为什么要使用集合
当我们需要保存一组类型相同的数据的时候，我们应该是用一个容器来保存，这个容器就是数组，但是，使用数组存储对象具有一定的弊端， 因为我们在实际开发中，存储的数据的类型是多种多样的，于是，就出现了“集合”，集合同样也是用来存储多个数据的。
数组的缺点是一旦声明之后，长度就不可变了；同时，声明数组时的数据类型也决定了该数组存储的数据的类型；而且，数组存储的数据是有序的、可重复的，特点单一。 但是集合提高了数据存储的灵活性，Java 集合不仅可以用来存储不同类型不同数量的对象，还可以保存具有映射关系的数据。
Java 容器概述
从下图可以看出，在 Java 中除了以 Map 结尾的类之外， 其他类都实现了 Collection 接口。
并且，以 Map 结尾的类都实现了 Map 接口。
如何选用集合
主要根据集合的特点来选用，比如我们需要根据键值获取到元素值时就选用 Map 接口下的集合，需要排序时选择 TreeMap,不需要排序时就选择 HashMap,需要保证线程安全就选用 ConcurrentHashMap。
当我们只需要存放元素值时，就选择实现Collection 接口的集合，需要保证元素唯一时选择实现 Set 接口的集合比如 TreeSet 或 HashSet，不需要就选择实现 List 接口的比如 ArrayList 或 LinkedList，然后再根据实现这些接口的集合的特点来选用。
List、Set、Map 三者的区别
List(对付顺序的好帮手)： 存储的元素是有序的、可重复的。Set(注重独一无二的性质): 存储的元素是无序的、不可重复的。Map(用 Key 来搜索的专家): 使用键值对（kye-value）存储，类似于数学上的函数 y=f(x)，“x”代表 key，"y"代表 value，Key 是无序的、不可重复的，value 是无序的、可重复的，每个键最多映射到一个值。
底层数据结构
先来看一下 Collection 接口下面的集合。
1. List
Arraylist：Object[]数组Vector：Object[]数组LinkedList： 双向链表(JDK1.6 之前为循环链表，JDK1.7 取消了循环)
2. Set
HashSet（无序，唯一）: 基于HashMap实现的，底层采用HashMap来保存元素LinkedHashSet：LinkedHashSet是HashSet的子类，并且其内部是通过LinkedHashMap来实现的。有点类似于我们之前说的LinkedHashMap其内部是基于HashMap实现一样，不过还是有一点点区别的TreeSet（有序，唯一）： 红黑树(自平衡的排序二叉树)
3. Map
再来看看 Map 接口下面的集合。
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）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间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和链表或红黑树组成。另外，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。详细可以查看：《LinkedHashMap 源码详细分析（JDK1.8）》Hashtable： 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TreeMap： 红黑树（自平衡的排序二叉树）
Collection 子接口之 List
Arraylist 和 Vector 的区别
ArrayList是List的主要实现类，底层使用Object[ ]存储，适用于频繁的查找工作，线程不安全 ；Vector是List的古老实现类，底层使用Object[ ]存储，线程安全的。
Arraylist 与 LinkedList 区别
- 是否保证线程安全：
ArrayList和LinkedList都是不同步的，也就是不保证线程安全； - 底层数据结构：
Arraylist底层使用的是Object数组；LinkedList底层使用的是 双向链表 数据结构（JDK1.6 之前为循环链表，JDK1.7 取消了循环。注意双向链表和双向循环链表的区别，下面有介绍到！） - 插入和删除是否受元素位置的影响： ①
ArrayList采用数组存储，所以插入和删除元素的时间复杂度受元素位置的影响。 比如：执行add(E e)方法的时候，ArrayList会默认在将指定的元素追加到此列表的末尾，这种情况时间复杂度就是 O(1)。但是如果要在指定位置 i 插入和删除元素的话（add(int index, E element)）时间复杂度就为 O(n-i)。因为在进行上述操作的时候集合中第 i 和第 i 个元素之后的(n-i)个元素都要执行向后位/向前移一位的操作。 ②LinkedList采用链表存储，所以对于add(E e)方法的插入，删除元素时间复杂度不受元素位置的影响，近似 O(1)，如果是要在指定位置i插入和删除元素的话（(add(int index, E element)） 时间复杂度近似为o(n))因为需要先移动到指定位置再插入。 - 是否支持快速随机访问：
LinkedList不支持高效的随机元素访问，而ArrayList支持。快速随机访问就是通过元素的序号快速获取元素对象(对应于get(int index)方法)。 - 内存空间占用： ArrayList 的空 间浪费主要体现在在 list 列表的结尾会预留一定的容量空间，而 LinkedList 的空间花费则体现在它的每一个元素都需要消耗比 ArrayList 更多的空间（因为要存放直接后继和直接前驱以及数据）。
双向链表和双向循环链表
双向链表： 包含两个指针，一个 prev 指向前一个节点，一个 next 指向后一个节点。
双向循环链表： 最后一个节点的 next 指向 head，而 head 的 prev 指向最后一个节点，构成一个环。
Collection 子接口之 Set
comparable 和 Comparator 的区别
comparable接口实际上是出自java.lang包 它有一个compareTo(Object obj)方法用来排序comparator接口实际上是出自 java.util 包它有一个compare(Object obj1, Object obj2)方法用来排序
一般我们需要对一个集合使用自定义排序时，我们就要重写compareTo()方法或compare()方法，当我们需要对某一个集合实现两种排序方式，比如一个 song 对象中的歌名和歌手名分别采用一种排序方法的话，我们可以重写compareTo()方法和使用自制的Comparator方法或者以两个 Comparator 来实现歌名排序和歌星名排序，第二种代表我们只能使用两个参数版的 Collections.sort().
