java面试常问数据结构

本文主要总结面试中常问的java集合数据结构

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一、List

ArrayList

底层是数组队列，相当于动态数组。与 Java 中的数组相比，它的容量能动态增长。

数据结构-线性表的顺序存储，在指定位置插入/删除元素的时间复杂度为O（n）,求表长以及在数组末尾增加元素，取第 i 元素的时间复杂度为O（1）,因为数组的内存是连续的，想要访问那个元素，直接从数组的首地址处向后偏移就可以访问到了

• ArrayList 继承了AbstractList，实现了List。它是一个数组队列，提供了相关的添加、删除、修改、遍历等功能。
• ArrayList 实现了RandomAccess 接口， RandomAccess 是一个标志接口，表明实现这个这个接口的 List 集合是支持快速随机访问的。在 ArrayList 中，我们即可以通过元素的序号快速获取元素对象，这就是快速访问-随机存取。
• ArrayList 实现了Cloneable 接口，即覆盖了函数 clone()，能被克隆。
• ArrayList 实现java.io.Serializable 接口，这意味着ArrayList支持序列化，能通过序列化去传输。

ArrayList 中的操作不是线程安全的！所以，建议在单线程中才使用 ArrayList，而在多线程中可以选择 Vector 或者 CopyOnWriteArrayList。

LinkedList

LinkedList底层是双向链表(JDK1.6之前为循环链表，JDK1.7取消了循环)

• LinkedList是一个实现了List接口和Deque接口的双端链表。
• LinkedList底层的链表结构使它支持高效的插入和删除操作，另外它实现了Deque接口，使得LinkedList类也具有队列的特性;
• LinkedList不是线程安全的，如果想使LinkedList变成线程安全的，可以调用静态类Collections类中的synchronizedList方法：

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ArrayList和LinkedList的底层分别对应数组和链表，这两种结构在内存存储上的表现不一样，所以也有各自的特点

数组
数组的特点

1. 在内存中，数组是一块连续的区域
2. 数组需要预留空间

• 在使用前需要提前申请所占内存的大小，由于预先可能不知道需要多大的空间，若多申请了会浪费内存空间，空间利用率低；

3. 在数组起始位置处，插入数据和删除数据效率低。

• 插入数据时，待插入位置的的元素和它后面的所有元素都需要向后搬移
• 删除数据时，待删除位置后面的所有元素都需要向前搬移

4. 随机访问效率很高，时间复杂度可以达到O(1)
5. 数组开辟的空间，在不够使用的时候需要扩容，扩容的话，就会涉及到需要把旧数组中的所有元素向新数组中搬移
6. 数组的空间是从栈分配的

数组的优点

随机访问性强，查找速度快，时间复杂度为O(1)

数组的缺点

1. 头插和头删的效率低，时间复杂度为O(N)
2. 空间利用率不高
3. 内存空间要求高，必须有足够的连续的内存空间
4. 数组空间的大小固定，不能动态拓展

链表
链表的特点

1. 在内存中，元素的空间可以在任意地方，空间是分散的，不需要连续
2. 链表中的元素都会两个属性，一个是元素的值，另一个是指针，此指针标记了下一个元素的地址
3. 查找数据时效率低,时间复杂度为O(N)

• 由于链表的空间是分散的特点，不具有随机访问性，要访问某个位置的数据，需要从第一个数据开始找起，利用next指针依次往后遍历，直到找到待查询的位置，时间复杂度达到O(N)

4. 空间不需要提前指定大小，是动态申请的，根据需求动态的申请和删除内存空间，扩展方便，故空间的利用率较高
5. 任意位置插入元素和删除元素效率较高，时间复杂度为O(1)
6. 链表的空间是从堆中分配的

链表的优点

1. 任意位置插入元素和删除元素的速度快，时间复杂度为O(1)
2. 内存利用率高，不会浪费内存
3. 链表的空间大小不固定，可以动态拓展

链表的缺点

随机访问效率低，时间复杂度为0(N)

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Vector

Vector 类实现了一个动态数组。和 ArrayList 很相似，都是封装了一个Object[]，但是两者是不同的：

• Vector 是同步访问的。
• Vector 包含了许多传统的方法，这些方法不属于集合框架。
• Vector是线程安全的，ArrayList是非线程安全的，但性能上Vector比ArrayList低

