List和Set是Java集合框架中的两个重要接口,它们都继承自Collection接口
项 | List | Set |
---|---|---|
元素存储顺序 | 有序的, 元素按照插入顺序存储 | 无序的, 元素存储顺序不固定 |
元素重复性 | 可以包含重复元素 | 不允许包含重复元素 |
实现类 | ArrayList、LinkedList、Vector | HashSet、LinkedHashSet、TreeSet |
项 | ArrayList | LinkedList |
---|---|---|
底层数据结构 | 基于动态数组的实现,支持对元素进行快速的随机访问 | 基于双向链表的实现,支持在链表的头部和尾部进行高效的插入和删除操作 |
随机访问性能 | 随机访问性能较高,因为它是基于数组的,可以直接通过索引访问元素。 | 随机访问性能较低,因为它是基于链表的,需要遍历链表才能访问到指定位置的元素。 |
插入和删除性能 | 插入和删除性能较低,因为在插入或删除元素时,需要移动数组中的其他元素以维护数组的连续性 | 插入和删除性能较高,特别是在链表的头部和尾部,因为只需要修改指针就可以完成插入和删除操作 |
内存占用 | 占用内存较少,因为它只需要存储元素的数组和数组的长度 | 占用内存较多,因为它需要存储元素、前驱指针和后继指针 |
随机访问
指能够直接通过索引访问到集合中的任意位置的元素,而不需要从头开始遍历集合。随机访问是一种时间复杂度为 O(1) 的高效操作,也就是说,随机访问的时间开销与集合的大小无关。
ArrayList 支持随机访问是因为它的底层实现基于动态数组。在数组中,元素是按照顺序存储在连续的内存空间中的,每个元素都有一个唯一的索引,通过索引可以直接定位到数组中的任意位置的元素。
由于数组中的元素是连续存储的,因此可以通过计算偏移量来直接定位到数组中的任何位置。
数组 | 链表 | |
---|---|---|
存储结构 | 数组是一种基于连续内存空间的数据结构,元素按顺序存储在内存中。数组具有固定的大小,一旦创建就无法改变大小。 | 链表是一种基于节点的数据结构,每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。链表的节点不需要在内存中连续存储。 |
访问时间 | 支持随机访问,可以在 O(1) 的时间复杂度内直接通过索引访问数组中的任意元素。 | 不支持随机访问,需要从头节点开始遍历链表才能访问到指定位置的元素,时间复杂度为 O(n)。 |
插入和删除操作 | 插入和删除操作效率较低,因为在插入或删除元素时,需要移动数组中的其他元素以维护数组的连续性。 | 插入和删除操作效率较高,特别是在链表的头部和尾部,因为只需要修改指针就可以完成插入和删除操作 |
空间占用 | 占用内存较少,因为它只需要存储元素的数组和数组的长度。 | 占用内存较多,因为它需要存储元素、前驱指针和后继指针。 |
项 | ArrayList | 数组 |
---|---|---|
动态性 | 动态的,它的大小可以根据需要自动增长和缩小 | 数组是静态的,一旦创建,其大小就无法改变 |
功能丰富 | 提供了许多方便的方法来操作集合中的元素,如添加、删除、查找、排序等 | 数组的操作相对较简单,主要是通过索引访问元素 |
性能特点 | ArrayList的实现类通常提供了更好的插入和删除性能,但是在随机访问性能上可能不如数组 | 数组由于其连续的内存结构,可以在 O(1) 时间复杂度内随机访问元素 |
存储元素的类型 | ArrayList是泛型的,可以存储任意类型的元素。 | 数组必须存储相同类型的元素 |
ArrayList是不安全的, 这意味着多个线程同时访问ArrayList对象可能会导致数据的不一致或数据的丢失。
ArrayList 默认初始化大小为 10
ArrayList的扩容主要发生在向ArrayList集合中添加元素的时候,通过add()方法添加单个元素时,会先检查容量,看是否需要扩容
如果容量不足需要扩容则调用grow()扩容方法,扩容后的大小等于扩容前大小的1.5倍,也就是10+10/2。
比如说超过10个元素时,会重新定义一个长度为15的数组。然后把原数组的数据,原封不动的复制到新数组中,这个时候再把指向原数的地址换到新数组。
注意: 使用ArrayList时,可以 new ArrayList(大小)构造方法来指定集合的大小,以减少扩容的次数,提高写入效率。
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> integerList = new ArrayList<>();
integerList.add(1);
integerList.add(2);
integerList.add(3);
List<Integer> subList = integerList.subList(0, 2);
subList.set(0, 10);
integerList.set(1, 20);
System.out.println("integerList" + integerList);
System.out.println("subList" + subList);
}
}
运行结果:
integerList[10, 20, 3]
subList[10, 20]
Java的List之坑–subList与原始List相互影响
不安全删除
