一、简介
1、***框架介绍
Java***框架提供了一套性能优良，使用方便的接口和类，他们位于java.util包中。容器主要包括 Collection 和 Map 两种，Collection 存储着对象的***，而 Map 存储着键值对(两个对象)的映射表
2、相关容器介绍
2.1 Set相关
TreeSet基于红黑树实现，支持有序性操作，例如根据一个范围查找元素的操作。但是查找效率不如 HashSet，HashSet 查找的时间复杂度为 O(1)，TreeSet 则为 O(logN)
HashSet基于哈希表实现，支持快速查找，但不支持有序性操作。并且失去了元素的插入顺序信息，也就是说使用 Iterator 遍历 HashSet 得到的结果是不确定的。
LinkedHashSet具有 HashSet 的查找效率，且内部使用双向链表维护元素的插入顺序。
2.2 List相关
ArrayList基于动态数组实现，支持随机访问。
Vector和 ArrayList 类似，但它是线程安全的。
LinkedList基于双向链表实现，只能顺序访问，但是可以快速地在链表中间插入和删除元素。不仅如此，LinkedList 还可以用作栈、队列和双向队列。
2.3 Queue相关
LinkedList可以实现双向队列。
PriorityQueue基于堆结构实现，可以用它来实现优先队列。
2.4 Map相关
TreeMap基于红黑树实现。
HashMap基于哈希表实现。
HashTable和 HashMap 类似，但它是线程安全的，这意味着同一时刻多个线程可以同时写入 HashTable 并且不会导致数据不一致。它是遗留类，不应该去使用它。现在可以使用 ConcurrentHashMap 来支持线程安全，并且 ConcurrentHashMap 的效率会更高，因为 ConcurrentHashMap 引入了分段锁。
LinkedHashMap使用双向链表来维护元素的顺序，顺序为插入顺序或者最近最少使用(LRU)顺序
3、***重点
Collection 接口存储一组不唯一，无序的对象List 接口存储一组不唯一，有序的对象Set 接口存储一组唯一，无序的对象Map 接口存储一组键值对象，提供key到value的映射ArrayList实现了长度可变的数组，在内存中分配连续的空间。遍历元素和随机访问元素的效率比较高LinkedList采用链表存储方式。插入、删除元素时效率比较高HashSet采用哈希算法实现的SetHashSet的底层是用HashMap实现的，因此查询效率较高，由于采用hashCode算法直接确定 元素的内存地址，增删效率高二、ArrayList分析
1、ArrayList使用
2、ArrayList介绍
ArrayList是可以动态增长和缩减的索引序列，它是基于数组实现的List类该类封装了一个动态再分配的Object[]数组，每一个类对象都有一个capacity[容量]属性，表示它们所封装的Object[]数组的长度，当向ArrayList中添加元素时，该属性值会自动增加。如果想ArrayList中添加大量元素，可使用ensureCapacity 一次性增加capacity，可以减少增加重分配的次数提高性能ArrayList的用法和Vector向类似，但是Vector是一个较老的***，具有很多缺点，不建议使用另外，ArrayList和Vector的区别是：ArrayList是线程不安全的，当多条线程访问同一个ArrayList***时，程序需要手动保证该***的同步性，而Vector则是线程安全的。
3、源码分析
3.1 继承结构与层次关系
public class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable
这里简单解释一下几个接口
RandomAccess接口这个是一个标记性接口，通过查看api文档，它的作用就是用来快速随机存取，有关效率的问题，在实现了该接口的话，那么使用普通的for循环来遍历，性能更高，例如ArrayList。而没有实现该接口的话，使用Iterator来迭代，这样性能更高，例如linkedList。所以这个标记性只是为了 让我们知道我们用什么样的方式去获取数据性能更好。
Cloneable接口实现了该接口，就可以使用Object.Clone() 了。
Serializable接口实现该序列化接口，表明该类可以被序列化。什么是序列化？简单的说，就是能够从类变成字节流传输，然后还能从字节流变成原来的类。
这里的继承结构可通过IDEA中Navigate>Type Hierarchy查看
3.2 属性
//版本号
private static final long serialVersionUID = 8683452581122892189L;
//缺省容量
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;
//空对象数组
private static final Object[] EMPTY_ELEMENTDATA = {};
//缺省空对象数组
private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {};
//存储的数组元素
transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access
//实际元素大小，默认为0
private int size;
//更大数组容量
private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
3.3 构造
/**
* 构造具有指定初始容量的空列表
* 如果指定的初始容量为负，则为IllegalArgumentException
*/
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);
}
}
/**
* 默认空数组的大小为10
* ArrayList中储存数据的其实就是一个数组，这个数组就是elementData
*/
public ArrayList() {
this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
}
/**
* 按照***迭代器返回元素的顺序构造包含指定***的元素的列表
*/