Comparator 定制排序
ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<Integer>();
arrayList.add(-1);
arrayList.add(3);
arrayList.add(3);
arrayList.add(-5);
arrayList.add(7);
arrayList.add(4);
arrayList.add(-9);
arrayList.add(-7);
System.out.println("原始数组:");
System.out.println(arrayList);
// void reverse(List list)：反转
Collections.reverse(arrayList);
System.out.println("Collections.reverse(arrayList):");
System.out.println(arrayList);
// void sort(List list),按自然排序的升序排序
Collections.sort(arrayList);
System.out.println("Collections.sort(arrayList):");
System.out.println(arrayList);
// 定制排序的用法
Collections.sort(arrayList, new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o2.compareTo(o1);
}
});
System.out.println("定制排序后：");
System.out.println(arrayList);Copy to clipboardErrorCopied
输入如下：
原始数组:
[-1, 3, 3, -5, 7, 4, -9, -7]
Collections.reverse(arrayList):
[-7, -9, 4, 7, -5, 3, 3, -1]
Collections.sort(arrayList):
[-9, -7, -5, -1, 3, 3, 4, 7]
定制排序后：
[7, 4, 3, 3, -1, -5, -7, -9]Copy to clipboardErrorCopied
无序性和不可重复性的含义
什么是无序性：无序性不等于随机性 ，无序性是指存储的数据在底层数组中并非按照数组索引的顺序添加 ，而是根据数据的哈希值决定的。
什么是不可重复性：不可重复性是指添加的元素按照 equals()判断时 ，返回 false，需要同时重写 equals()方法和 HashCode()方法。
HashSet、LinkedHashSet、TreeSet 的区别
-
HashSet是Set接口的主要实现类 ，HashSet的底层是HashMap，线程不安全的，可以存储 null 值； -
LinkedHashSet是HashSet的子类，能够按照添加的顺序遍历； -
TreeSet底层使用红黑树，能够按照添加元素的顺序进行遍历，排序的方式有自然排序和定制排序。
Map 接口
HashMap 和 Hashtable 的区别
- 线程是否安全：
HashMap是非线程安全的，HashTable是线程安全的,因为HashTable内部的方法基本都经过synchronized修饰。（如果你要保证线程安全的话就使用ConcurrentHashMap吧！）； - 效率： 因为线程安全的问题，
HashMap要比HashTable效率高一点。另外，HashTable基本被淘汰，不要在代码中使用它； - 对 Null key 和 Null value 的支持：
HashMap可以存储 null 的 key 和 value，但 null 作为键只能有一个，null 作为值可以有多个；HashTable 不允许有 null 键和 null 值，否则会抛出NullPointerException。 - 初始容量大小和每次扩充容量大小的不同 ： ① 创建时如果不指定容量初始值，
Hashtable默认的初始大小为 11，之后每次扩充，容量变为原来的 2n+1。HashMap默认的初始化大小为 16。之后每次扩充，容量变为原来的 2 倍。② 创建时如果给定了容量初始值，那么 Hashtable 会直接使用你给定的大小，而HashMap会将其扩充为 2 的幂次方大小（HashMap中的tableSizeFor()方法保证，下面给出了源代码）。也就是说HashMap总是使用 2 的幂作为哈希表的大小,后面会介绍到为什么是 2 的幂次方。 - 底层数据结构： JDK1.8 以后的
HashMap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）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。Hashtable 没有这样的机制。
HashMap 中带有初始容量的构造函数：
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}Copy to clipboardErrorCopied
下面这个方法保证了 HashMap 总是使用 2 的幂作为哈希表的大小。
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}Copy to clipboardErrorCopied
HashMap 和 HashSet 区别
如果你看过 HashSet 源码的话就应该知道：HashSet 底层就是基于 HashMap 实现的。（HashSet 的源码非常非常少，因为除了 clone()、writeObject()、readObject()是 HashSet 自己不得不实现之外，其他方法都是直接调用 HashMap 中的方法。
HashMap |
HashSet |
|---|---|
实现了 Map 接口 |
实现 Set 接口 |
| 存储键值对 | 仅存储对象 |
