00、故事的起源
“二哥，上一篇《泛型》的反响效果怎么样啊？”三妹对她提议的《教妹学 Java》专栏很是关心。
“有人评论说，‘二哥你敲代码都敲出幻想了啊。’”
“呵呵，这句话充斥着满满的讽刺意味啊。”三妹有点难过了起来。
“不过，也有人评论说，‘建议这个系列的文章多写啊，因为我花了半个月都没看懂《 Java 编程思想》中关于泛型的讲解，但再看完这篇文章后终于融会贯通了，比心。’”
“二哥，你能不能先说好消息啊？真是的。我也要给这位暖心的读者比心了。”三妹说完这句话就在我面前比了一个心，我瞅了她一眼，发现她之前的愁容也无影无踪了。
“那接下来，二哥还要继续写吗？”我看到了三妹深情的目光。
“嗯，我想该写集合了。”
“那就让我继续来提问吧，二哥你继续来回答。”三妹已经跃跃欲试了。
01、二哥，什么是集合啊？
三妹，听哥慢慢给你讲啊。
JDK 1.2 的时候引入了集合的概念，用来包含一组数据结构。与数组不同的是，这些数据结构的存储空间会随着元素增加而动态增加。其中，有一些集合类支持添加重复元素，而另一些不支持；有一些支持添加 null 元素，而另一些不支持。
可以根据继承体系将集合分为两大类，一类实现了 Collection 接口（见图 1），另一类实现了 Map 接口（见图 2）。
图 1
介绍一下图 1：
1）Collection 是所有集合类的根接口。
2）Set 接口的实现类不允许重复的元素，例如 HashSet、LinkedHashSet。
3）List 接口的实现类允许重复元素，可通过 index 访问对应位置上的元素，例如 LinkedList、ArrayList。
4）Queue 接口的实现类允许在队列的尾部或者头部增加或者删除元素，例如 PriorityQueue。
图 2
介绍一下图 2：
1）HashMap 是最常用的 Map，可以根据键直接获取对应的值，它根据键的 hashCode 值存储数据，所以访问速度非常快。HashMap 最多只允许一条记录的键为 null (多条会覆盖)；但允许多条记录的值为 null。
2）TreeMap 能够把它保存的记录根据键（不允许键的值为 null）排序，默认是升序，也可以指定排序的比较器，当用迭代器（Iterator）遍历 TreeMap 时，得到的记录是排过序的。
3）Hashtable 的键和值均不允许为 null，是线程同步的，也就是说任一时刻只有一个线程能写 Hashtable，线程同步会消耗掉一些性能，因此 Hashtable 在写入时花费的时间也会比较多。
4）LinkedHashMap 保存了记录的插入顺序，当用迭代器（Iterator）遍历 LinkedHashMap 时，先得到的记录肯定是先插入的。键和值均允许为 null。
有了集合的帮助，程序员不再需要亲自实现元素的排序、查找等底层算法了。另外，基于数组实现的集合类在频繁读取时性能更佳，比如说 ArrayList；基于队列实现的集合类在频繁增加、更新、删除数据时效率更高，比如说 LinkedList；程序员所要做的就是，根据业务需要选择适当的集合类，至于性能调优嘛，可以微信找二哥。
02、二哥，LinkedList 和 ArrayList 有什么区别啊？
三妹，刚提完问题就打盹啊，继续听哥给你慢慢讲啊。
LinkedList 其实是一个双向链表，来看源码。
public class LinkedList<E>{ transient int size = 0;
/** * Pointer to first node. * Invariant: (first == null && last == null) || * (first.prev == null && first.item != null) */ transient Node<E> first;
/** * Pointer to last node. * Invariant: (first == null && last == null) || * (last.next == null && last.item != null) */ transient Node<E> last;
private static class Node<E> { E item; Node<E> next; Node<E> prev;
Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) { this.item = element; this.next = next; this.prev = prev; } }}1）LinkedList 包含一个非常重要的内部类——Node。Node 是节点所对应的数据结构，item 为当前节点的值，prev 为上一个节点，next 为下一个节点——这也正是“双向”链表的原因。first 为 LinkedList 的第一个节点，last 为最后一个节点。
2）size 是 LinkedList 的节点个数。当往 LinkedList 添加一个元素时，size+1，删除一个元素时，size-1。
ArrayList 其实是一个动态数组，来看源码。
public class ArrayList<E>{ /** * The array buffer into which the elements of the ArrayList are stored. * The capacity of the ArrayList is the length of this array buffer. Any * empty ArrayList with elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA * will be expanded to DEFAULT_CAPACITY when the first element is added. */ transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access