Vector 主要用在事先不知道数组的大小，或者只是需要一个可以改变大小的数组的情况

二、Map

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，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，将链表转化为红黑树。
为什么要这样设计呢？好处就是避免在最极端的情况下链表变得很长很长，在查询的时候，效率会非常慢

• 红黑树查询：其访问性能近似于折半查找，时间复杂度 O(logn)；
• 链表查询：在极端情况下，需要遍历全部元素才行，时间复杂度 O(n)；

HashMap中的put()和get()的实现原理：

1. map.put(k,v)实现原理

(1）首先将k,v封装到Node对象当中（节点）。
(2）然后它的底层会调用K的hashCode()方法得出hash值。
(3）通过哈希表函数/哈希算法，将hash值转换成数组的下标，下标位置上如果没有任何元素，就把Node添加到这个位置上。如果说下标对应的位置上有链表。此时，就会拿着k和链表上每个节点的k进行equal。如果所有的equals方法返回都是false，那么这个新的节点将被添加到链表的末尾。如其中有一个equals返回了true，那么这个节点的value将会被覆盖。

2. map.get(k)实现原理

(1) 先调用k的hashCode()方法得出哈希值，并通过哈希算法转换成数组的下标。
(2) 通过上一步哈希算法转换成数组的下标之后，在通过数组下标快速定位到某个位置上。如果这个位置上什么都没有，则返回null。如果这个位置上有单向链表，那么它就会拿着K和单向链表上的每一个节点的K进行equals，如果所有equals方法都返回false，则get方法返回null。如果其中一个节点的K和参数K进行equals返回true，那么此时该节点的value就是我们要找的value了，get方法最终返回这个要找的value。

map.remove(k)的实现原理

  public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
            null : e.value;
  }

这里调用了hash方法和removeNode方法

static final int hash(Object key) {
        int h;
//		如果对象不为null怎返回传入对象调用hashCode的返回值
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

分析hash方法，请看方法体三目运算符传入的key值不为空，则执行：后的代码 只要Key对象hashCode相同，则调用改方法的返回值一定相同。所以hash传入相同的对象就会得到相同的结果

removeNode参数列表：
hash:key的hash
key: key值
value: 如果matchValue==false,忽略value,否则必须满足key-value同时输入正确

HashMap如何定位桶数组的位置
HashMap在通过key，get、put键值对的时候，会先对key调用hash(key)的处理，然后才会是一般的做取模运算（&(n - 1)）定位桶数组的位置。最后将键值对添加到链表或者红黑树中。

hash(key)的源码如下：

/**
 * 计算键的 hash 值
 */
static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

在 Java 中，hashCode 方法产生的 hash 是 int 类型，32 位宽。前16位为高位，后16位为低位。hash(key)的含义就是将key的高位与低位做异或运算，其目的是让key的高位也参与到取模运算中，使得键值对分布的更加的均匀。

HashMap在多线程下的线程不安全问题

HashMap在多线程情况下，在put的时候，插入的元素超过了容量（由负载因子决定）的范围就会触发扩容操作，就是rehash，这个会重新将原数组的内容重新hash到新的扩容数组中，在多线程的环境下，存在同时其他的元素也在进行put操作，如果hash值相同，可能出现同时在同一数组下用链表表示，造成闭环，导致在get时会出现死循环，所以HashMap是线程不安全的。

• 另一个键值存储集合**HashTable，它是线程安全的，它在所有涉及到多线程操作的都加上了synchronized**关键字来锁住整个table，这就意味着所有的线程都在竞争一把锁，在多线程的环境下，它是安全的，但是无疑是效率低下的。
• 其实HashTable有很多的优化空间，锁住整个table这么粗暴的方法可以变相的柔和点，比如在多线程的环境下，对不同的数据集进行操作时其实根本就不需要去竞争一个锁，因为他们不同hash值，不会因为rehash造成线程不安全，所以互不影响，这就是锁分离技术，将锁的粒度降低，利用多个锁来控制多个小的table，而这就**ConcurrentHashMap**，并发环境下推荐使用 ConcurrentHashMap 。

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+链表+红黑树组成。
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，解决了 HashMap 不能随时保持遍历顺序和插入顺序一致的问题。