调用 put()向 map 中添加元素 |
调用 add()方法向 Set 中添加元素 |
HashMap 使用键（Key）计算 hashcode |
HashSet 使用成员对象来计算 hashcode 值，对于两个对象来说 hashcode 可能相同，所以 equals()方法用来判断对象的相等性 |
HashMap 和 TreeMap 区别
TreeMap 和HashMap 都继承自AbstractMap ，但是需要注意的是TreeMap它还实现了NavigableMap接口和SortedMap 接口。
实现 NavigableMap 接口让 TreeMap 有了对集合内元素的搜索的能力。
实现SortMap接口让 TreeMap 有了对集合中的元素根据键排序的能力。默认是按 key 的升序排序，不过我们也可以指定排序的比较器。示例代码如下：
/**
* @author shuang.kou
* @createTime 2020年06月15日 17:02:00
*/
public class Person {
private Integer age;
public Person(Integer age) {
this.age = age;
}
public Integer getAge() {
return age;
}
public static void main(String[] args) {
TreeMap<Person, String> treeMap = new TreeMap<>(new Comparator<Person>() {
@Override
public int compare(Person person1, Person person2) {
int num = person1.getAge() - person2.getAge();
return Integer.compare(num, 0);
}
});
treeMap.put(new Person(3), "person1");
treeMap.put(new Person(18), "person2");
treeMap.put(new Person(35), "person3");
treeMap.put(new Person(16), "person4");
treeMap.entrySet().stream().forEach(personStringEntry -> {
System.out.println(personStringEntry.getValue());
});
}
}Copy to clipboardErrorCopied
输入如下：
person1
person4
person2
person3Copy to clipboardErrorCopied
可以看出，TreeMap 中的元素已经是按照 Person 的 age 字段的升序来排列了。
上面，我们是通过传入匿名内部类的方式实现的，你可以将代码替换成 Lambda 表达式实现的方式：
TreeMap<Person, String> treeMap = new TreeMap<>((person1, person2) -> {
int num = person1.getAge() - person2.getAge();
return Integer.compare(num, 0);
});Copy to clipboardErrorCopied
综上，相比于HashMap来说 TreeMap 主要多了对集合中的元素根据键排序的能力以及对集合内元素的搜索的能力。
HashSet 如何检查重复
当你把对象加入
HashSet时，HashSet会先计算对象的hashcode值来判断对象加入的位置，同时也会与其他加入的对象的hashcode值作比较，如果没有相符的hashcode，HashSet会假设对象没有重复出现。但是如果发现有相同hashcode值的对象，这时会调用equals()方法来检查hashcode相等的对象是否真的相同。如果两者相同，HashSet就不会让加入操作成功。
hashCode() 与 equals() 的相关规定：
- 如果两个对象相等，则
hashcode一定也是相同的 - 两个对象相等,对两个
equals()方法返回 true - 两个对象有相同的
hashcode值，它们也不一定是相等的 - 综上，
equals()方法被覆盖过，则hashCode()方法也必须被覆盖 hashCode()的默认行为是对堆上的对象产生独特值。如果没有重写hashCode()，则该 class 的两个对象无论如何都不会相等（即使这两个对象指向相同的数据）。
== 与 equals 的区别：
对于基本类型来说，== 比较的是值是否相等；
对于引用类型来说，== 比较的是两个引用是否指向同一个对象地址（两者在内存中存放的地址（堆内存地址）是否指向同一个地方）；
对于引用类型（包括包装类型）来说，equals 如果没有被重写，对比它们的地址是否相等；如果 equals()方法被重写（例如 String），则比较的是地址里的内容。
HashMap 的底层实现
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。
所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
JDK 1.8 的 hash 方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。
static final int hash(Object key) {
int h;
// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
// ^ ：按位异或
// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}Copy to clipboardErrorCopied
对比一下 JDK1.7 的 HashMap 中的 hash 方法源码.