public ArrayList(Collection<? extends E> c) {
elementData = c.toArray();
if ((size = elementData.length) != 0) {
// 转换为数组
//每个***的toarray()的实现 不一样，所以需要判断一下，如果不是Object[].class类型，那么久需要使用ArrayList中的 去改造一下。
if (elementData.getClass() != Object[].class)
elementData = Arrays.copyOf(elementData, size, Object[].class);
} else {
// 否则就用空数组代替
this.elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
}
}
3.4 自动扩容✨
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，以满足添加数据的需求。数组扩容通过一个公开的 ensureCapacity(int minCapacity)来实现。在实际添加大量元素前，我也可以使用ensureCapacity来手动增加ArrayList实例的容量，以减少递增式再分配的数量。
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大约是其原容量的1.5倍。**这种操作的代价是很高的，因此在实际使用时，我们应该尽量避免数组容量的扩张。当我们可预知要保存的元素的多少时，要在构造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 来手动增加ArrayList实例的容量。
private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
ensureExplicitCapacity(calculateCapacity(elementData, minCapacity));
}
private static int calculateCapacity(Object[] elementData, int minCapacity) {
//判断初始化的elementData是不是空的数组，也就是没有长度
if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
//因为如果是空的话，minCapacity=size+1；其实就是等于1，空的数组没有长度就存放不了
//所以就将minCapacity变成10，也就是默认大小，但是在这里，还没有真正的初始化这个elementData的大小
return Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
}
//确认实际的容量，上面只是将minCapacity=10，这个 就是真正的判断elementData是否够用
return minCapacity;
}
private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
modCount++;
//minCapacity如果大于了实际elementData的长度，那么就说明elementData数组的长度不够用
/*之一种情况：由于elementData初始化时是空的数组，那么之一次add的时候，
minCapacity=size+1；也就minCapacity=1，在上一个 (确定内部容量ensureCapacityInternal)
就会判断出是空的数组，就会给将minCapacity=10，到这一步为止，还没有改变elementData的大小。
第二种情况：elementData不是空的数组了，那么在add的时候，minCapacity=size+1；也就是
minCapacity代表着elementData中增加之后的实际数据个数，拿着它判断elementData的length
是否够用，如果length不够用，那么肯定要扩大容量，不然增加的这个元素就会溢出。*/
if (minCapacity - elementData.length > 0)
grow(minCapacity);
}
//ArrayList核心的 ，能扩展数组大小的真正秘密。
private void grow(int minCapacity) {
//将扩充前的elementData大小给oldCapacity
int oldCapacity = elementData.length;
//newCapacity就是1.5倍的oldCapacity
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
/*这句话就是适应于elementData就空数组的时候，length=0，那么oldCapacity=0，newCapacity=0，
所以这个判断成立，在这里就是真正的初始化elementData的大小了，就是为10.前面的工作都是准备工作。
*/
if (newCapacity - minCapacity < 0)
newCapacity = minCapacity;
//如果newCapacity超过了更大的容量限制，就调用hugeCapacity，也就是将能给的更大值给newCapacity
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
//新的容量大小已经确定好就copy数组，改变容量大小。
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}
//用来赋更大值
private static int hugeCapacity(int minCapacity) {
if (minCapacity < 0) // overflow
throw new OutOfMemoryError();
//如果minCapacity都大于MAX_ARRAY_SIZE，那么就Integer.MAX_VALUE返回，反之将MAX_ARRAY_SIZE返回。
//相当于给ArrayList上了两层防护
return (minCapacity > MAX_ARRAY_SIZE) ?