• 链表的建立过程是在插入键值对节点时开始的，初始情况下，让 LinkedHashMap 的 head 和 tail 引用同时指向新节点，链表就算建立起来了。随后不断有新节点插入，通过将新节点接在 tail 引用指向节点的后面，即可实现链表的更新
• 链表结点的删除过程
  删除的过程并不复杂，上面这么多代码其实就做了三件事：
  1. 根据 hash 定位到桶位置
  2. 遍历链表或调用红黑树相关的删除方法
  3. 从 LinkedHashMap 维护的双链表中移除要删除的节点
• LinkedHashMap 允许使用null值和null键， 线程是不安全的，虽然底层使用了双线链表，但是增删相快了。因为他底层的Entity 保留了hashMap node 的next 属性。

HashTable

HashTable类中，保存实际数据的，依然是Entry对象。其数据结构与HashMap是相同的。
HashTable类继承自Dictionary类，实现了三个接口，分别是Map，Cloneable和java.io.Serializable。
HashTable的主要方法的源码实现逻辑，与HashMap中非常相似，有一点重大区别就是所有的操作都是通过synchronized锁保护的。只有获得了对应的锁，才能进行后续的读写等操作。

1. put方法

(1) 先获取synchronized锁
    put方法不允许null值，如果发现是null，则直接抛出异常。
(2) 计算key的哈希值和index
(3) 更新value或添加节点
    - 遍历对应位置的链表，如果发现已经存在相同的hash和key，则更新value，并返回旧值。
    - 如果不存在相同的key的Entry节点，则调用addEntry方法增加节点。
    - addEntry方法中，如果需要则进行扩容，之后添加新节点到链表头部。

2. get方法

(1) 先获取synchronized锁。
(2) 计算key的哈希值和index。
(3) 返回值
    - 在对应位置的链表中寻找具有相同hash和key的节点，返回节点的value。
    - 如果遍历结束都没有找到节点，则返回null。

HashMap和HashTable的区别

1. HashMap 不是线程安全的，HashTable 是线程安全 Collection。
2. HashMap允许将 null 作为一个 entry 的 key 或者 value，而 Hashtable 不允许。
3. HashMap 把 Hashtable 的 contains 方法去掉了，改成 containsValue 和 containsKey。
4. HashTable 继承自 Dictionary 类，而 HashMap 是 Map接口的一个实现。
5. HashTable 的方法是 Synchronize 的，而 HashMap 不是，也就是说在多个线程访问中，不用专门的操作就安全地可以使用Hashtable 了；而对于HashMap，则需要额外的同步机制。

TreeMap

TreeMap实现了SotredMap接口，它是有序的集合。而且是一个红黑树结构，每个key-value都作为一个红黑树的节点。如果在调用TreeMap的构造函数时没有指定比较器，则根据key执行自然排序，如果指定了比较器则按照比较器来进行排序。
结点的增删改查都能在 O(lgn) 时间复杂度内完成，如果按树的中序遍历就能得到一个按 键-key 大小排序的序列。
在插入K，V时他会根据红黑树的特性，根据compare方法返回的值在left,right中遍历找到对应的位置插入Entry或替换V。

• TreeMap 底层结构为红黑树
• 红黑树的Node排序是根据Key进行比较
• 每次新增删除节点，都可能导致红黑树的重排
• 红黑树中不支持两个or已上的Node节点对应红黑值相等

三、Set

HashSet

HashSet内部基于HashMap来实现的，底层采用HashMap来保存元素。Set集合无序并不可重复。HashSet中的元素都存放在HashMap的key上面，而value中的值都是统一的一个private static final Object PRESENT = new Object();。HashSet跟HashMap一样，都是一个存放链表的数组。

• 实现了 Serializable 接口，表明它支持序列化。
• 实现了 Cloneable 接口，表明它支持克隆，可以调用超类的 clone（）方法进行浅拷贝。
• 继承了 AbstractSet 抽象类，和 ArrayList 和 LinkedList 一样，在他们的抽象父类中，都提供了 equals() 方法和 hashCode() 方法。它们自身并不实现这两个方法
• 实现了 Set 接口，由哈希表（实际上是一个 HashMap 实例）支持，不能保证元素的顺序。

HashSet 特性

• 不能保证元素的顺序，元素是无序的
• HashSet 不是同步的，需要外部保持线程之间的同步问题
• 集合元素值允许为 null

HashSet的add方法

实质上add方法使用的是HashMap中的put方法

HashSet的remove方法

实质上remove方法使用的是HashMap中的remove方法

时间复杂度

• add() 复杂度为 O(1)
• remove() 复杂度为 O(1)
• contains() 复杂度为 O(1)

