https://snailclimb.gitee.io/javaguide/#/docs/java/collection/Java%E9%9B%86%E5%90%88%E6%A1%86%E6%9E%B6%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98

Arraylist 与 LinkedList 区别?

  1. 线程安全:都不安全
  2. 底层数据结构, Arraylist 底层使用的是 Object 数组;LinkedList 底层使用的是 双向链表 数据结构
  3. 插入和删除是否受元素位置的影响:ArrayList 采用数组存储,所以插入和删除元素的时间复杂度受元素位置的影响。 比如:执行add(E e)方法的时候, ArrayList 会默认在将指定的元素追加到此列表的末尾,这种情况时间复杂度就是 O(1)。但是如果要在指定位置 i 插入和删除元素的话(add(int index, E element))时间复杂度就为 O(n-i)。因为在进行上述操作的时候集合中第 i 和第 i 个元素之后的(n-i)个元素都要执行向后位/向前移一位的操作。 ② LinkedList 采用链表存储,所以对于add(E e)方法的插入,删除元素时间复杂度不受元素位置的影响,近似 O(1),如果是要在指定位置i插入和删除元素的话((add(int index, E element)) 时间复杂度近似为o(n))因为需要先移动到指定位置再插入。
  4. 是否支持快速随机访问: LinkedList 不支持高效的随机元素访问,而 ArrayList 支持。快速随机访问就是通过元素的序号快速获取元素对象(对应于get(int index)方法)。
  5. 内存空间占用: ArrayList 的空 间浪费主要体现在在 list 列表的结尾会预留一定的容量空间,而 LinkedList 的空间花费则体现在它的每一个元素都需要消耗比 ArrayList 更多的空间(因为要存放直接后继和直接前驱以及数据)。

Arraylist源码以及扩容机制

https://snailclimb.gitee.io/javaguide/#/docs/java/collection/ArrayList%E6%BA%90%E7%A0%81+%E6%89%A9%E5%AE%B9%E6%9C%BA%E5%88%B6%E5%88%86%E6%9E%90

无序性和不可重复性的含义是什么

  • 无序性不等于随机性 ,无序性是指存储的数据在底层数组中并非按照数组索引的顺序添加 ,而是根据数据的哈希值决定的。
  • 不可重复性是指添加的元素按照 equals()判断时 ,返回 false,需要同时重写 equals()方法和 HashCode()方法。

HashMap 和 Hashtable 的区别

  1. 线程是否安全: HashMap 是非线程安全的,HashTable 是线程安全的,因为 HashTable 内部的方法基本都经过synchronized 修饰。(如果你要保证线程安全的话就使用 ConcurrentHashMap 吧!);
  2. 效率: 因为线程安全的问题,HashMap 要比 HashTable 效率高一点。另外,HashTable 基本被淘汰,不要在代码中使用它;
  3. 对 Null key 和 Null value 的支持: HashMap 可以存储 null 的 key 和 value,但 null 作为键只能有一个,null 作为值可以有多个;HashTable 不允许有 null 键和 null 值,否则会抛出 NullPointerException
  4. 初始容量大小和每次扩充容量大小的不同 : ① 创建时如果不指定容量初始值,Hashtable 默认的初始大小为 11,之后每次扩充,容量变为原来的 2n+1。HashMap 默认的初始化大小为 16。之后每次扩充,容量变为原来的 2 倍。② 创建时如果给定了容量初始值,那么 Hashtable 会直接使用你给定的大小,而 HashMap 会将其扩充为 2 的幂次方大小(HashMap 中的tableSizeFor()方法保证,下面给出了源代码)。也就是说 HashMap 总是使用 2 的幂作为哈希表的大小,后面会介绍到为什么是 2 的幂次方。
  5. 底层数据结构: JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为 8)(将链表转换成红黑树前会判断,如果当前数组的长度小于 64,那么会选择先进行数组扩容,而不是转换为红黑树)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。Hashtable 没有这样的机制。

HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方

为了能让 HashMap 存取高效,尽量较少碰撞,也就是要尽量把数据分配均匀。我们上面也讲到了过了,Hash 值的范围值-2147483648 到 2147483647,前后加起来大概 40 亿的映射空间,只要哈希函数映射得比较均匀松散,一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个 40 亿长度的数组,内存是放不下的。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算,得到的余数才能用来要存放的位置也就是对应的数组下标。这个数组下标的计算方法是“ (n - 1) & hash”。(n 代表数组长度)。这也就解释了 HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方。

这个算法应该如何设计呢?