Integer.MAX_VALUE :
MAX_ARRAY_SIZE;
}
3.5 add()
/**
* 添加一个特定的元素到list的末尾。
* 先size+1判断数组容量是否够用，最后加入元素
*/
public boolean add(E e) {
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
elementData[size++] = e;
return true;
}
/**
* Inserts the specified element at the specified position in this
* list. Shifts the element currently at that position (if any) and
* any subsequent elements to the right (adds one to their indices).
*
* @param index index at which the specified element is to be inserted
* @param element element to be inserted
* @throws IndexOutOfBoundsException {@inheritDoc}
*/
public void add(int index, E element) {
//检查index也就是插入的位置是否合理。
rangeCheckForAdd(index);
//检查容量是否够用，不够就自动扩容
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
//这个 就是用来在插入元素之后，要将index之后的元素都往后移一位
System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
size - index);
elementData[index] = element;
size++;
}
当调用add() 时，实际函数调用：
add→ensureCapacityInternal→ensureExplicitCapacity(→grow→hugeCapacity)
例如刚开始初始化一个空数组后add一个值，会首先进行自动扩容
3.6 trimToSize()
将底层数组的容量调整为当前列表保存的实际元素的大小的功能
public void trimToSize() {
modCount++;
if (size < elementData.length) {
elementData = (size == 0)
? EMPTY_ELEMENTDATA
: Arrays.copyOf(elementData, size);
}
}
3.7 remove()
remove() 也有两个版本，一个是remove(int index)删除指定位置的元素，另一个是remove(Object o)删除之一个满足o.equals(elementData[index])的元素。删除操作是add()操作的逆过程，需要将删除点之后的元素向前移动一个位置。需要注意的是为了让GC起作用，必须显式的为最后一个位置赋null值。
public E remove(int index) {
rangeCheck(index);
modCount++;
E oldValue = elementData(index);
int numMoved = size - index - 1;
if (numMoved > 0)
System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
numMoved);
elementData[--size] = null; //清除该位置的引用，让GC起作用
return oldValue;
}
3.8 其他
这里简单介绍了核心 ，其他 查看源码可以很快了解
3.9 Fail-Fast机制
ArrayList采用了快速失败的机制，通过记录modCount参数来实现。在面对并发的修改时，迭代器很快就会完全失败，并抛出ConcurrentModificationException异常，而不是冒着在将来某个不确定时间发生任意不确定行为的风险
4、总结
ArrayList可以存放nullArrayList本质上就是一个elementData数组ArrayList区别于数组的地方在于能够自动扩展大小，其中关键的 就是gorw() ArrayList中removeAll(collection c)和clear()的区别就是removeAll可以删除批量指定的元素，而clear是全是删除***中的元素ArrayList由于本质是数组，所以它在数据的查询方面会很快，而在插入删除这些方面，性能下降很多，有移动很多数据才能达到应有的效果ArrayList实现了RandomAccess，所以在遍历它的时候推荐使用for循环三、LinkedList分析
1、LinkedList使用
2、LinkedList介绍
LinkedList同时实现了List接口和Deque接口，也就是说它既可以看作一个顺序容器，又可以看作一个队列(Queue)，同时又可以看作一个栈(Stack)。这样看来，LinkedList简直就是个全能冠军。当你需要使用栈或者队列时，可以考虑使用LinkedList，一方面是因为Java官方已经声明不建议使用Stack类，更遗憾的是，Java里根本没有一个叫做Queue_的类(它是个接口名字)。关于栈或队列，现在的首选是ArrayDeque，它有着比LinkedList(当作栈或队列使用时)有着更好的性能。
LinkedList的实现方式决定了所有跟下标相关的操作都是线性时间，而在首段或者末尾删除元素只需要常数时间。为追求效率LinkedList没有实现同步(synchronized)，如果需要多个线程并发访问，可以先采用Collections.synchronizedList() 对其进行包装
3、源码分析
3.1 继承结构与层次
public class LinkedList<E>
extends AbstractSequentialList<E>
implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable
这里可以发现LinkedList多了一层AbstractSequentialList的抽象类，这是为了减少实现顺序存取（例如LinkedList）这种类的工作。如果自己想实现顺序存取这种特性的类(就是链表形式)，那么就继承 这个AbstractSequentialList抽象类，如果想像数组那样的随机存取的类，那么就去实现AbstracList抽象类。