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class UnsafeRemovalExample {
public static void main(String[] args) {
List<String> fruits = new ArrayList<>();
fruits.add("Apple");
fruits.add("Banana");
fruits.add("Orange");
// 错误的删除方式,可能导致并发修改异常
for (String fruit : fruits) {
if (fruit.equals("Banana")) {
fruits.remove(fruit); // 不安全的删除
}
}
}
}
直接调用 remove 方法来删除元素,可能导致遍历的异常或者删除错误的元素。这是因为在使用迭代器或者增强for循环遍历List的同时,直接调用 remove 方法会破坏迭代器的状态,可能引起并发修改异常(ConcurrentModificationException)。
安全的删除
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
public class SafeRemovalExample {
public static void main(String[] args) {
List<String> fruits = new ArrayList<>();
fruits.add("Apple");
fruits.add("Banana");
fruits.add("Orange");
// 使用迭代器进行安全的删除
Iterator<String> iterator = fruits.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
String fruit = iterator.next();
if (fruit.equals("Banana")) {
iterator.remove(); // 安全的删除
}
}
}
}
通过使用迭代器的 remove 方法,可以避免并发修改异常,确保在遍历过程中安全地删除元素
HashSet和TreeSet的的区别
HashSet | TreeSet | |
---|---|---|
存储方式 | 使用哈希表实现, 通过哈希函数将元素映射到存储桶中. 。它是基于散列的,元素的存储顺序不是按照它们被添加的顺序。 | 使用红-黑树(一种自平衡的二叉查找树)实现,元素会按照它们的自然顺序或者通过构造方法指定的比较器进行排序 |
排序 | 不保证元素的顺序,因为它是基于哈希表实现的,元素的存储位置与它们的比较顺序无关 | 元素是有序的,可以按照元素的自然排序或者通过比较器指定的顺序进行排序 |
性能 | 插入、删除和查找操作的平均时间复杂度是 O(1),但在极端情况下可能会达到 O(n)(例如,哈希冲突较多时) | 插入、删除和查找操作的平均时间复杂度是 O(log n),因为红-黑树是自平衡的,保持了相对平衡的高度 |
使用场景 | 适用于需要快速查找、插入和删除操作,并且不关心元素的顺序的场景。 | 适用于需要有序集合,并且对元素的自然排序或特定排序方式有要求的场景。 |
HashMap | TreeMap | LinkedHashMap | |
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数据结构 | 基于哈希表实现,使用哈希算法来存储键值对 | 基于红黑树实现,保证了元素的有序性 | 基于哈希表和双向链表实现 |
按插入顺序存放 | 不保证元素的存储顺序,具体顺序可能随时间而变化 | 根据键的自然顺序或通过构造方法提供的比较器进行排序。 | 保持了元素插入的顺序,迭代顺序和插入顺序一致 |
性能 | 基于哈希表实现,使用哈希算法来存储键值对 | 基于红黑树实现,保证了元素的有序性 | 基于哈希表和双向链表实现 |
使用场景 | 当你需要高性能的哈希表,而不关心元素的顺序时,可以选择; 适用于大多数情况下的键值对存储,因为它提供了平均 O(1) 时间复杂度的插入、删除和查找操作 | 当你需要按键的自然顺序或者提供的比较器进行排序时,可以选择; 适用于需要按顺序遍历键值对的场景,因为它的元素是有序的 | 当你希望保持元素插入的顺序,并且可以按照插入顺序迭代时,可以选择 |
TreeMap根据键的自然顺序或通过构造方法提供的比较器进行排序
public static void main(String[] args) {
// 创建TreeMap
TreeMap<Integer, String> treeMap = new TreeMap<>();
// 向TreeMap插入键值对
treeMap.put(3, "Three");
treeMap.put(1, "One");
treeMap.put(5, "Five");
treeMap.put(2, "Two");
treeMap.put(4, "Four");
// 使用迭代器按键的升序顺序遍历TreeMap
treeMap.entrySet().stream().forEach(t-> System.out.println(t));
}
输出结果:
1=One
2=Two
3=Three
4=Four
5=Five
linkedHashMap保持了元素插入的顺序,迭代顺序和插入顺序一致
