一文搞懂所有Java集合面试题

刚刚经历过秋招，看了大量的面经，顺便将常见的Java集合常考知识点总结了一下，并根据被问到的频率大致做了一个标注。一颗星表示知识点需要了解，被问到的频率不高，面试时起码能说个差不多。两颗星表示被问到的频率较高或对理解Java有着重要的作用，建议熟练掌握。三颗星表示被问到的频率非常高，建议深入理解并熟练掌握其相关知识，方便面试时拓展（方便装逼），给面试官留下个好印象。

推荐阅读：一文搞懂所有Java基础知识面试题

常用的集合类有哪些？　＊＊＊

Map接口和Collection接口是所有集合框架的父接口。下图中的实线和虚线看着有些乱，其中接口与接口之间如果有联系为继承关系，类与类之间如果有联系为继承关系，类与接口之间则是类实现接口。重点掌握的抽象类有HashMap，LinkedList，HashTable，ArrayList，HashSet，Stack，TreeSet，TreeMap。注意：Collection接口不是Map的父接口。

List，Set，Map三者的区别？ ＊＊＊

• List：有序集合（有序指存入的顺序和取出的顺序相同，不是按照元素的某些特性排序），可存储重复元素，可存储多个null。
• Set：无序集合（元素存入和取出顺序不一定相同），不可存储重复元素，只能存储一个null。
• Map：使用键值对的方式对元素进行存储，key是无序的，且是唯一的。value值不唯一。不同的key值可以对应相同的value值。

常用集合框架底层数据结构　＊＊＊

• List：

  1. ArrayList：数组
  2. LinkedList：双线链表

• Set：

  1. HashSet：底层基于HashMap实现，HashSet存入读取元素的方式和HashMap中的Key是一致的。
  2. TreeSet：红黑树

• Map：

  1. HashMap： JDK1.8之前HashMap由数组+链表组成的， JDK1.8之后有数组+链表/红黑树组成，当链表长度大于8时，链表转化为红黑树，当长度小于6时，从红黑树转化为链表。这样做的目的是能提高HashMap的性能，因为红黑树的查找元素的时间复杂度远小于链表。
  2. HashTable：数组+链表
  3. TreeMap：红黑树

哪些集合类是线程安全的？　＊＊＊

• Vector：相当于有同步机制的ArrayList
• Stack：栈
• HashTable
• enumeration：枚举

迭代器 Iterator 是什么　＊

Iterator 是 Java 迭代器最简单的实现，它不是一个集合，它是一种用于访问集合的方法，Iterator接口提供遍历任何Collection的接口。

Java集合的快速失败机制 “fail-fast”和安全失败机制“fail-safe”是什么？　＊＊＊

• 快速失败

  Java的快速失败机制是Java集合框架中的一种错误检测机制，当多个线程同时对集合中的内容进行修改时可能就会抛出ConcurrentModificationException异常。其实不仅仅是在多线程状态下，在单线程中用增强for循环中一边遍历集合一边修改集合的元素也会抛出ConcurrentModificationException异常。看下面代码

  public class Main{
         
      public static void main(String[] args) {
         
      List<Integer> list = new ArrayList<>();
          for(Integer i : list){
         
              list.remove(i);  //运行时抛出ConcurrentModificationException异常
          }
      }
  }
  

  正确的做法是用迭代器的remove()方法，便可正常运行。

  public class Main{
         
      public static void main(String[] args) {
         
      List<Integer> list = new ArrayList<>();
      Iterator<Integer> it = list.iterator();
          while(it.hasNext()){
         
              it.remove();
          }
      }
  }
  

  造成这种情况的原因是什么？细心的同学可能已经发现两次调用的remove()方法不同，一个带参数据，一个不带参数，这个后面再说，经过查看ArrayList源码，找到了抛出异常的代码

  final void checkForComodification() {
         
        if (modCount != expectedModCount)
        		throw new ConcurrentModificationException();
  }
  