我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是,重点来了:
“取余(%)操作中如果除数是 2 的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作(也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是 2 的 n 次方;)。” 并且 采用二进制位操作 &,相对于%能够提高运算效率,这就解释了 HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方。**

ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别

ConcurrentHashMapHashtable 的区别主要体现在实现线程安全的方式上不同。

  • 底层数据结构: JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 底层采用 分段的数组+链表 实现,JDK1.8 采用的数据结构跟 HashMap1.8 的结构一样,数组+链表/红黑二叉树。Hashtable 和 JDK1.8 之前的 HashMap 的底层数据结构类似都是采用 数组+链表 的形式,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的;

  • 实现线程安全的方式(重要):在 JDK1.7 的时候,ConcurrentHashMap(分段锁) 对整个桶数组进行了分割分段(Segment),每一把锁只锁容器其中一部分数据,多线程访问容器里不同数据段的数据,就不会存在锁竞争,提高并发访问率。 到了 JDK1.8 的时候已经摒弃了 Segment 的概念,而是直接用 Node 数组+链表+红黑树的数据结构来实现,并发控制使用 synchronized 和 CAS 来操作。(JDK1.6 以后 对 synchronized 锁做了很多优化) 整个看起来就像是优化过且线程安全的 HashMap,虽然在 JDK1.8 中还能看到 Segment 的数据结构,但是已经简化了属性,只是为了兼容旧版本;② Hashtable(同一把锁) :使用 synchronized 来保证线程安全,效率非常低下。当一个线程访问同步方法时,其他线程也访问同步方法,可能会进入阻塞或轮询状态,如使用 put 添加元素,另一个线程不能使用 put 添加元素,也不能使用 get,竞争会越来越激烈效率越低。

两者的对比图:
容器 - 图1
JDK1.7 的 ConcurrentHashMap:
容器 - 图2
JDK1.8 的 ConcurrentHashMap:
容器 - 图3
JDK1.8 的 ConcurrentHashMap 不在是 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表,而是 Node 数组 + 链表 / 红黑树。不过,Node 只能用于链表的情况,红黑树的情况需要使用 TreeNode。当冲突链表达到一定长度时,链表会转换成红黑树。

synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点,这样只要 hash 不冲突,就不会产生并发,效率又提升 N 倍。

linkList源码

https://snailclimb.gitee.io/javaguide/#/docs/java/collection/LinkedList%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90

HashMap源码以及扩容机制

https://snailclimb.gitee.io/javaguide/#/docs/java/collection/HashMap(JDK1.8)%E6%BA%90%E7%A0%81+%E5%BA%95%E5%B1%82%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%88%86%E6%9E%90%E6%BA%90%E7%A0%81+%E5%BA%95%E5%B1%82%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%88%86%E6%9E%90)

hashMap中的属性:loadFactor加载因子
loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度,loadFactor越趋近于1,那么 数组中存放的数据(entry)也就越多,也就越密,也就是会让链表的长度增加,loadFactor越小,也就是趋近于0,数组中存放的数据(entry)也就越少,也就越稀疏。
loadFactor太大导致查找元素效率低,太小导致数组的利用率低,存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值
给定的默认容量为 16,负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据,当数量达到了 16 * 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容,而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作,所以非常消耗性能。

因此, 为了避免初始化的时候再次扩容, 假设要存12个元素, 则应该给定初始容量12/0.75=16.