LinkedHashSet

LinkedHashSet 继承于 HashSet，底层是一个LinkedHashMap, 维护了一个数组 + 双向链表。 hashSet的存取是随机的，但是LinkedHashSet的存取是有序的。在保证元素唯一性的情况下还可以保证遍历顺序是插入顺序。

LinkedHashSet根据元素的hashCode值来决定元素的存储位置，同时使用链表维护元素的次序，这使得元素看起来是以插入顺序保存的，同时LinkedHashSet不允许添加重复元素。

元素添加

1. 在LInkedHashSet中维护了一个hash表和双向链表，LinkedHashSet中有head和tail,分别指向链表的头和尾
2. 每一个节点有before和after属性，这样可以形成双向链表
3. 在添加一个元素时，先求hash值，再求索引，确定该元素在table表中的位置，然后将添加的元素加入到双向链表（如果该元素已经存在，则不添加）
   tail.next = newElement
   newElement.pre = tail
4. 这样在遍历LinkedHashSet时也能确保插入顺序和遍历顺序一致

TreeSet

• TreeSet的底层是TreeMap，所以它的数据结构是红黑树添加的数据存入了map的key的位置，而value则固定是PRESENT。TreeSet中的元素是有序且不重复的，因为TreeMap中的key是有序且不重复的。
• TreeSet有序、不可重复、非线程安全。
• TreeMap底层使用红黑树的结构进行数据的增删改查，红黑树是一种自平衡的二叉查找树，二叉查找树是一种有序树，即进行中序遍历可以得到一组有序序列，所以TreeMap也是有序的Map集合。
• 在红黑树的加持下，TreeMap的众多方法，如：containsKey、get、put和reomve，都能保证log（n）的时间复杂度，这个效率可以说是相当高了。

有序性如何保证

TreeMap使用两种方法来保证有序性：Comparator和Comparable。

1. Comparator

你可以把它看做一个比较器，它的compare方法可以比较两个传入类型的对象，至于比较的规则是你实现这个接口后自己重写。从上面的代码看到，TreeMap中有一个全局comparator属性，你可以在构造其中传入自己的实现类。后面再put、get时就会调用comparator的compare方法来比较你的key和已存在的key，以此来决定存或取的位置。

public interface Comparator<T> {
    int compare(T o1, T o2);
    ......
}

2. Comparable

TreeMap规定，put、get和remove等方法传入的参数key必须是实现了Comparable接口的，否则在调用这些方法的时候会抛出类型转换的异常，因为要调用compareTo方法就必须把key强制转换成Comparable类型，即：(Comparable)key。

所以这种比较方式就是：key1.compareTo(key2)。

public interface Comparable<T> {
    public int compareTo(T o);
    ......
}

时间复杂度

List

ArrayList

• get() 直接读取下标，复杂度 O(1)
• add(E) 直接在队尾添加，复杂度 O(1)
• add(index, E) 在第n个元素后插入，n后面的元素需要向后移动，复杂度 O(n)
• remove() 删除元素后面的元素需要逐个前移，复杂度 O(n)

LinkedList

• addFirst() 添加队列头部，复杂度 O(1)
• removeFirst() 删除队列头部，复杂度 O(1)
• addLast() 添加队列尾部，复杂度 O(1)
• removeLast() 删除队列尾部，复杂度 O(1)
• getFirst() 获取队列头部，复杂度 O(1)
• getLast() 获取队列尾部，复杂度 O(1)
• get() 获取第n个元素，依次遍历，复杂度O(n)
• add(E) 添加到队列尾部，复杂度O(1)
• add(index, E) 添加到第n个元素后，需要先查找到第n个元素，复杂度O(n)
• remove() 删除元素，修改前后元素节点指针，复杂度O(1)

Set

HashSet

• add() 复杂度为 O(1)
• remove() 复杂度为 O(1)
• contains() 复杂度为 O(1)

TreeSet(基于红黑树)

• add() 复杂度为 O(log (n))
• remove() 复杂度为 O(log (n))
• contains() 复杂度为 O(log (n))

map

TreeMap(基于红黑树)

• 平均时间复杂度 O(log n)

HashMap

• 正常时间复杂度 O(1)~O(n)
• 红黑树后 O(log n)

LinkedHashMap

• 能以时间复杂度 O(1) 查找元素，又能够保证key的有序性

引用自：
作者：Devil_566      java-集合框架底层数据结构总结
作者：阿晴招生笔记      java hashset 时间复杂度_Java 集合时间复杂度