List接口列表add、set等一些对列表进行操作的
Deque接口有队列的各种特性
Cloneable接口能够***，使用那个copy
Serializable接口能够序列化。
没有RandomAccess推荐使用iterator，在其中就有一个foreach，增强的for循环，其中原理也就是iterator，我们在使用的时候，使用foreach或者iterator
3.2 属性与构造
transient关键字修饰，这也意味着在序列化时该域是不会序列化的
//实际元素个数
transient int size = 0;
//头结点
transient Node<E> first;
//尾结点
transient Node<E> last;
public LinkedList() {
}
public LinkedList(Collection<? extends E> c) {
this();
//将***c中的各个元素构建成LinkedList链表
addAll(c);
}
3.3 内部类Node✨
//根据前面介绍双向链表就知道这个代表什么了，linkedList的奥秘就在这里
private static class Node<E> {
// 数据域（当前节点的值）
E item;
//后继
Node<E> next;
//前驱
Node<E> prev;
// 构造函数，赋值前驱后继
Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
this.item = element;
this.next = next;
this.prev = prev;
}
}
3.4 核心 add()和addAll()✨
public boolean add(E e) {
linkLast(e);
return true;
}
void linkLast(E e) {
//临时节点l(L的小写)保存last，也就是l指向了最后一个节点
final Node<E> l = last;
//将e封装为节点，并且e.prev指向了最后一个节点
final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
//newNode成为了最后一个节点，所以last指向了它
last = newNode;
if (l == null)
//判断是不是一开始链表中就什么都没有，如果没有，则new Node就成为了之一个结点，first和last都指向它
first = newNode;
else
//正常的在最后一个节点后追加，那么原先的最后一个节点的next就要指向现在真正的 最后一个节点，原先的最后一个节点就变成了倒数第二个节点
l.next = newNode;
//添加一个节点，size自增
size++;
modCount++;
}
addAll()有两个重载函数，addAll(Collection<? extends E>)型和addAll(int,Collection<? extends E>)型，我们平时习惯调用的addAll(Collection<?extends E>)型会转化为addAll(int,Collection<? extends<E>)型
public boolean addAll(Collection<? extends E> c) {
return addAll(size, c);
}
public boolean addAll(int index, Collection<? extends E> c) {
//检查index这个是否为合理
checkPositionIndex(index);
//将***c转换为Object数组
Object[] a = c.toArray();
//数组a的长度numNew，也就是由多少个元素
int numNew = a.length;
if (numNew == 0)
//如果空的就什么也不做
return false;
Node<E> pred, succ;
//构造 中传过来的就是index==size
//情况一：构造 创建的一个空的链表，那么size=0，last、和first都为null。linkedList中是空的。
//什么节点都没有。succ=null、pred=last=null
//情况二：链表中有节点，size就不是为0，first和last都分别指向之一个节点，和最后一个节点，
//在最后一个节点之后追加元素，就得记录一下最后一个节点是什么，所以把last保存到pred临时节点中。
//情况三index！=size，说明不是前面两种情况，而是在链表中间插入元素，那么就得知道index上的节点是谁，
//保存到succ临时节点中，然后将succ的前一个节点保存到pred中，这样保存了这两个节点，就能够准确的插入节点了
if (index == size) {
succ = null;
pred = last;
} else {
succ = node(index);
pred = succ.prev;
}
for (Object o : a) {
@SuppressWarnings("unchecked") E e = (E) o;
Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, null);
if (pred == null)
first = newNode;
else
pred.next = newNode;
pred = newNode;
}
if (succ == null) {
/*如果succ==null，说明是情况一或者情况二，
情况一、构造 ，也就是刚创建的一个空链表，pred已经是newNode了，
last=newNode，所以linkedList的first、last都指向之一个节点。
情况二、在最后节后之后追加节点，那么原先的last就应该指向现在的最后一个节点了，
就是newNode。*/
last = pred;
} else {
pred.next = succ;
succ.prev = pred;
}
size += numNew;
modCount++;
return true;
}
//根据引下标找到该结点并返回
Node<E> node(int index) {
//判断插入的位置在链表前半段或者是后半段
if (index < (size >> 1)) {
Node<E> x = first;
//从头结点开始正向遍历
