Java集合 - 技术栈

Map

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Nullvalue 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 NulPointerException。
初始容量大小和每次扩充容量大小的不同: @ 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。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，当链表长度大于闻值(默认为8)时，将链表转化为红黑树(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)，以减少搜索时间(后文中我会结合源码对这一过程进行分析)。Hashtable没有这样的机制
哈希函数的实现: HashMap 对哈希值进行了高位和低位的混合扰动处理以减少冲突，而 Hashtable 直接使用键的 hashcode()值

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);
    }

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;
}

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(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

NavigableMap 接口提供了丰富的方法来探索和操作键值对:

定向搜索 : ceilingEntry(), floorEntry(), higherEntry()和 lowerEntry() 等方法可以用于定位大于等于、小于等于、严格大于、严格小于给定键的最接近的键值对。
子集操作 : subMap(), headMap()和 tailMap() 方法可以高效地创建原集合的子集视图，而无需复制整个集合。
逆序视图 :descendingMap() 方法返回一个逆序的 NavigableMap 视图，使得可以反向迭代整个 TreeMap。
边界操作 : firstEntry(), lastEntry(), pollFirstEntry()和 pollLastEntry() 等方法可以方便地访问和移除元素。

这些方法都是基于红黑树数据结构的属性实现的，红黑树保持平衡状态，从而保证了搜索操作的时间复杂度为 O(log n)，这让 TreeMap 成为了处理有序集合搜索问题的强大工具。

实现SortedMap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());
        });
    }
}

输出

person1
person4
person2
person3

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);
});

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?

在 JDK1.8 中，HashSet的add()方法只是简单的调用了HashMap的put()方法，并且判断了一下返回值以确保是否有重复元素。直接看一下HashSet中的源码：

// Returns: true if this set did not already contain the specified element
// 返回值：当 set 中没有包含 add 的元素时返回真
public boolean add(E e) {
        return map.put(e, PRESENT)==null;
}

而在HashMap的putVal()方法中也能看到如下说明

// Returns : previous value, or null if none
// 返回值：如果插入位置没有元素返回null，否则返回上一个元素
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
...
}

也就是说，在 JDK1.8 中，实际上无论HashSet中是否已经存在了某元素，HashSet都会直接插入，只是会在add()方法的返回值处告诉我们插入前是否存在相同元素。

HashMap 的底层实现

JDK1.8 之前

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。

HashMap 中的扰动函数（hash 方法）是用来优化哈希值的分布。通过对原始的 hashCode() 进行额外处理，扰动函数可以减小由于糟糕的 hashCode() 实现导致的碰撞，从而提高数据的分布均匀性。

JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:

    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);
  }

对比一下 JDK1.7 的 HashMap 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);
}

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。

[JDK1.8 之后](#JDK1.8 之后)

相比于之前的版本， 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。

我们来结合源码分析一下 HashMap 链表到红黑树的转换

1、 putVal 方法中执行链表转红黑树的判断逻辑。

链表的长度大于 8 的时候，就执行 treeifyBin （转换红黑树）的逻辑

// 遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
    // 遍历到链表最后一个节点
    if ((e = p.next) == null) {
        p.next = newNode(hash, key, value, null);
        // 如果链表元素个数大于TREEIFY_THRESHOLD（8）
        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
            // 红黑树转换（并不会直接转换成红黑树）
            treeifyBin(tab, hash);
        break;
    }
    if (e.hash == hash &&
        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
        break;
    p = e;
}

2、treeifyBin 方法中判断是否真的转换为红黑树。

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    // 判断当前数组的长度是否小于 64
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        // 如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        // 否则才将列表转换为红黑树

        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
        do {
            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
            if (tl == null)
                hd = p;
            else {
                p.prev = tl;
                tl.next = p;
            }
            tl = p;
        } while ((e = e.next) != null);
        if ((tab[index] = hd) != null)
            hd.treeify(tab);
    }
}

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。