public static void main(String[] args) {
// 创建TreeMap
LinkedHashMap<Integer, String> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();
// 向TreeMap插入键值对
linkedHashMap.put(3, "Three");
linkedHashMap.put(1, "One");
linkedHashMap.put(5, "Five");
linkedHashMap.put(2, "Two");
linkedHashMap.put(4, "Four");
// 使用迭代器按键的升序顺序遍历TreeMap
linkedHashMap.entrySet().stream().forEach(t-> System.out.println(t));
}
输出结果:
3=Three
1=One
5=Five
2=Two
4=Four
HashMap是基于哈希表实现
HashMap和ArrayList底层基于数组实现, ArrayList的数组元素可以是任意对象, 而HashMap的数组元素是链表或者红黑树(这种数据结构也被称为即哈希表), 它存储了链表的头节点, 该节点包含了键值对的信息, 当我们向HashMap中存入键值对, HashMap会通过哈希算法计算键的哈希码, 并基于当前数组的容量计算出索引, 以确定将键值对放在哪个索引, 为了解决哈希冲突, 使用了链表, 当多个键映射到同一个索引, 它们会形成一个链表, 当链表长度达到一定的阈值(默认为8), 链表会转换为红黑树, 以提高查找性能.
当HashMap进行扩容时,会更改键值对在数组中的存储位置
在扩容时会创建一个新的更大的数组,并将已有的键值对重新分配到新的数组中。这是为了保持负载因子在一个合理的范围内,避免哈希冲突的增多,保持 HashMap 的性能。
扩容的过程主要包括以下步骤:
JDK8中ConcurrentHashMap结构基本上和HashMap一样, 都是采用了哈希表作为底层结构, 为了实现线程安全, 它在读操作使用volatile,写操作使用synchronized 和CAS
一、读操作使用volatile
使用volatile关键字的作用
二、在多线程环境中,一个线程对变量的修改可能对其他线程不可见(代码验证)
public class VolatileVisibilityExample {
private static boolean flag = false;
public static void main(String[] args) {
// 线程1:修改 flag 的值
Thread writerThread = new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(2000); // 等待一段时间
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
flag = true; // 修改 flag 的值
System.out.println("Flag is set to true.");
});
// 线程2:检查 flag 的值
Thread readerThread = new Thread(() -> {
while (!flag) {
// 等待 flag 的值变为 true
}
System.out.println("Flag is now true.");
});
// 启动线程
writerThread.start();
readerThread.start();
}
}
输出结果:
Flag is set to true.
在这个例子中, readerThread
在一个循环中等待flag变为true, 问题在于: 当writerThread
将flag修改为true时, 这个修改不一定会立即被readerThread
察觉到. 这是因为在 Java 中存在指令重排序和线程本地缓存的问题, 这可能导致readerThread
无法及时看到flag的变化。
当writerThread
执行 flag = true; 语句时,这个操作可能被重排序,导致修改的结果在主内存中并未立即生效。而readerThread
在while (!flag) 的循环中,由于没有使用volatile
关键字修饰flag,它可能会在本地缓存中一直读取flag的旧值,而不会去主内存中获取最新的值。
三、线程本地缓存(Thread Local Cache)
线程本地换成指每个线程独立维护的存储区域,用于存储共享变量的副本。这个存储区域是线程私有的,不同线程之间不共享这个存储空间。
在多线程编程中,线程本地缓存的存在是为了提高程序的性能。当一个线程访问共享变量时,它会首先尝试从自己的本地缓存中获取这个变量的值。如果在本地缓存中找到了最新的值,线程就可以直接使用这个值而不必访问主内存,因为在多级缓存的层次结构中,本地缓存通常比主内存的访问速度更快。
线程本地缓存的使用可以提高读取和写入的速度,并减少线程之间因共享变量而引起的竞争。这有助于提高程序的并发性能。然而,线程本地缓存也引入了一些问题,最主要的是可见性问题,即一个线程对共享变量的修改何时对其他线程可见。在需要保证可见性的场景中,需要使用适当的同步机制或者使用volatile
关键字来确保正确的线程间通信。
四、线程本地缓存的时机
五、线程本地缓存的值, 什么时候刷新到主内存?