for (int i = 0; i < index; i++)
x = x.next;
return x;
} else {
Node<E> x = last;
//从尾结点开始反向遍历
for (int i = size - 1; i > index; i--)
x = x.prev;
return x;
}
}
3.5 remove()
/*如果我们要移除的值在链表中存在多个一样的值，那么我们
会移除index最小的那个，也就是更先找到的那个值，如果不存在这个值，那么什么也不做
*/
public boolean remove(Object o) {
if (o == null) {
for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
if (x.item == null) {
unlink(x);
return true;
}
}
} else {
for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
if (o.equals(x.item)) {
unlink(x);
return true;
}
}
}
return false;
}
不能传一个null值
E unlink(Node<E> x) {
// assert x != null;
final E element = x.item;
final Node<E> next = x.next;
final Node<E> prev = x.prev;
if (prev == null) {
first = next;
} else {
prev.next = next;
x.prev = null;
}
if (next == null) {
last = prev;
} else {
next.prev = prev;
x.next = null;
}
//x的前后指向都为null了，也把item为null，让gc回收它
x.item = null;
size--;
modCount++;
return element;
}
3.6 其他
**get(index)、indexOf(Object o)**等查看源码即可
3.7 LinkedList的迭代器
在LinkedList中除了有一个Node的内部类外，应该还能看到另外两个内部类，那就是ListItr，还有一个是DescendingIterator内部类
/*这个类，还是调用的ListItr，作用是封装一下Itr中几个 ，让使用者以正常的思维去写代码，
例如，在从后往前遍历的时候，也是跟从前往后遍历一样，使用next等操作，而不用使用特殊的previous。
*/
private class DescendingIterator implements Iterator<E> {
private final ListItr itr = new ListItr(size());
public boolean hasNext() {
return itr.hasPrevious();
}
public E next() {
return itr.previous();
}
public void remove() {
itr.remove();
}
}
4、总结
linkedList本质上是一个双向链表，通过一个Node内部类实现的这种链表结构。linkedList能存储null值跟ArrayList相比较，就真正的知道了，LinkedList在删除和增加等操作上性能好，而ArrayList在查询的性能上好，从源码中看，它不存在容量不足的情况linkedList不光能够向前迭代，还能像后迭代，并且在迭代的过程中，可以修改值、添加值、还能移除值linkedList不光能当链表，还能当队列使用，这个就是因为实现了Deque接口四、List总结
1、ArrayList和LinkedList区别
ArrayList底层是用数组实现的顺序表，是随机存取类型，可自动扩增，并且在初始化时，数组的长度是0，只有在增加元素时，长度才会增加。默认是10，不能无限扩增，有上限，在查询操作的时候性能更好LinkedList底层是用链表来实现的，是一个双向链表，注意这里不是双向循环链表,顺序存取类型。在源码中，似乎没有元素个数的限制。应该能无限增加下去，直到内存满了在进行删除，增加操作时性能更好。两个都是线程不安全的，在iterator时，会发生fail-fast：快速失效。
2、ArrayList和Vector区别
ArrayList线程不安全，在用iterator，会发生fail-fastVector线程安全，因为在 前加了Synchronized关键字，也会发生fail-fast3、fail-fast和fail-safe区别与情况说明
在java.util下的***都是发生fail-fast，而在java.util.concurrent下的发生的都是fail-safe
fail-fast快速失败，例如在arrayList中使用迭代器遍历时，有另外的线程对arrayList的存储数组进行了改变，比 如add、delete等使之发生了结构上的改变，所以Iterator就会快速报一个java.util.ConcurrentModificationException异常（并发修改异常），这就是快速失败
fail-safe安全失败，在java.util.concurrent下的类，都是线程安全的类，他们在迭代的过程中，如果有线程进行结构的改变，不会报异常，而是正常遍历，这就是安全失败
为什么在java.util.concurrent包下对***有结构的改变却不会报异常？在concurrent下的***类增加元素的时候使用Arrays.copyOf()来拷贝副本，在副本上增加元素，如果有其他线程在此改变了***的结构，那也是在副本上的改变，而不是影响到原***，迭代器还是照常遍历，遍历完之后，改变原引用指向副本，所以总的一句话就是如果在此包下的类进行增加删除，就会出现一个副本。所以能防止fail-fast，这种机制并不会出错，所以我们叫这种现象为fail-safe
vector也是线程安全的，为什么是fail-fast呢？出现fail-safe是因为他们在实现增删的底层机制不一样，就像上面说的，会有一个副本，而像arrayList、linekdList、verctor等他们底层就是对着真正的引用进行操作，所以才会发生异常
4、为什么现在都不提倡使用Vector
