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List, Set, Queue, Map 四者的区别？

• List (对付顺序的好帮⼿): 存储的元素是有序的、可重复的。
• Set (注重独⼀⽆⼆的性质): 存储的元素是⽆序的、不可重复的。
• Queue (实现排队功能的叫号机): 按特定的排队规则来确定先后顺序，存储的元素是有序的、可重复的。
• Map (⽤ key 来搜索的专家): 使⽤键值对（key-value）存储，类似于数学上的函数 y=f(x)，“x” 代表 key，“y” 代表 value，key 是⽆序的、不可重复的，value 是⽆序的、可重复的，每个键最 多映射到⼀个值。
  
  

集合框架底层数据结构总结

1. List
   1. ArrayList ： Object[] 数组
   2. Vector ： Object[] 数组
   3. LinkedList ： 双向链表(JDK1.6 之前为循环链表，JDK1.7 取消了循环)

2. Set
   1. HashSet (⽆序，唯⼀): 基于 HashMap 实现的，底层采⽤ HashMap 来保存元素
   2. LinkedHashSet : LinkedHashSet 是 HashSet 的⼦类，并且其内部是通过 LinkedHashMap 来实 现的。有点类似于我们之前说的 LinkedHashMap 其内部是基于 HashMap 实现⼀样，不过还 是有⼀点点区别的
   3. TreeSet (有序，唯⼀): 红⿊树(⾃平衡的排序⼆叉树)

3. Queue
   1. PriorityQueue : Object[] 数组来实现⼆叉堆
   2. ArrayQueue : Object[] 数组 + 双指针

4. Map

   1. HashMap ： JDK1.8 之前 HashMap 由数组+链表组成的，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（“拉链法”解决冲突）。

   JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较⼤的变化，当链表⻓度⼤于阈值（默认为 8）（将链表转换成红⿊树前会判断，如果当前数组的⻓度⼩于 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。（数组长度大于64且该数组下的链表长度大于8 才转红黑树）

   2. LinkedHashMap ： LinkedHashMap 继承⾃ HashMap ，所以它的底层仍然是基于拉链式散列 结构即由数组和链表或红⿊树组成。另外， LinkedHashMap 在上⾯结构的基础上，增加了⼀条 双向链表，使得上⾯的结构可以保持键值对的插⼊顺序。同时通过对链表进⾏相应的操作，实现 了访问顺序相关逻辑。

   详细可以查看：LinkedHashMap 源码详细分析（JDK1.8）_慕课手记

   3. Hashtable ： 数组+链表组成的，数组是 Hashtable 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突⽽存在的
   4. TreeMap ： 红⿊树（⾃平衡的排序⼆叉树）

ArrayList 和 Vector 的区别

• ArrayList 是 List 的主要实现类，底层使⽤ Object[ ] 存储，适⽤于频繁的查找⼯作，线程不安全 ；
• Vector 是 List 的古⽼实现类，底层使⽤ Object[ ] 存储，线程安全的 。

ArrayList 与 LinkedList 区别

• 是否保证线程安全： ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的，也就是不保证线程安全；
• 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（JDK1.6 之前为循环链表，JDK1.7 取消了循环。注意双向链表和双向循环链表的区 别，下⾯有介绍到！）
• 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。
  • LinkedList 采⽤链表存储，所以，如果是在头尾插⼊或者删除元素不受元素位置的影响 （ add(E e) 、 addFirst(E e) 、 addLast(E e) 、 removeFirst() 、 removeLast() ），时间复杂 度为 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) ， remove(Object o) ）， 时间复杂度为 O(n) ，因为需要先移动到指定位置再插⼊。
• 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)。
• 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）。

我们在项⽬中⼀般是不会使⽤到 LinkedList 的，需要⽤到 LinkedList 的场景⼏乎都可以使⽤ ArrayList 来代替，并且，性能通常会更好！就连 LinkedList 的作者约书亚 · 布洛克（Josh Bloch）⾃⼰都说从来不会使⽤ LinkedList 。

补充内容:RandomAccess 接⼝

java">public interface RandomAccess {
}

查看源码我们发现实际上 RandomAccess 接⼝中什么都没有定义。所以，在我看来 RandomAccess 接⼝不过是⼀个标识罢了。标识什么？ 标识实现这个接⼝的类具有随机访问功能。
在 binarySearch() ⽅法中，它要判断传⼊的 list 是否 RandomAccess 的实例，如果是，调⽤ indexedBinarySearch() ⽅法，如果不是，那么调⽤ iteratorBinarySearch() ⽅法

java">public static <T>
int binarySearch(List<? extends Comparable<? super T>> list, T key) {
    if (list instanceof RandomAccess || list.size()<BINARYSEARCH_THRESHOLD)
    	return Collections.indexedBinarySearch(list, key);
    else
    	return Collections.iteratorBinarySearch(list, key);
}