  从上面代码中可以看到如果modCount和expectedModCount这两个变量不相等就会抛出ConcurrentModificationException异常。那这两个变量又是什么呢？继续看源码

  protected transient int modCount = 0; //在AbstractList中定义的变量
  

  int expectedModCount = modCount;//在ArrayList中的内部类Itr中定义的变量
  

  从上面代码可以看到，modCount初始值为0，而expectedModCount初始值等于modCount。也就是说在遍历的时候直接调用集合的remove()方法会导致modCount不等于expectedModCount进而抛出ConcurrentModificationException异常，而使用迭代器的remove()方法则不会出现这种问题。那么只能在看看remove()方法的源码找找原因了

      public E remove(int index) {
         
          rangeCheck(index);
  
          modCount++;
          E oldValue = elementData(index);
  
          int numMoved = size - index - 1;
          if (numMoved > 0)
              System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
                               numMoved);
          elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work
  
          return oldValue;
      }
  

  从上面代码中可以看到只有modCount++了，而expectedModCount没有操作，当每一次迭代时，迭代器会比较expectedModCount和modCount的值是否相等，所以在调用remove()方法后，modCount不等于expectedModCount了，这时就了报ConcurrentModificationException异常。但用迭代器中remove()的方法为什么不抛异常呢？原来**迭代器调用的remove()方法和上面的remove()方法不是同一个！**迭代器调用的remove()方法长这样：

          public void remove() {
         
              if (lastRet < 0)
                  throw new IllegalStateException();
              checkForComodification();
  
              try {
         
                  ArrayList.this.remove(lastRet);
                  cursor = lastRet;
                  lastRet = -1;
                  expectedModCount = modCount;    //这行代码保证了expectedModCount和modCount是相等的
              } catch (IndexOutOfBoundsException ex) {
         
                  throw new ConcurrentModificationException();
              }
          }
  

  从上面代码可以看到expectedModCount = modCount，所以迭代器的remove()方法保证了expectedModCount和modCount是相等的，进而保证了在增强for循环中修改集合内容不会报ConcurrentModificationException异常。

  上面介绍的只是单线程的情况，用迭代器调用remove()方法即可正常运行，但如果是多线程会怎么样呢？

  答案是在多线程的情况下即使用了迭代器调用remove()方法，还是会报ConcurrentModificationException异常。这又是为什么呢？还是要从expectedModCount和modCount这两个变量入手分析，刚刚说了modCount在AbstractList类中定义，而expectedModCount在ArrayList内部类中定义，所以modCount是个共享变量而expectedModCount是属于线程各自的。简单说，线程1更新了modCount和属于自己的expectedModCount，而在线程2看来只有modCount更新了，expectedModCount并未更新，所以会抛出ConcurrentModificationException异常。

• 安全失败

  采用安全失败机制的集合容器，在遍历时不是直接在集合内容上访问的，而是先复制原有集合内容，在拷贝的集合上进行遍历。所以在遍历过程中对原集合所作的修改并不能被迭代器检测到，所以不会抛出ConcurrentModificationException异常。缺点是迭代器遍历的是开始遍历那一刻拿到的集合拷贝，在遍历期间原集合发生了修改，迭代器是无法访问到修改后的内容。java.util.concurrent包下的容器都是安全失败，可以在多线程下并发使用。

如何边遍历边移除 Collection 中的元素？　＊＊＊

从上文**“快速失败机制”**可知在遍历集合时如果直接调用remove()方法会抛出ConcurrentModificationException异常，所以使用迭代器中调用remove()方法。

Array 和 ArrayList 有何区别？　＊＊＊

• Array可以包含基本类型和对象类型，ArrayList只能包含对象类型。
• Array大小是固定的，ArrayList的大小是动态变化的。(ArrayList的扩容是个常见面试题)
• 相比于Array，ArrayList有着更多的内置方法，如addAll()，removeAll()。
• 对于基本类型数据，ArrayList 使用自动装箱来减少编码工作量；而当处理固定大小的基本数据类型的时候，这种方式相对比较慢，这时候应该使用Array。

comparable 和 comparator的区别？　＊＊

• comparable接口出自java.lang包，可以理解为一个内比较器，因为实现了Comparable接口的类可以和自己比较，要和其他实现了Comparable接口类比较，可以使用compareTo(Object obj)方法。compareTo方法的返回值是int，有三种情况：
  1. 返回正整数（比较者大于被比较者）
  2. 返回0（比较者等于被比较者）
  3. 返回负整数（比较者小于被比较者）
• comparator接口出自java.util 包，它有一个compare(Object obj1, Object obj2)方法用来排序，返回值同样是int，有三种情况，和compareTo类似。

