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可以让你少奋斗10年的工作经验
主要包括Java类库中提供的几个具体的类:
LinkedList
ArrayList
HashMap
HashSet
TreeMap
TreeSet
PriorityQueue(顺序按下面的讲解顺序)
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1、java.util.LinkedList<E>
当我们创建一个LinkedList类的对象,并且试图增加一个新的元素的时候,到底是如何组织我们传进去的数据的呢?
打开add方法的源码看看:
我们惊喜的发现,原来就是把我们传去的e对象包装成了Entry<E>,然后通过Entry<E>的next和previous两个属性形成了一个以包装后的e对象(即Entry<E>)为节点的双向链表。
于是我们彻底明白了LinkedList果然名副其实,就是一个链表嘛!
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2、java.util.ArrayList<E>
我们看看在ArrayList对象调用add();方法时,底层到底是如何执行的
于是我们发现:原来ArrayList也是如名字说的,用Array组织数据。不过它内部定义的那个调整elementData数组的方法copy太多,显然当数据量大的时候,性能不会很好。
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3、java.util.HashMap<K,V>
想必大家看这段代码都看到晕了吧,为了让大家能够更加形象的人知道HashMap对数据的的组织形式,上了一个HaspMap数据结构图:
这里解释一下,这个图的最左边的一些就是上面源码中的table也就是HashMap的一个属性Entry[] table。将一个新的键值对插入需要经过这几步:
---给key值计算哈码(计算在这一步int hash = hash(key.hashCode());),
---得出在table数组的中index:int i = indexFor(hash, table.
length);
---将键值对插入index确定的上图所示的一个横向的链表中。如果在这个链表中有要插入的pair的key经过hashcode()的一系列运算和equals()的一系列运算相同的元素,就替换原来的value。(这也就是我们自己定义的类要用到HashMap存储的时候,必须重写hashcode()和equals()方法,并且要保证对同一对象两个方法计算结果要相同的原因。因为如果不相同,在一个同一对象为key插入值的时候就不会像你期望的那样后插入的value覆盖前面的value了,而是会重新开辟一个空间存储)
于是,到这里我们明白了,原来HashMap就是通过散列表这种数据结构组织数据的!
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4、java.util.HashSet<E>
小样直接自己不解决,抛给HashMap类的put()方法,也就是用一个散列表存数据。详解见第三条对HashMap的讲解
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5、java.util.TreeMap<E>
我们又可以开心的大笑了,原来就是如此简单,就是按照一定的规律形成一棵二叉树来存数据。
大笑过后,我们再次静下心来观察,源码中出现了这样一句:k.compareTo(t.key);是说用key对应的类中实现的compareTo()方法来判断两个key的先后顺序。有若干标准的java平台类都实现了Compatable接口(Compatator可以自己定义不同的比较规则,不过这个接口的比较规则只有一个,是定义key的类的时候定义的,没有可变性),如String类:
所以,我们自己定义key的类的时候,要特别注意compareTo()方法中算法的选择,以便有一个最好的插入、查找、遍历的性能。一般而言将元素添加到树集的速度快于数组和链表,慢于散列表(素服比较:数组、链表<树集<散列表)。
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6、java.util.TreeSet<E>
相信大家看到源码立马就能明白了吧,向HashSet一样TreeSet也偷懒了(至于为什么要偷懒,感兴趣的朋友可以去研究,这里不展开了),也是用二叉树的结构存数据,不多说!
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7、java.util.PriorityQueue<E>
PriorityQueue<E>重新写了一份:
我们看看调用add()方法在底层到底发生了什么事情!
嗯,这个类用了一种“堆”(逻辑上是二叉树,存储上用数组,树中的元素有大小关系,越小在数组中的index也越小)的数据结构。
典型应用是存储有优先级的任务,因为每次调用remove移除最小的元素(优先级最高的元素),都会自动排序,保证每次移除的都是优先级最高的任务。
同样,TreeMap逻辑上也是通过有序二叉树来组织数据的,不过,TreeMap通过节点的链接来组织存储结构,而PriorityQueue是通过数组的一些列计算确定逻辑上的树的节点的存放位置。
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