vector实现线程安全的 是在每个操作 上加锁，这些锁并不是必须要的，在实际开发中，一般都是通过锁一系列的操作来实现线程安全，也就是说将需要同步的资源放一起加锁来保证线程安全如果多个Thread并发执行一个已经加锁的 ，但是在该 中，又有Vector的存在，Vector；本身实现中已经加锁了，那么相当于锁上又加锁，会造成额外的开销Vector还有fail-fast的问题，也就是说它也无法保证遍历安全，在 遍历时又得额外加锁，又是额外的开销，还不如直接用arrayList，然后再加锁总结：Vector在你不需要进行线程安全的时候，也会给你加锁，也就导致了额外开销，所以在jdk1.5之后就被弃用了，现在如果要用到线程安全的***，都是从java.util.concurrent包下去拿相应的类。
五、HashMap分析
1、HashMap介绍
1.1 Java8以前的HashMap
通过key、value封装成一个entry对象，然后通过key的值来计算该entry的hash值，通过entry的hash 值和数组的长度length来计算出entry放在数组中的哪个位置上面，每次存放都是将entry放在之一个位置。
HashMap实现了Map接口，即允许放入key为null的元素，也允许插入value为null的元素；除该类未实现同步外，其余跟Hashtable大致相同；跟TreeMap不同，该容器不保证元素顺序，根据需要该容器可能会对元素重新哈希，元素的顺序也会被重新打散，因此不同时间迭代同一个HashMap的顺序可能会不同。 根据对冲突的处理方式不同，哈希表有两种实现方式，一种开放地址方式(Open addressing)，另一种是冲突链表方式(Separate chaining with linked lists)。Java7 HashMap采用的是冲突链表方式。
1.2 Java8后的HashMap
Java8 对 HashMap 进行了一些修改，更大的不同就是利用了红黑树，所以其由 数组+链表+红黑树 组成。根据 Java7 HashMap 的介绍，我们知道，查找的时候，根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标，但是之后的话，需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的，时间复杂度取决于链表的长度为 O(n)。为了降低这部分的开销，在 Java8 中，当链表中的元素达到了 8 个时，会将链表转换为红黑树，在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。
Java7 中使用 Entry 来代表每个 HashMap 中的数据节点，Java8 中使用 Node，基本没有区别，都是 key，value，hash 和 next 这四个属性，不过，Node 只能用于链表的情况，红黑树的情况需要使用 TreeNode
2、Java8 HashMap源码分析
2.1 继承结构与层次
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
2.2 属性
//序列号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
//默认的初始容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//更大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//存储元素的数组，总是2的幂次倍
transient Node<K,V>[] table;
//存放具体元素的集
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度
transient int size;
//每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
//临界值，当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
//填充因子,计算HashMap的实时装载因子的 为：size/capacity
final float loadFactor;
2.3 构造
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量不能小于0，否则报错
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 初始容量不能大于更大值，否则为更大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//填充因子不能小于或等于0，不能为非数字
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
//初始化填充因子
this.loadFactor = loadFactor;
//初始化threshold大小
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//这个 将传进来的参数转变为2的n次方的数值
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
/**
* 自定义初始容量，加载因子为默认
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 使用默认的加载因子等字段
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
//初始化填充因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
//将m中的所有元素添加至HashMap中
putMapEntries(m, false);
}
//将m的所有元素存入该实例
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
//判断table是否已经初始化
if (table == null) { // pre-size
//未初始化，s为m的实际元素个数
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
//计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)
resize();
//将m中的所有元素添加至HashMap中
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
2.4 核心 ✨
put()