它们之间的区别：很多包装类都实现了comparable接口，像Integer、String等，所以直接调用Collections.sort()直接可以使用。如果对类里面自带的自然排序不满意，而又不能修改其源代码的情况下，使用Comparator就比较合适。此外使用Comparator可以避免添加额外的代码与我们的目标类耦合，同时可以定义多种排序规则，这一点是Comparable接口没法做到的，从灵活性和扩展性讲Comparator更优，故在面对自定义排序的需求时，可以优先考虑使用Comparator接口。

Collection 和 Collections 有什么区别？　＊＊

• Collection 是一个集合接口。它提供了对集合对象进行基本操作的通用接口方法。
• Collections 是一个包装类。它包含有各种有关集合操作的静态多态方法，例如常用的sort()方法。此类不能实例化，就像一个工具类，服务于Java的Collection框架。

List集合

遍历一个 List 有哪些不同的方式？　＊＊

先说一下常见的元素在内存中的存储方式，主要有两种：

1. 顺序存储（Random Access）：相邻的数据元素在内存中的位置也是相邻的，可以根据元素的位置（如ArrayList中的下表）读取元素。
2. 链式存储（Sequential Access）：每个数据元素包含它下一个元素的内存地址，在内存中不要求相邻。例如LinkedList。

主要的遍历方式主要有三种：

1. for循环遍历：遍历者自己在集合外部维护一个计数器，依次读取每一个位置的元素。
2. Iterator遍历：基于顺序存储集合的Iterator可以直接按位置访问数据。基于链式存储集合的Iterator，需要保存当前遍历的位置，然后根据当前位置来向前或者向后移动指针。
3. foreach遍历：foreach 内部也是采用了Iterator的方式实现，但使用时不需要显示地声明Iterator。

那么对于以上三种遍历方式应该如何选取呢？

在Java集合框架中，提供了一个RandomAccess接口，该接口没有方法，只是一个标记。通常用来标记List的实现是否支持RandomAccess。所以在遍历时，可以先判断是否支持RandomAccess（list instanceof RandomAccess），如果支持可用 for循环遍历，否则建议用Iterator或 foreach遍历。

ArrayList的扩容机制　＊＊＊

先说下结论，一般面试时需要记住，ArrayList的初始容量为10，扩容时对是旧的容量值加上旧的容量数值进行右移一位（位运算，相当于除以2，位运算的效率更高），所以每次扩容都是旧的容量的1.5倍。

具体的实现大家可查看下ArrayList的源码。

ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么？　＊＊＊

• 是否线程安全：ArrayList和LinkedList都是不保证线程安全的
• 底层实现：ArrayList的底层实现是数组，LinkedList的底层是双向链表。
• 内存占用：ArrayList会存在一定的空间浪费，因为每次扩容都是之前的1.5倍，而LinkedList中的每个元素要存放直接后继和直接前驱以及数据，所以对于每个元素的存储都要比ArrayList花费更多的空间。
• 应用场景：ArrayList的底层数据结构是数组，所以在插入和删除元素时的时间复杂度都会收到位置的影响，平均时间复杂度为o(n)，在读取元素的时候可以根据下标直接查找到元素，不受位置的影响，平均时间复杂度为o(1)，所以ArrayList更加适用于多读，少增删的场景。LinkedList的底层数据结构是双向链表，所以插入和删除元素不受位置的影响，平均时间复杂度为o(1)，如果是在指定位置插入则是o(n)，因为在插入之前需要先找到该位置，读取元素的平均时间复杂度为o(n)。所以LinkedList更加适用于多增删，少读写的场景。

ArrayList 和 Vector 的区别是什么？　＊＊＊

• 相同点

  1. 都实现了List接口
  2. 底层数据结构都是数组

• 不同点

  1. 线程安全：Vector使用了Synchronized来实现线程同步，所以是线程安全的，而ArrayList是线程不安全的。
  2. 性能：由于Vector使用了Synchronized进行加锁，所以性能不如ArrayList。
  3. 扩容：ArrayList和Vector都会根据需要动态的调整容量，但是ArrayList每次扩容为旧容量的1.5倍，而Vector每次扩容为旧容量的2倍。

简述 ArrayList、Vector、LinkedList 的存储性能和特性？　＊＊＊

• ArrayList底层数据结构为数组，对元素的读取速度快，而增删数据慢，线程不安全。
• LinkedList底层为双向链表，对元素的增删数据快，读取慢，线程不安全。
• Vector的底层数据结构为数组，用Synchronized来保证线程安全，性能较差，但线程安全。