ArrayList 实现了 RandomAccess 接⼝， ⽽ LinkedList 没有实现。为什么呢？
我觉得还是和底层数据结构有关！ ArrayList 底层是数组，⽽ LinkedList 底层是链表。数组天然⽀持随机访问，时间 复杂度为 O(1)，所以称为快速随机访问。链表需要遍历到特定位置才能访问特定位置的元素，时间 复杂度为 O(n)，所以不⽀持快速随机访问。， ArrayList 实现了 RandomAccess 接⼝，就表明了他 具有快速随机访问功能。 RandomAccess 接⼝只是标识，并不是说 ArrayList 实现 RandomAccess 接⼝才具有快速随机访问功能的！

ArrayList 的扩容机制

ArrayList源码&扩容机制分析

comparable 和 Comparator 的区别

• comparable 接⼝实际上是出⾃ java.lang 包 它有⼀个 compareTo(Object obj) ⽅法⽤来排序
• comparator 接⼝实际上是出⾃ java.util 包它有⼀个 compare(Object obj1, Object obj2) ⽅法⽤来排序

比较 HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 三者的异同

• HashSet 、 LinkedHashSet 和 TreeSet 都是 Set 接⼝的实现类，都能保证元素唯⼀，并且都 不是线程安全的。
• HashSet 、 LinkedHashSet 和 TreeSet 的主要区别在于底层数据结构不同。 HashSet 的底层数 据结构是哈希表（基于 HashMap 实现）。 LinkedHashSet 的底层数据结构是链表和哈希表， 元素的插⼊和取出顺序满⾜ FIFO。 TreeSet 底层数据结构是红⿊树，元素是有序的，排序的⽅ 式有⾃然排序和定制排序。
• 底层数据结构不同⼜导致这三者的应⽤场景不同。 HashSet ⽤于不需要保证元素插⼊和取出顺 序的场景， LinkedHashSet ⽤于保证元素的插⼊和取出顺序满⾜ FIFO 的场景， TreeSet ⽤于 ⽀持对元素⾃定义排序规则的场景。

HashMap 和 Hashtable 的区别

• 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！）

• 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；

• 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 。

• 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。

• 底层数据结构： JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了᫾⼤的变化，当链表⻓度⼤ 于阈值（默认为 8）时，将链表转化为红⿊树（将链表转换成红⿊树前会判断，如果当前数组的 ⻓度⼩于 64，那么会选择先进⾏数组扩容，⽽不是转换为红⿊树），以减少搜索时间（后⽂中 我会结合源码对这⼀过程进⾏分析）。 Hashtable 没有这样的机制。

HashMap 的底层实现

JDK1.8 前

JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在⼀起使⽤也就是链表散列。
HashMap 通过 key 的 hashcode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位 置（这⾥的 n 指的是数组的⻓度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存⼊的元素的hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。
所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash ⽅法。使⽤ hash ⽅法也就是扰动函数是为了防⽌⼀些 实现比较差的 hashCode() ⽅法 换句话说使⽤扰动函数之后可以减少碰撞。

JDK1.7 的 HashMap 的 hash ⽅法源码.

java">static int hash(int h) {
    // This function ensures that hashCodes that differ only by
    // constant multiples at each bit position have a bounded
    // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

JDK 1.8 的 hash ⽅法 相⽐于 JDK 1.7 hash ⽅法更加简化，但是原理不变。

java">static final int hash(Object key) {
    int h;
    // key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
    // ^ ：按位异或
    // >>>:⽆符号右移，忽略符号位，空位都以0补⻬
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

相⽐于 JDK1.8 的 hash ⽅法 ，JDK 1.7 的 hash ⽅法的性能会稍差⼀点点，因为毕竟扰动了 4 次。
所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建⼀个链表数组，数组中每⼀格就是⼀个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。

JDK1.8 之后

相⽐于之前的版本， JDK1.8 之后在解决哈希冲突时有了较⼤的变化，当链表⻓度⼤于阈值（默认为 8）（将链表转换成红⿊树前会判断，如果当前数组的⻓度⼩于 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。

TreeMap、TreeSet 以及 JDK1.8 之后的 HashMap 底层都⽤到了红⿊树。红⿊树就是为了解决 ⼆叉查找树的缺陷，因为⼆叉查找树在某些情况下会退化成⼀个线性结构。

