java集合类总结

java集合类主要负责保存、盛装其他数据，因此集合类也称容器类。java集合类分为：set、list、map、queue四大体系。其中set代表无序、不可重复的集合；list代表有序、可重复的集合。map代表具有映射关系的集合；queue代表队列集合。

       java集合类主要由两个接口派生：Collection和Map，是集合框架的根接口。下面是其接口、子接口和实现类的继承树。

      

下面就一一介绍四大接口及其实现类。

 

       Set接口。set集合不允许包含相同的元素。set判断两个对象是否相同是根据equals方法。如果两个对象用equals方法返回的是true，set不会接受这两个对象。

       HashSet是set接口的典型实现，HashSet按hash算法来存储集合中的元素。因此具有很好的存储和查找性能。HashSet判断两个元素的标准是两个元素的equals方法比较相等，同时两个对象的hasCode()方法返回值也相等。HashSet可以保存null元素。

       List集合代表一个有序集合。集合中的每个元素都有其对应的顺序索引。Arraylist和vector是list接口的两个典型实现。他们之间的显著区别就是：vector是线性安全的，而arraylist不是。它们两个都是基于数组实现的list类。List还有一个基于链表实现的LinkedList类。当插入、删除元素的速度非常快。这个类比较特殊，功能也特别多，即实现了List接口，也实现了Dueue接口(双向队列)。可以当成双向队列使用，也可以当成栈使用。

       Queue用于模拟队列的数据结构。LinkedList和ArrayDueue是其两个比较常用的实现类。

       Map用于保存具有映射关系的数据。Map接口有如下几个常用的实现类：HashMap、HashTable、TreeMap。TreeMap是基于红黑树对TreeMap中所有key进行排序。HashMap和HashTable主要区别有两点：1、Hashtable是线性安全的，因此性能差些。2、HashMap可以使用null作为key或者value。

       集合类还提供了一个工具类Collections。主要用于查找、替换、同步控制、设置不可变集合。

       上面是对java集合类的一般概述，下面就set、list、map三者之间的关系进行剖析。

       Set与Map的关系。Map集合中所有key集中起来，就组成了一个set集合。所以Map集合提供Set<K> keySet()方法返回所有key组成的set集合。由此可见，Map集合中的所有key具有set集合的特征，只要Map所有的key集中起来，它就是一个Set集合，这就实现了Map到Set的转换。同时，如果把Map中的元素看成key-value的set集合，也可以实现从Set到Map之间的转换。HashSet和HashMap分别作为它们的实现类。两者之间也挺相似的。HashSet的实现就是封装了HashMap对象来存储元素。它们的本质是一样的。类似于HashSet和HashMap的关系，其实TreeMap和TreeSet本质也差不多，TreeSet底层也是依赖TreeMap实现。

       Map与List的关系。把Map的key-value分开来看，从另一个角度看，就可以把Map与List统一起来。

       Map集合是一个关联数组，key可以组成Set集合，Map中的value可以重复，所以这些value可以组成一个List集合。但是需要注意的是，实质Map的values方法并未返回一个List集合。而是返回一个不存储元素的Collection集合，换一种角度来看对List集合，它也包含了两组值，其中一组就是虚拟的int类型的索引，另一组就是list集合元素，从这个意思上看，List就相当于所有key都是int型的Map。

       下面讲解几个相似类之间的差异。

        ArrayList和LinkedList。ArrayList是一种顺序存储的线性表，其底层是采用数组实现的，而LinkedList是链式存储的线性表。其本质就是一个双向链表。对于随机存储比较频繁的元素操作应选用ArrayList，对于经常需要增加、删除元素应该选用LinkedList。但总的来说ArrayList的总体性能还是优于LinkedList。

       HashSet与HashMap的性能选项。主要有两个方面：容量和负载因子(尺寸/容量)。较低负载因子会增加查询数据的性能，但是会降低hash表所占的内存开销。较高负载因子则反之，一般对数据的查询比较频繁，所以一般情况下初始容量应该大一点，但也不能太大，否则浪费内存空间