Set集合

说一下 HashSet 的实现原理　＊＊＊

HashSet的底层是HashMap，默认构造函数是构建一个初始容量为16，负载因子为0.75 的HashMap。HashSet的值存放于HashMap的key上，HashMap的value统一为PRESENT。

HashSet如何检查重复？（HashSet是如何保证数据不可重复的？）　＊＊＊

这里面涉及到了HasCode()和equals()两个方法。

• equals()

  先看下String类中重写的equals方法。

      public boolean equals(Object anObject) {
         
          if (this == anObject) {
         
              return true;
          }
          if (anObject instanceof String) {
         
              String anotherString = (String)anObject;
              int n = value.length;
              if (n == anotherString.value.length) {
         
                  char v1[] = value;
                  char v2[] = anotherString.value;
                  int i = 0;
                  while (n-- != 0) {
         
                      if (v1[i] != v2[i])
                          return false;
                      i++;
                  }
                  return true;
              }
          }
          return false;
      }
  
  

  从源码中可以看到：

  1. equals方法首先比较的是内存地址，如果内存地址相同，直接返回true；如果内存地址不同，再比较对象的类型，类型不同直接返回false；类型相同，再比较值是否相同；值相同返回true，值不同返回false。总结一下，equals会比较内存地址、对象类型、以及值，内存地址相同，equals一定返回true；对象类型和值相同，equals方法一定返回true。
  2. 如果没有重写equals方法，那么equals和==的作用相同，比较的是对象的地址值。

• hashCode

  hashCode方法返回对象的散列码，返回值是int类型的散列码。散列码的作用是确定该对象在哈希表中的索引位置。

  关于hashCode有一些约定：

  1. 两个对象相等，则hashCode一定相同。
  2. 两个对象有相同的hashCode值，它们不一定相等。
  3. hashCode()方法默认是对堆上的对象产生独特值，如果没有重写hashCode()方法，则该类的两个对象的hashCode值肯定不同

介绍完equals()方法和hashCode()方法，继续说下HashSet是如何检查重复的。

HashSet的特点是存储元素时无序且唯一，在向HashSet中添加对象时，首相会计算对象的HashCode值来确定对象的存储位置，如果该位置没有其他对象，直接将该对象添加到该位置；如果该存储位置有存储其他对象（新添加的对象和该存储位置的对象的HashCode值相同），调用equals方法判断两个对象是否相同，如果相同，则添加对象失败，如果不相同，则会将该对象重新散列到其他位置。

HashSet与HashMap的区别　＊＊＊

HashMap	HashSet
实现了Map接口	实现了Set接口
存储键值对	存储对象
key唯一，value不唯一	存储对象唯一
HashMap使用键（Key）计算Hashcode	HashSet使用成员对象来计算hashcode值
速度相对较快	速度相对较慢

Map集合

HashMap在JDK1.7和JDK1.8中有哪些不同？HashMap的底层实现　＊＊＊

• JDK1.7的底层数据结构(数组+链表)

• JDK1.8的底层数据结构(数组+链表)

• JDK1.7的Hash函数

  static final int hash(int h){
         
  	h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>12);
      return h^(h >>> 7) ^ (h >>> 4);
  }
  

• JDK1.8的Hash函数

  static final int hash(Onject key){    
      int h;    
      return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode())^(h >>> 16);
  }
  

  JDK1.8的函数经过了一次异或一次位运算一共两次扰动，而JDK1.7经过了四次位运算五次异或一共九次扰动。这里简单解释下JDK1.8的hash函数，面试经常问这个，两次扰动分别是key.hashCode()与key.hashCode()右移16位进行异或。这样做的目的是，高16位不变，低16位与高16位进行异或操作，进而减少碰撞的发生，高低Bit都参与到Hash的计算。如何不进行扰动处理，因为hash值有32位，直接对数组的长度求余，起作用只是hash值的几个低位。

HashMap在JDK1.7和JDK1.8中有哪些不同点：

	JDK1.7	JDK1.8	JDK1.8的优势
底层结构	数组+链表	数组+链表/红黑树(链表大于8)	避免单条链表过长而影响查询效率，提高查询效率
hash值计算方式	9次扰动 = 4次位运算 + 5次异或运算	2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算	可以均匀地把之前的冲突的节点分散到新的桶（具体细节见下面扩容部分）
插入数据方式	头插法（先讲原位置的数据移到后1位，再插入数据到该位置）	尾插法（直接插入到链表尾部/红黑树）	解决多线程造成死循环地问题
扩容后存储位置的计算方式	重新进行hash计算	原位置或原位置+旧容量	省去了重新计算hash值的时间