先计算key的hash值，然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置，如果table数组在该位置处有元素，则查找是否存在相同的key，若存在则覆盖原来key的value，否则将该元素保存在链表尾部，注意JDK1.7中采用的是头插法，即每次都将冲突的键值对放置在链表头，这样最初的那个键值对最终就会成为链尾，而JDK1.8中使用的是尾插法。此外，若table在该处没有元素，则直接保存。
public V put(K key, V value) {
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;
//之一次put元素时，table数组为空，先调用resize生成一个指定容量的数组
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//hash值和n-1的与运算结果为桶的位置，如果该位置空就直接放置一个Node
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//如果计算出的bucket不空，即发生哈希冲突，就要进一步判断
else {
Node<K,V> e; K k;
//判断当前Node的key与要put的key是否相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//判断当前Node是否是红黑树的节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//以上都不是，说明要new一个Node，加入到链表中
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//在链表尾部插入新节点，注意jdk1.8是在链表尾部插入新节点
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果当前链表中的元素大于树化的阈值，进行链表转树的操作
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//在链表中继续判断是否已经存在完全相同的key
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//走到这里，说明本次put是更新一个已存在的键值对的value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//在hashMap中，afterNodeAccess 体为空，交给子类去实现
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//如果当前size超过临界值，就扩容。注意是先插入节点再扩容
if (++size > threshold)
resize();
//在hashMap中，afterNodeInsertion 体为空，交给子类去实现
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
resize() 数组扩容
用于初始化数组或数组扩容，每次扩容后，容量为原来的 2 倍，并进行数据迁移
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { // 对应数组扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 将数组大小扩大一倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 将阈值扩大一倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // 对应使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化后，之一次 put 的时候
newCap = oldThr;
else {// 对应使用 new HashMap() 初始化后，之一次 put 的时候
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 用新的数组大小初始化新的数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab; // 如果是初始化数组，到这里就结束了，返回 newTab 即可
if (oldTab != null) {
// 开始遍历原数组，进行数据迁移。
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果该数组位置上只有单个元素，那就简单了，简单迁移这个元素就可以了
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果是红黑树，具体我们就不展开了
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
// 这块是处理链表的情况，
// 需要将此链表拆成两个链表，放到新的数组中，并且保留原来的先后顺序
// loHead、loTail 对应一条链表，hiHead、hiTail 对应另一条链表，代码还是比较简单的
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
// 之一条链表
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// 第二条链表的新的位置是 j + oldCap，这个很好理解
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
get()过程
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 判断之一个节点是不是就是需要的
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 判断是否是红黑树
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 链表遍历
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
2.5 其他
HashSet是对HashMap的简单包装，其他还有迭代器等
3、总结
