在用集合存储数据时，什么情况下使用HashMap()，什么情况下使用LinkedHashMap()

java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map;它有四个实现类,分别是HashMap Hashtable LinkedHashMap 和TreeMap.Map主要用于存储健值对，根据键得到值，因此不允许键重复(重复了覆盖了),但允许值重复。
Hashmap 是一个最常用的Map,它根据键的HashCode值存储数据,根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度，遍历时，取得数据的顺序是完全随机的。 HashMap最多只允许一条记录的键为Null;允许多条记录的值为 Null;HashMap不支持线程的同步，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap;可能会导致数据的不一致。如果需要同步，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有同步的能力，或者使用ConcurrentHashMap。Hashtable与 HashMap类似,它继承自Dictionary类，不同的是:它不允许记录的键或者值为空;它支持线程的同步，即任一时刻只有一个线程能写Hashtable,因此也导致了 Hashtable在写入时会比较慢。LinkedHashMap 是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的.也可以在构造时用带参数，按照应用次数排序。在遍历的时候会比HashMap慢，不过有种情况例外，当HashMap容量很大，实际数据较少时，遍历起来可能会比 LinkedHashMap慢，因为LinkedHashMap的遍历速度只和实际数据有关，和容量无关，而HashMap的遍历速度和他的容量有关。TreeMap实现SortMap接口，能够把它保存的记录根据键排序,默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator 遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。

 

import java.util.HashMap;

import java.util.Iterator;

import java.util.LinkedHashMap;

import java.util.Map;

public class TestLinkedHashMap {

 

  public static void main(String args[])

  {

   System.out.println("*************************LinkedHashMap*************");

   Map<Integer,String> map = new LinkedHashMap<Integer,String>();

   map.put(6, "apple");

   map.put(3, "banana");

   map.put(2,"pear");

   

   for (Iterator it =  map.keySet().iterator();it.hasNext();)

   {

    Object key = it.next();

    System.out.println( key+"="+ map.get(key));

   }

   

   System.out.println("*************************HashMap*************");

   Map<Integer,String> map1 = new  HashMap<Integer,String>();

   map1.put(6, "apple");

   map1.put(3, "banana");

   map1.put(2,"pear");

   

   for (Iterator it =  map1.keySet().iterator();it.hasNext();)

   {

    Object key = it.next();

    System.out.println( key+"="+ map1.get(key));

   }

  }

}

 

运行结果如下:

*************************LinkedHashMap*************
6=apple
3=banana
2=pear
*************************HashMap**************************
2=pear
6=apple
3=banana

分析:LinkedHashmap 的特点是put进去的对象位置未发生变化,而HashMap会发生变化.