HashMap 的长度为什么是2的幂次方　＊＊＊

因为HashMap是通过key的hash值来确定存储的位置，但Hash值的范围是-2147483648到2147483647，不可能建立一个这么大的数组来覆盖所有hash值。所以在计算完hash值后会对数组的长度进行取余操作，如果数组的长度是2的幂次方，(length - 1)&hash等同于hash%length，可以用(length - 1)&hash这种位运算来代替%取余的操作进而提高性能。

HashMap的put方法的具体流程？　＊＊

HashMap的主要流程可以看下面这个流程图，逻辑非常清晰。

HashMap的扩容操作是怎么实现的？　＊＊＊

• 初始值为16，负载因子为0.75，阈值为负载因子*容量

• resize()方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时，就调用resize()方法进行扩容。

• 每次扩容，容量都是之前的两倍

• 扩容时有个判断e.hash & oldCap是否为零，也就是相当于hash值对数组长度的取余操作，若等于0，则位置不变，若等于1，位置变为原位置加旧容量。

  源码如下：

  final Node<K,V>[] resize() {
         
      Node<K,V>[] oldTab = table;
      int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
      int oldThr = threshold;
      int newCap, newThr = 0;
      if (oldCap > 0) {
         
          if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
          //如果旧容量已经超过最大值，阈值为整数最大值
              threshold = Integer.MAX_VALUE;
              return oldTab;
          }else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                   oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
              newThr = oldThr << 1;  //没有超过最大值就变为原来的2倍
      }
      else if (oldThr > 0) 
          newCap = oldThr;
  
      else {
                        
          newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
          newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
      }
  
      if (newThr == 0) {
         
          float ft = (float)newCap * loadFactor;
          newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                    (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
      }
      threshold = newThr;
      @SuppressWarnings({
         "rawtypes","unchecked"})
          Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
      table = newTab;
      if (oldTab != null) {
         
          for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
         
              Node<K,V> e;
              if ((e = oldTab[j]) != null) {
         
                  oldTab[j] = null;
                  if (e.next == null)
                      newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                  else if (e instanceof TreeNode)
                      ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                  else {
          
                      Node<K,V> loHead = null, loTail = null;//loHead,loTail 代表扩容后在原位置
                      Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;//hiHead,hiTail 代表扩容后在原位置+旧容量
                      Node<K,V> next;
                      do {
                      
                          next = e.next;
                          if ((e.hash & oldCap) == 0) {
          //判断是否为零，为零赋值到loHead，不为零赋值到hiHead
                              if (loTail == null)
                                  loHead = e;
                              else                                
                                  loTail.next = e;
                              loTail = e;                           
                          }
                          else {
         
                              if (hiTail == null)
                                  hiHead = e;
                              else
                                  hiTail.next = e;
                              hiTail = e;
                          }
                      } while ((e = next) != null);
                      if (loTail != null) {
         
                          loTail.next = null;
                          newTab[j] = loHead;   //loHead放在原位置
                      }
                      if (hiTail != null) {
         
                          hiTail.next = null;
                          newTab[j + oldCap] = hiHead;  //hiHead放在原位置+旧容量
                      }
                  }
              }
          }
      }
      return newTab;
  }
  
  

HashMap默认加载因子为什么选择0.75？

这个主要是考虑空间利用率和查询成本的一个折中。如果加载因子过高，空间利用率提高，但是会使得哈希冲突的概率增加；如果加载因子过低，会频繁扩容，哈希冲突概率降低，但是会使得空间利用率变低。具体为什么是0.75，不是0.74或0.76，这是一个基于数学分析（泊松分布）和行业规定一起得到的一个结论。