结合源码分析⼀下 HashMap 链表到红⿊树的转换

1. putVal ⽅法中执⾏链表转红⿊树的判断逻辑。

链表的⻓度⼤于 8 的时候，就执⾏ treeifyBin （转换红⿊树）的逻辑。

java">// 遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
    // 遍历到链表最后⼀个节点
    if ((e = p.next) == null) {
        p.next = newNode(hash, key, value, null);
        // 如果链表元素个数⼤于等于TREEIFY_THRESHOLD（8）
        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
        // 红⿊树转换（并不会直接转换成红⿊树）
        treeifyBin(tab, hash);
        break;
    }
    if (e.hash == hash &&
        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
        break;
    p = e;
}

2. treeifyBin ⽅法中判断是否真的转换为红⿊树。

java">final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    // 判断当前数组的⻓度是否⼩于 64
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        // 如果当前数组的⻓度⼩于 64，那么会选择先进⾏数组扩容
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        // 否则才将列表转换为红⿊树
        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
        do {
            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
            if (tl == null)
            hd = p;
            else {
            p.prev = tl;
            tl.next = p;
        }
        	tl = p;
        } while ((e = e.next) != null);
        if ((tab[index] = hd) != null)
        	hd.treeify(tab);
    }
}

将链表转换成红⿊树前会判断，如果当前数组的⻓度⼩于 64，那么会选择先进⾏数组扩容，⽽不是 转换为红⿊树。

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 亿⻓度的数组，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⻓度取模运算，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 代表数组⻓度）。这也就解释了 HashMap 的⻓度为什么是 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 的⻓度为什么是 2 的幂次⽅。

HashMap 常见的遍历方式

HashMap 的 7 种遍历方式与性能分析！「修正篇」

ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别

ConcurrentHashMap 和 Hashtable 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 对整个桶数组进⾏了分割分段( Segment ，分段锁)，每⼀把锁只锁容器其中⼀部分数据（下⾯有示意图），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， ConcurrentHashMap 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 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；
  • 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。

ConcurrentHashMap 线程安全的具体实现⽅式/底层具体实现

JDK1.8前

⾸先将数据分为⼀段⼀段（这个“段”就是 Segment ）的存储，然后给每⼀段数据配⼀把锁，当⼀个 线程占⽤锁访问其中⼀个段数据时，其他段的数据也能被其他线程访问。
ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组结构组成。
Segment 继承了 ReentrantLock ,所以 Segment 是⼀种可重⼊锁，扮演锁的⻆⾊。 HashEntry ⽤于 存储键值对数据。
⼀个 ConcurrentHashMap ⾥包含⼀个 Segment 数组， Segment 的个数⼀旦初始化就不能改变。 Segment 数组的⼤⼩默认是 16，也就是说默认可以同时⽀持 16 个线程并发写。
Segment 的结构和 HashMap 类似，是⼀种数组和链表结构，⼀个 Segment 包含⼀个 HashEntry 数组，每个 HashEntry 是⼀个链表结构的元素，每个 Segment 守护着⼀个 HashEntry 数组⾥的元 素，当对 HashEntry 数组的数据进⾏修改时，必须⾸先获得对应的 Segment 的锁。也就是说，对 同⼀ Segment 的并发写⼊会被阻塞，不同 Segment 的写⼊是可以并发执⾏的。

JDK1.8后

ConcurrentHashMap 取消了 Segment 分段锁，采⽤ Node + CAS + synchronized 来保证并发安全。 数据结构跟 HashMap 1.8 的结构类似，数组+链表/红⿊⼆叉树。Java 8 在链表⻓度超过⼀定阈值 （8）时将链表（寻址时间复杂度为 O(N)）转换为红⿊树（寻址时间复杂度为 O(log(N))）。
Java 8 中，锁粒度更细， 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，就不会影响其他 Node 的读写，效率⼤幅提升。

1.7 和 1.8 实现的不同总结

1. 线程安全实现⽅式 ：JDK 1.7 采⽤ Segment 分段锁来保证安全， Segment 是继承⾃ ReentrantLock 。JDK1.8 放弃了 Segment 分段锁的设计，采⽤ Node + CAS + synchronized 保 证线程安全，锁粒度更细， synchronized 只锁定当前链表或红⿊⼆叉树的⾸节点。
2. Hash 碰撞解决⽅法 : JDK 1.7 采⽤拉链法，JDK1.8 采⽤拉链法结合红⿊树（链表⻓度超过⼀定 阈值时，将链表转换为红⿊树）。
3. 并发度 ：JDK 1.7 最⼤并发度是 Segment 的个数，默认是 16。JDK 1.8 最⼤并发度是 Node 数 组的⼤⼩，并发度更⼤。