/** * The size of the ArrayList (the number of elements it contains). * * @serial */ private int size;}1）elementData 是 Object 类型的数组，用来保存添加到 ArrayList 中的元素。如果通过默认构造参数创建 ArrayList 对象时，elementData 的默认大小是 10。当 ArrayList 容量不足以容纳全部元素时，就会重新设置容量，新的容量 = 原始容量 + (原始容量 >> 1)（参照以下代码）。
private void grow(int minCapacity) { // overflow-conscious code int oldCapacity = elementData.length; int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);}>> 运算符还没有驾驭了。不过，通过代码测试后的结论是，当原始容量为 10 的时候，新的容量为 15；当原始容量为 20 的时候，新的容量为 30。
2） size 是 ArrayList 的元素个数。当往 ArrayList 添加一个元素时，size+1，删除一个元素时，size-1。
由于 LinkedList 和 ArrayList 底层实现的不同（一个双向链表，一个动态数组），它们之间的区别也很一目了然。
关键点1 ：LinkedList 在添加（add(E e)）、插入（add(int index, E element)）、删除（remove(int index)）元素的性能上远超 ArrayList。
为什么呢？先来看 ArrayList 的相关源码。
// ensureCapacityInternal() 方法内部会调用 System.arraycopy()public boolean add(E e) { ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!! elementData[size++] = e; return true;}
public void add(int index, E element) { System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1, size - index); elementData[index] = element; size++;}
public E remove(int index) { E oldValue = elementData(index);
int numMoved = size - index - 1; if (numMoved > 0) System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index, numMoved); elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work
return oldValue;}观察 ArrayList 的源码，就能够发现，ArrayList 在添加、插入、删除元素的时候，会有意或者无意（扩容）的调用 System.arraycopy(Object src, int srcPos, Object dest, int destPos, int length) 方法，该方法对性能的损耗是非常严重的。
再来看 LinkedList 的相关源码。
/** * Links e as last element. */void linkLast(E e) { final Node<E> l = last; final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null); last = newNode; if (l == null) first = newNode; else l.next = newNode;}/** * Unlinks non-null node x. */E unlink(Node<E> x) {
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.item = null; return element;}LinkedList 不存在扩容的问题，也不需要对原有的元素进行复制；只需要改变节点的数据就好了。
关键点2：LinkedList 在查找元素时要慢于 ArrayList。
为什么呢？先来看 LinkedList 的相关源码。
/** * Returns the (non-null) Node at the specified element index. */Node<E> node(int index) { // assert isElementIndex(index);
if (index < (size >> 1)) { Node<E> x = first; for (int i = 0; i < index; i++) x = x.next; return x; } else { Node<E> x = last; for (int i = size - 1; i > index; i--) x = x.prev; return x; }}观察 LinkedList 的源码，就能够发现， LinkedList 在定位 index 的时候会先判断位置（是在 1 / 2 的前面还是后面），再从前往后或者从后往前执行 for 循环依次找。
再来看 ArrayList 的相关源码。
@SuppressWarnings("unchecked")E elementData(int index) { return (E) elementData[index];}ArrayList 直接根据 index 从数组中取出该位置上的元素，不需要 for 循环遍历啊——这样显然更快！
03、二哥，HashMap 和 TreeMap 有什么区别啊？
三妹，提问题越来越有艺术了啊？继续听哥给你慢慢讲啊。
HashMap 存储的是键值对，其键是一个哈希码（Hash 的直译，也称作散列）。来看源码。