为什么要将链表中转红黑树的阈值设为8？为什么不一开始直接使用红黑树？

可能有很多人会问，既然红黑树性能这么好，为什么不一开始直接使用红黑树，而是先用链表，链表长度大于8时，才转换为红红黑树。

• 因为红黑树的节点所占的空间是普通链表节点的两倍，但查找的时间复杂度低，所以只有当节点特别多时，红黑树的优点才能体现出来。至于为什么是8，是通过数据分析统计出来的一个结果，链表长度到达8的概率是很低的，综合链表和红黑树的性能优缺点考虑将大于8的链表转化为红黑树。
• 链表转化为红黑树除了链表长度大于8，还要HashMap中的数组长度大于64。也就是如果HashMap长度小于64，链表长度大于8是不会转化为红黑树的，而是直接扩容。

HashMap是怎么解决哈希冲突的？　＊＊＊

哈希冲突：hashMap在存储元素时会先计算key的hash值来确定存储位置，因为key的hash值计算最后有个对数组长度取余的操作，所以即使不同的key也可能计算出相同的hash值，这样就引起了hash冲突。hashMap的底层结构中的链表/红黑树就是用来解决这个问题的。

HashMap中的哈希冲突解决方式可以主要从三方面考虑（以JDK1.8为背景）

• 拉链法

  HasMap中的数据结构为数组+链表/红黑树，当不同的key计算出的hash值相同时，就用链表的形式将Node结点（冲突的key及key对应的value）挂在数组后面。

• hash函数

  key的hash值经过两次扰动，key的hashCode值与key的hashCode值的右移16位进行异或，然后对数组的长度取余（实际为了提高性能用的是位运算，但目的和取余一样），这样做可以让hashCode取值出的高位也参与运算，进一步降低hash冲突的概率，使得数据分布更平均。

• 红黑树

  在拉链法中，如果hash冲突特别严重，则会导致数组上挂的链表长度过长，性能变差，因此在链表长度大于8时，将链表转化为红黑树，可以提高遍历链表的速度。

HashMap为什么不直接使用hashCode()处理后的哈希值直接作为table的下标？　＊＊＊

hashCode()处理后的哈希值范围太大，不可能在内存建立这么大的数组。

能否使用任何类作为 Map 的 key？　＊＊＊

可以，但要注意以下两点：

• 如果类重写了 equals()方法，也应该重写hashCode()方法。
• 最好定义key类是不可变的，这样key对应的hashCode()值可以被缓存起来，性能更好，这也是为什么String特别适合作为HashMap的key。

为什么HashMap中String、Integer这样的包装类适合作为Key？　＊＊＊

• 这些包装类都是final修饰，是不可变性的， 保证了key的不可更改性，不会出现放入和获取时哈希值不同的情况。
• 它们内部已经重写过hashcode(),equal()等方法。

如果使用Object作为HashMap的Key，应该怎么办呢？　＊＊

• 重写hashCode()方法，因为需要计算hash值确定存储位置
• 重写equals()方法，因为需要保证key的唯一性。

HashMap 多线程导致死循环问题　＊＊＊

由于JDK1.7的hashMap遇到hash冲突采用的是头插法，在多线程情况下会存在死循环问题，但JDK1.8已经改成了尾插法，不存在这个问题了。但需要注意的是JDK1.8中的HashMap仍然是不安全的，在多线程情况下使用仍然会出现线程安全问题。基本上面试时说到这里既可以了，具体流程用口述是很难说清的，感兴趣的可以看这篇文章。HASHMAP的死循环

ConcurrentHashMap 底层具体实现知道吗？　＊＊

• JDK1.7

  在JDK1.7中，ConcurrentHashMap采用Segment数组 + HashEntry数组的方式进行实现。Segment实现了ReentrantLock，所以Segment有锁的性质，HashEntry用于存储键值对。一个ConcurrentHashMap包含着一个Segment数组，一个Segment包含着一个HashEntry数组，HashEntry是一个链表结构，如果要获取HashEntry中的元素，要先获得Segment的锁。

• JDK1.8

  在JDK1.8中，不在是Segment+HashEntry的结构了，而是和HashMap类似的结构，Node数组+链表/红黑树，采用CAS+synchronized来保证线程安全。当链表长度大于8，链表转化为红黑树。在JDK1.8中synchronized只锁链表或红黑树的头节点，是一种相比于segment更为细粒度的锁，锁的竞争变小，所以效率更高。

总结一下：

• JDK1.7底层是ReentrantLock+Segment+HashEntry，JDK1.8底层是synchronized+CAS+链表/红黑树
• JDK1.7采用的是分段锁，同时锁住几个HashEntry，JDK1.8锁的是Node节点，只要没有发生哈希冲突，就不会产生锁的竞争。所以JDK1.8相比于JDK1.7提供了一种粒度更小的锁，减少了锁的竞争，提高了ConcurrentHashMap的并发能力。

