面试之java集合

gongruitao 2019-10-29

java集合

java集合分类:(普通集合、同步集合、并发集合)

普通集合

Connection接口

面试之java集合

List 有序,可重复

ArrayList
优点: 底层数据结构是数组,查询快,增删慢。
缺点: 线程不安全,效率高

LinkedList
优点: 底层数据结构是双向链表,查询慢,增删快。
缺点: 线程不安全,效率高

Vector
优点: 底层数据结构是数组,查询快,增删慢。
缺点: 线程安全,效率低

Set 无序,唯一

HashSet
底层数据结构是哈希表。(无序,唯一)
如何来保证元素唯一性?
1.依赖两个方法:hashCode()和equals()

LinkedHashSet
底层数据结构是链表和哈希表。(FIFO插入有序,唯一)
1.由链表保证元素有序
2.由哈希表保证元素唯一

TreeSet
底层数据结构是红黑树。(唯一,有序)

Map接口(key-value 的键值对,key 不允许重复,value 可重复,重复时会覆盖前一个key)

Map中的key:无序的、不可重复的,value:无序的、可重复的

HashMap:无序的,效率高,但不是线程安全的,key和value都允许为null。

TreeMap:有序的,底层使用红黑树,保证按照添加的key-value对进行排序,实现排序遍历。此时考虑key的自然排序或定制排序。

LinkedHashMap:作为HashMap的子类,保证在遍历map元素时,可以按照添加的顺序实现遍历。因为它在原有的HashMap底层结构基础上,添加了一对指针,指向前一个和后一个。对于频繁的遍历操作,此类执行效率高于HashMap。

HashTable:线程安全的,但是效率低,不允许null值。

Map 集合即没有实现于 Collection 接口,也没有实现 Iterable 接口,所以不能对 Map 集合进行 for-each 遍历。

面试之java集合

同步集合

同步集合可以简单地理解为通过synchronized来实现同步的集合。如果有多个线程调用同步集合的方法,它们将会串行执行。

  1. Vector是线程安全的,源码中有很多的synchronized可以看出,而ArrayList不是。导致Vector效率无法和ArrayList相比

  2. ArrayList和Vector都采用线性连续存储空间,当存储空间不足的时候,ArrayList默认增加为原来的50%,Vector默认增加为原来的一倍

  3. Vector可以设置capacityIncrement,而ArrayList不可以,从字面理解就是capacity容量,Increment增加,容量增长的参数

  4. Stack是继承于Vector,基于动态数组实现的一个线程安全的栈

  5. arrayList、vector、Stack的共性特点:随机访问速度快,插入和移除性能较差(这是数组的特点,三者的底层均为数组实现)

  6. HashMap是非synchronized的,而Hashtable是synchronized的。这说明Hashtable是线程安全的,而且多个线程可以共享一个Hashtable

  7. 由于Hashtable是线程安全的,也是synchronized的,所以在单线程环境下比HashMap要慢

  8. HashMap可以存在null的键值(key)和值(value),但是Hashtable是不可以的

同步集合在单线程的环境下能够保证线程安全,但是通过synchronized同步方法将访问操作串行化,导致并发环境下效率低下。而且同步集合在多线程环境下的复合操作(迭代、条件运算如没有则添加等)是非线程安全,需要客户端代码来实现加锁。

并发集合

并发集合 是jdk5.0重要的特性,增加了并发包java.util.concurrent.*。Java内存模型、volatile变量及AbstractQueuedSynchronizer(简称AQS同步器),是并发包众多实现的基础。

常见的并发集合:

  1. ConcurrentHashMap:线程安全的HashMap的实现
  2. CopyOnWriteArrayList:线程安全且在读操作时无锁的ArrayList
  3. CopyOnWriteArraySet:基于CopyOnWriteArrayList,不添加重复元素
  4. ArrayBlockingQueue:基于数组、先进先出、线程安全,可实现指定时间的阻塞读写,并且容量可以限制
  5. LinkedBlockingQueue:基于链表实现,读写各用一把锁,在高并发读写操作都多的情况下,性能优于ArrayBlockingQueue

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