关于数组扩容，从putVal源代码中我们可以知道，当插入一个元素的时候size就加1，若size大于threshold的时候，就会进行扩容。假设我们的capacity大小为32，loadFator为0.75，则threshold为24 = 32 * 0.75，此时，插入了25个元素，并且插入的这25个元素都在同一个桶中，桶中的数据结构为红黑树，则还有31个桶是空的，也会进行扩容处理，其实此时，还有31个桶是空的，好像似乎不需要进行扩容处理，但是是需要扩容处理的，因为此时我们的capacity大小可能不适当。我们前面知道，扩容处理会遍历所有的元素，时间复杂度很高；前面我们还知道，经过一次扩容处理后，元素会更加均匀的分布在各个桶中，会提升访问效率。所以说尽量避免进行扩容处理，也就意味着，遍历元素所带来的坏处大于元素在桶中均匀分布所带来的好处。
HashMap在JDK1.8以前是一个链表散列这样一个数据结构，而在JDK1.8以后是一个数组加链表加红黑树的数据结构通过源码的学习，HashMap是一个能快速通过key获取到value值得一个***，原因是内部使用的是hash查找值得另外LinkedHashMap是HashMap的直接子类，二者唯一的区别是LinkedHashMap在HashMap的基础上，采用双向链表(doubly-linked list)的形式将所有**entry**连接起来，这样是为保证元素的迭代顺序跟插入顺序相同
六、Collections工具类
1、概述
此类完全由在 collection 上进行操作或返回 collection 的静态 组成。它包含在 collection 上操作的多态算法，即“包装器”，包装器返回由指定 collection 支持的新 collection，以及少数其他内容。如果为此类的 所提供的 collection 或类对象为 null，则这些 都将抛出NullPointerException
2、排序常用
//反转列表中元素的顺序
static void reverse(List<?> list)
//对List***元素进行随机排序
static void shuffle(List<?> list)
//根据元素的自然顺序 对指定列表按升序进行排序
static void sort(List<T> list)
//根据指定比较器产生的顺序对指定列表进行排序
static <T> void sort(List<T> list, Comparator<? super T> c)
//在指定List的指定位置i,j处交换元素
static void swap(List<?> list, int i, int j)
//当distance为正数时，将List***的后distance个元素“整体”移到前面；当distance为负数时，将list***的前distance个元素“整体”移到后边。该 不会改变***的长度
static void rotate(List<?> list, int distance)
3、查找、替换操作
//使用二分搜索法搜索指定列表，以获得指定对象在List***中的索引
//注意：此前必须保证List***中的元素已经处于有序状态
static <T> int binarySearch(List<? extends Comparable<? super T>>list, T key)
//根据元素的自然顺序，返回给定collection 的更大元素
static Object max(Collection coll)
//根据指定比较器产生的顺序，返回给定 collection 的更大元素
static Object max(Collection coll,Comparator comp):
//根据元素的自然顺序，返回给定collection 的最小元素
static Object min(Collection coll):
//根据指定比较器产生的顺序，返回给定 collection 的最小元素
static Object min(Collection coll,Comparator comp):
//使用指定元素替换指定列表中的所有元素
static <T> void fill(List<? super T> list,T obj)
//返回指定co1lection中等于指定对象的出现次数
static int frequency(collection<?>c,object o)
//返回指定源列表中之一次出现指定目标列表的起始位置；如果没有出现这样的列表，则返回-1
static int indexofsubList(List<?>source, List<?>target)
//返回指定源列表中最后一次出现指定目标列表的起始位置；如果没有出现这样的列表，则返回-1
static int lastIndexofsubList(List<?>source,List<?>target)
//使用一个新值替换List对象的所有旧值o1dval
static <T> boolean replaceA1l(list<T> list,T oldval,T newval)
4、同步控制
Collectons提供了多个synchronizedXxx() ，该 可以将指定***包装成线程同步的***，从而解决多线程并发访问***时的线程安全问题。正如前面介绍的HashSet，TreeSet，arrayList，LinkedList，HashMap，TreeMap都是线程不安全的。Collections提供了多个静态 可以把他们包装成线程同步的***。
//返回指定 Collection 支持的同步（线程安全的）collection
static <T> Collection<T> synchronizedCollection(Collection<T> c)
//返回指定列表支持的同步（线程安全的）列表
static <T> List<T> synchronizedList(List<T> list)
//返回由指定映射支持的同步（线程安全的）映射
static <K,V> Map<K,V> synchronizedMap(Map<K,V> m)
//返回指定 set 支持的同步（线程安全的）set
static <T> Set<T> synchronizedSet(Set<T> s)
5、Collection设置不可变***
//返回一个空的、不可变的***对象，此处的***既可以是List，也可以是Set，还可以是Map。
emptyXxx()
//返回一个只包含指定对象（只有一个或一个元素）的不可变的***对象，此处的***可以是：List，Set，Map。
singletonXxx():
//返回指定***对象的不可变视图，此处的***可以是：List，Set，Map
unmodifiableXxx()