HashTable的底层实现知道吗？

HashTable的底层数据结构是数组+链表，链表主要是为了解决哈希冲突，并且整个数组都是synchronized修饰的，所以HashTable是线程安全的，但锁的粒度太大，锁的竞争非常激烈，效率很低。

HashMap、ConcurrentHashMap及Hashtable 的区别　＊＊＊

	HashMap(JDK1.8)	ConcurrentHashMap(JDK1.8)	Hashtable
底层实现	数组+链表/红黑树	数组+链表/红黑树	数组+链表
线程安全	不安全	安全(Synchronized修饰Node节点)	安全(Synchronized修饰整个表)
效率	高	较高	低
扩容	初始16，每次扩容成2n	初始16，每次扩容成2n	初始11，每次扩容成2n+1
是否支持Null key和Null Value	可以有一个Null key，Null Value多个	不支持	不支持

Java集合的常用方法　＊＊

这些常用方法是需要背下来的，虽然面试用不上，但是笔试或者面试写算法题时会经常用到。

Collection常用方法

方法
booean add(E e)	在集合末尾添加元素
boolean remove(Object o)	若本类集中有值与o的值相等的元素，移除该元素并返回true
void clear()	清除本类中所有元素
boolean contains(Object o)	判断集合中是否包含该元素
boolean isEmpty()	判断集合是否为空
int size()	返回集合中元素的个数
boolean addAll(Collection c)	将一个集合中c中的所有元素添加到另一个集合中
Object[] toArray()	返回一个包含本集所有元素的数组，数组类型为Object[]
`boolean equals(Object c)``	判断元素是否相等
int hashCode()	返回元素的hash值

List特有方法

方法
void add(int index,Object obj)	在指定位置添加元素
Object remove(int index)	删除指定元素并返回
Object set(int index,Object obj)	把指定索引位置的元素更改为指定值并返回修改前的值
int indexOf(Object o)	返回指定元素在集合中第一次出现的索引
Object get(int index)	返回指定位置的元素
List subList(int fromIndex,int toIndex)	截取集合(左闭右开)

LinkedList特有方法

方法
addFirst()	在头部添加元素
addLast()	在尾部添加元素
removeFirst()	在头部删除元素
removeLat()	在尾部删除元素
getFirst()	获取头部元素
getLast()	获取尾部元素

Map

方法
void clear()	清除集合内的元素
boolean containsKey(Object key)	查询Map中是否包含指定key,如果包含则返回true
Set entrySet()	返回Map中所包含的键值对所组成的Set集合，每个集合元素都是Map.Entry的对象
Object get(Object key)	返回key指定的value,若Map中不包含key返回null
boolean isEmpty()	查询Map是否为空，若为空返回true
Set keySet()	返回Map中所有key所组成的集合
Object put(Object key,Object value)	添加一个键值对，如果已有一个相同的key,则新的键值对会覆盖旧的键值对,返回值为覆盖前的value值，否则为null
void putAll(Map m)	将制定Map中的键值对复制到Map中
Object remove(Object key)	删除指定key所对应的键值对，返回所关联的value,如果key不存在返回null
int size()	返回Map里面的键值对的个数
Collection values()	返回Map里所有values所组成的Collection
boolean containsValue ( Object value)	判断映像中是否存在值 value

Stack

方法
boolean empty()	测试堆栈是否为空。
E peek()	查看堆栈顶部的对象，但不从堆栈中移除它。
E pop()	移除堆栈顶部的对象，并作为此函数的值返回该对象。
E push(E item)	把项压入堆栈顶部。
int search(Object o)	返回对象在堆栈中的位置，以 1 为基数。

Queue

方法
boolean add(E e)	将指定元素插入到队列的尾部（队列满了话，会抛出异常）
boolean offer(E e)	将指定元素插入此队列的尾部(队列满了话，会返回false)
E remove()	返回取队列头部的元素，并删除该元素(如果队列为空，则抛出异常)
E poll()	返回队列头部的元素，并删除该元素(如果队列为空，则返回null)
E element()	返回队列头部的元素,不删除该元素(如果队列为空，则抛出异常)
E peek()	返回队列头部的元素，不删除该元素(如果队列为空，则返回null)