• Java集合—Map


    简介

    Map用户保存具有映射关系的数据,因此Map集合里保存着两组数,一组值用户保存Map里的key,另一组值用户保存Map里的value,key和value都可以是任何引用类型的数据。Map的key不允许重复,即同一个Map对象的任何两个key通过equals方法比较总是返回false。

    接口中定义的方法:

    Map中还包括一个内部类Entry,该类封装了一个key-value对。Entry包含如下三个方法:

     

    实现类

    这里介绍Map接口下的三个重要的集合实现类:
    • HashMap类:HashMap是实现了Map接口的key-value集合,实现了所有map的操作,允许key和value为null,它相当于Hashtable,与之存在的区别是hashMap不是线程安全的,HashMap允许null值。
    • TreeMap类:TreeMap是基于红黑树的实现,也是记录了key-value的映射关系,该映射根据key的自然排序进行排序或者根据构造方法中传入的比较器进行排序,也就是说TreeMap是有序的key-value集合
    • Hashtable类:它是类似与HashMap的key-value的哈希表,不允许key-value为NULL值,另外一点值得注意的是Hashtable是线程安全的
     

    对比

    虽然HashMap、Hashtable、TreeMap这三个都是Map接口的实现,其内部实现及性能等还是存在区别。

    基本

    • HashMap:初始化容量为16,扩容每次为2*oldCap,key和value可以为NULL值
    • Hashtable:初始化容量为11,扩容每次为2*oldCap+1,key和value不可以为NULL值
    • TreeMap:初始化容量为0,内部是红黑树结构,不存在hash冲突的情况,不存在扩容的操作,key和value不可以为NULL值

    Key相等判断标准

    • HashMap:两个key通过equals()方法比较返回true,并且两个key的hashCode值也相等
    • Hashtable:两个key通过equals()方法比较返回true,并且两个key的hashCode值也相等
    • TreeMap:两个key通过compareTo()方法返回0

    内部原理

    • HashMap:HashMap是散列表实现,内部是数组+链表或者红黑树的结构
    • Hashtable:Hashtable也是散列表实现,内部是数组+链表的结构
    • TreeMap:TreeMap内部是红黑树的结构

    线程安全

    • HashMap:不是线程安全的,其实通过Map m = Collections.synchronizeMap(hashMap)的方式也可以使得HashMap变成线程安全的,但是这样做对程序的性能可能是噩梦,在后面会介绍ConcurrentHashMap,建议在多线程的情况下可以使用ConcurrentHashMap替换HashMap.
    • Hashtable:是线程安全的,内部方法使用关键字synchronized修饰
    • TreeMap:不是线程安全的

    这里的Hashtable属于同步容器,还有更多的并发容器可以使用,请参考:Java学习笔记—多线程(同步容器和并发容器)

     

    性能分析

    按照如下代码对HashMap、Hashtable、TreeMap的性能进行测试

    public class HashMapProgress {
        //定义用于测试的HashMap
        private static HashMap<Integer,Integer> hashMap = new HashMap<>();
        //定义用于测试的Hashtable
        private static Hashtable<Integer,Integer> hashtable = new Hashtable<>();
        //定义用于测试的TreeMap
        private static TreeMap<Integer,Integer> treeMap = new TreeMap<>();
    
        /**
         * 添加元素的方法
         * @param map 对应的map
         * @param count 添加个数
         */
        public static void addEntry(Map<Integer,Integer> map, int count){
            Long startTime = System.currentTimeMillis();
            if (count <= 0){
                return;
            }
            for (int i = 0; i < count; i++) {
                map.put(i,i);
            }
            Long endTime = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("添加(" + count + ")个元素使用时间:" + (endTime - startTime) + "s");
        }
    
        /**
         * 获取元素的方法
         * @param map
         * @param count
         */
        public static void getEntry(Map<Integer,Integer> map, int count){
            Long startTime = System.currentTimeMillis();
            if (count <= 0){
                return;
            }
            for (int i = 0; i < count; i++) {
                map.get(i);
            }
            Long endTime = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("获取(" + count + ")个元素使用时间:" + (endTime - startTime) + "s");
        }
    
        public static void main(String[] args){
            System.out.println("-------HashMap测试开始-----");
            addEntry(hashMap,1000000);
            getEntry(hashMap,1000000);
            System.out.println("-------HashMap测试结束-----");
    
            System.out.println("-------Hashtable测试开始-----");
            addEntry(hashtable,1000000);
            getEntry(hashtable,1000000);
            System.out.println("-------Hashtable测试结束-----");
    
            System.out.println("-------TreeMap测试开始-----");
            addEntry(treeMap,1000000);
            getEntry(treeMap,1000000);
            System.out.println("-------TreeMap测试结束-----");
        }
    }

    分别测试了100000,1000000,10000000个数据的情况,测试结果如下所示:

    数据量HashMapHashtableTreeMap
    100000 插入用时:18s 查询用时:9s 插入用时:14s 查询用时:5s 插入用时:33s 查询用时:17s
    1000000 插入用时:98s 查询用时:20s 插入用时:625s 查询用时:31s 插入用时:242s 查询用时: 145s
    10000000 插入用时:9773s 查询用时:811s 插入用时:15055s 查询用时:3369s 插入用时:22354s 查询用时: 3889s

    通过上表可以看出随着数据量的增加,时间变化差异还是很大的,而在单线程的情况下还是尽量使用HashMap,相对于Hashtable、TreeMap性能更好,而针对特定的情况需视情况而论。



     
     
    参考:
  • 相关阅读:
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Jason-Xiang/p/9778312.html
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