData[size++] = e; return true; } //每当向数组中添加元素时,都要去检查添加后元素的个数是否会超出当前数组的长度,如果超出, //数组将会进行扩容,数组扩容通过ensureCapacity(int minCapacity)来实现。 //数组进行扩容时,会将老数组中的元素重新拷贝一份到新的数组中,每次数组容量的增长是其原容量的1.5倍。 //在实际使用时,我们应该尽量避免数组容量的扩张。在构造ArrayList实例时,就指定其容量, //以避免数组扩容的发生。或者根据实际需求,通过调用ensureCapacity方法来手动增加ArrayList实例的容量 public void ensureCapacity(int minCapacity) { int minExpand = (elementData != DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) // any size if not default element table ? 0 // larger than default for default empty table. It's already // supposed to be at default size. : DEFAULT_CAPACITY; if (minCapacity > minExpand) { ensureExplicitCapacity(minCapacity); } } private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) { modCount++; // overflow-conscious code if (minCapacity - elementData.length > 0) grow(minCapacity); } 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); } }
HashMap源码分析:
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; ………… public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted } public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 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; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } 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; if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; } }
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