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}Copy to clipboardErrorCopied
相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。
所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。
相比于 JDK1.7 版本， JDK1.8 之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）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。
TreeMap、TreeSet 以及 JDK1.8 之后的 HashMap 底层都用到了红黑树。红黑树就是为了解决二叉查找树的缺陷，因为二叉查找树在某些情况下会退化成一个线性结构。
HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方
为了能让 HashMap 存取高效，尽量较少碰撞，也就是要尽量把数据分配均匀。我们上面也讲到了过了，Hash 值的范围值-2147483648 到 2147483647，前后加起来大概 40 亿的映射空间，只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个 40 亿长度的数组，内存是放不下的。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来要存放的位置也就是对应的数组下标。这个数组下标的计算方法是“ (n - 1) & hash”。（n 代表数组长度）。这也就解释了 HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方。
这个算法应该如何设计呢？
我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是，重点来了：“取余(%)操作中如果除数是 2 的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作（也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是 2 的 n 次方；）。” 并且 采用二进制位操作 &，相对于%能够提高运算效率，这就解释了 HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方。
HashMap 多线程操作导致死循环问题
主要原因在于并发下的 Rehash 会造成元素之间会形成一个循环链表。不过，jdk 1.8 后解决了这个问题，但是还是不建议在多线程下使用 HashMap,因为多线程下使用 HashMap 还是会存在其他问题比如数据丢失。并发环境下推荐使用 ConcurrentHashMap 。
HashMap 常见的遍历方式
ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别
ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别主要体现在实现线程安全的方式上不同。
- 底层数据结构： JDK1.7 的
ConcurrentHashMap底层采用 分段的数组+链表 实现，JDK1.8 采用的数据结构跟HashMap1.8的结构一样，数组+链表/红黑二叉树。Hashtable和 JDK1.8 之前的HashMap的底层数据结构类似都是采用 数组+链表 的形式，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； - 实现线程安全的方式（重要）： ① 在 JDK1.7 的时候，
ConcurrentHashMap（分段锁） 对整个桶数组进行了分割分段(Segment)，每一把锁只锁容器其中一部分数据，多线程访问容器里不同数据段的数据，就不会存在锁竞争，提高并发访问率。 到了 JDK1.8 的时候已经摒弃了Segment的概念，而是直接用Node数组+链表+红黑树的数据结构来实现，并发控制使用synchronized和 CAS 来操作。（JDK1.6 以后 对synchronized锁做了很多优化） 整个看起来就像是优化过且线程安全的HashMap，虽然在 JDK1.8 中还能看到Segment的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本；②Hashtable(同一把锁) :使用synchronized来保证线程安全，效率非常低下。当一个线程访问同步方法时，其他线程也访问同步方法，可能会进入阻塞或轮询状态，如使用 put 添加元素，另一个线程不能使用 put 添加元素，也不能使用 get，竞争会越来越激烈效率越低。
JDK1.8 的 ConcurrentHashMap 不在是 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表，而是 Node 数组 + 链表 / 红黑树。不过，Node 只能用于链表的情况，红黑树的情况需要使用 TreeNode。当冲突链表达到一定长度时，链表会转换成红黑树。
ConcurrentHashMap 线程安全的底层实现
上面有示意图。
-
JDK 1.7 的 ConcurrentHashMap
首先将数据分为一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据时，其他段的数据也能被其他线程访问。
ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment 实现了
ReentrantLock,所以Segment是一种可重入锁，扮演锁的角色。HashEntry用于存储键值对数据。static class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable { }Copy to clipboardErrorCopied一个
ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组。Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构，一个Segment包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素，每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得对应的Segment的锁。 -
JDK 1.8 的 ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap取消了Segment分段锁，采用 CAS 和synchronized来保证并发安全。数据结构跟 HashMap1.8 的结构类似，数组+链表/红黑二叉树。Java 8 在链表长度超过一定阈值（8）时将链表（寻址时间复杂度为 O(N)）转换为红黑树（寻址时间复杂度为 O(log(N))）synchronized只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，这样只要 hash 不冲突，就不会产生并发，效率又提升 N 倍。
Collections 工具类
排序
void reverse(List list)//反转
void shuffle(List list)//随机排序
void sort(List list)//按自然排序的升序排序
void sort(List list, Comparator c)//定制排序，由Comparator控制排序逻辑
void swap(List list, int i , int j)//交换两个索引位置的元素
void rotate(List list, int distance)//旋转。当distance为正数时，将list后distance个元素整体移到前面。当distance为负数时，将 list的前distance个元素整体移到后面Copy to clipboardErrorCopied
查找、替换操作
int binarySearch(List list, Object key)//对List进行二分查找，返回索引，注意List必须是有序的
int max(Collection coll)//根据元素的自然顺序，返回最大的元素。 类比int min(Collection coll)
int max(Collection coll, Comparator c)//根据定制排序，返回最大元素，排序规则由Comparatator类控制。类比int min(Collection coll, Comparator c)
void fill(List list, Object obj)//用指定的元素代替指定list中的所有元素。
int frequency(Collection c, Object o)//统计元素出现次数
int indexOfSubList(List list, List target)//统计target在list中第一次出现的索引，找不到则返回-1，类比int lastIndexOfSubList(List source, list target).
boolean replaceAll(List list, Object oldVal, Object newVal), 用新元素替换旧元素Copy to clipboardErrorCopied