public class HashMap<K,V>{ transient Node<K,V>[] table; static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; } public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); }}1）table 是一个 Node 数组，而 Node 是一个单向链表（只有 next）。HashMap 的键值对就存储在 table 数组中。
2）loadFactor 就是大名鼎鼎的加载因子，默认的加载因子是 0.75, 据说这是在时间和空间成本上寻求的一种折衷。
3）initialCapacity 就是初始容量，默认为 16。
4）threshold 是 HashMap 的阈值——判断是否需要对 HashMap 进行扩容，threshold 的值 = 容量 * 加载因子，当 HashMap 中存储的数据数量达到 threshold 时，就需要将 HashMap 的容量加倍。
“初始容量” 和 “加载因子”对 HashMap 的性能影响颇大。容量是 HashMap 中桶（见下图）的数量，初始容量只是 HashMap 在创建时的容量。加载因子是 HashMap 在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。
TreeMap 存储的是有序的键值对，基于红黑树（Red-Black tree）实现。可以在初始化的时候指定键位的排序方式，如果没有指定的话就根据键位的自然顺序进行排序。来看源码。
public class TreeMap<K,V>{ private final Comparator<? super K> comparator; private transient Entry<K,V> root; private static final boolean RED = false; private static final boolean BLACK = true; static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { K key; V value; Entry<K,V> left; Entry<K,V> right; Entry<K,V> parent; boolean color = BLACK; }}1）root 是红黑树的根节点，是一个 Entry 类型（按照 key 进行排序），包含了 key（键）、value（值）、left（左边的子节点）、right（右边的子节点）、parent（父节点）、color（颜色）。
2）comparator 是红黑树的排序方式，是一个 Comparator 接口类型，该接口里面有一个 compare 方法，有两个参数 T o1 和 T o2，是泛型的表示方式，表示待比较的两个对象，该方法的返回值是一个整形， o1大于o2，返回正整数； o1等于o2，返回0；o1小于o3，返回负整数。
总结一下就是，HashMap 适用于在 Map 中插入、删除和定位元素；TreeMap 适用于按自然顺序或自定义顺序遍历键（key）。
04、二哥，再讲讲二分查找呗！
三妹，没有任何问题，包在我身上。不过，在讲之前，你能先去给哥泡杯咖啡吗？
通常，我们从数组中查找一个元素时，需要对整个数组进行遍历。但如果这个数组是排序过的，就可以进行二分查找了。
二分查找的方式：
第一步，将数组中间位置上的元素与要查找的对象进行比较，如果两者相等，则查找成功；否则进行第二步。
第二步，利用中间位置将数组分割成前、后两个子集。
第三步，比较要查找的对象与中间位置上的元素，如果前者大于后者，则在后面的子集中按照之前的方式进行查找；否则，在前面的子集中按照之前的方式进行查找。
这样做可以将查找范围缩减一半，大大的减少了查询的次数。
Collections 类的 binarySearch() 方法实现了二分查找这个算法，可以直接使用，前提是先要排序，否则将返回 -2。源码如下。
private static <T>int indexedBinarySearch(List<? extends Comparable<? super T>> list, T key) { int low = 0; int high = list.size()-1;
while (low <= high) { int mid = (low + high) >>> 1; Comparable<? super T> midVal = list.get(mid); int cmp = midVal.compareTo(key);
if (cmp < 0) low = mid + 1; else if (cmp > 0) high = mid - 1; else return mid; // key found } return -(low + 1); // key not found}我们来测试一下。
List<String> list1 = new ArrayList<>();list1.add("沉");list1.add("默");list1.add("王");list1.add("二");
Collections.sort(list1); // 先要排序System.out.println(Collections.binarySearch(list1, "王")); // 205、故事的未完待续
“二哥，终于讲完《集合》了，喝口咖啡吧！”三妹的态度很体贴。
“谢谢。”
“二哥，如果这篇文章继续遭受到批评，你会不会气馁啊？”三妹眨了眨眼睛，继续问我，我看到她长长的睫毛，真的很美。
“嗯，对于作者来说，当然希望文章能够得到正面的反馈，如果是负面的反馈，那也在我的意料之中。”
“为啥？”三妹很好奇。
“《教妹学 Java》是一种创新的写作手法，市面上还没有，新鲜、有趣的事物总需要一段时间才能被大众接受，否则也就不叫创新了。”
“二哥，为你的勇气点赞！”看到三妹很为我骄傲的样子，我的心里盛开了一朵牡丹花。
原文地址：https://www.cnblogs.com/qing-gee/p/10916451.html