java常用数据结构-编程知识

java常用数据结构

List：ArrayList 和 LinkedList

1、ArrayList 和 LinkedList都是非线程安全
2、ArrayList 可以直接根据下表定位元素，查找速度快，但是修改元素慢；LinkedList 查找元素必须从第一个开始逐个查找，查找速度慢，但是修改元素快
3、当多个线程访问list时，因为每两个相邻节点之间存在前后关系(指针或内存地址)，所以多个线程同时对list添加数据时会报错

Set：HashSet、LinkedHashSet、TreeSet

1、HashSet：存放的元素是无序的，可以存null
2、TreeSet: 存放的数据是有序的（根据存放的数据排序，而不是存放的先后顺序，同时也提供了排序规则的构造函数），不能存null
3、LinkedHashSet: 有序，基于链表实现
4、HashSet、TreeSet、LinkedHashSet都是非线程安全的

Map：HashMap、TreeMap、Hashtable、ConcurrentHashMap

1、HashMap 非线程安全，数据是无序的，可存储空的键或值，查找的事件复杂度是O(1)，
2、TreeMap 非线程安全，基于红黑树实现，根据键的自然顺序或Comparator 来排序，查找的事件复杂度是O(logn)
3、Hashtable 通过在方法上加 synchronized实现了线程安全，性能差

也可以通过 Collections.synchronizedMap(hashMap) 获得一个线程安全的类，也是通过在方法上加 synchronized实现线程安全

4、ConcurrentHashMap：是线程安全的，通过put方法看一下ConcurrentHashMap的原理

从下面的代码可以看到ConcurrentHashMap是通过cas、synchronized在方法里面加锁，锁的粒度比Hashtable要小，所以效率更高；

在jdk1.7中使用了Segment 来优化来提高效率，一个ConcurrentHashMap中默认有16个Segment ，每个Segment都是线程安全的，而且Segment负责一段hash值，这样可以最多16个线程同时对map操作，但在jdk1.8中不再使用Segment，虽然代码中仍然有Segment知识为了兼容以前的版本；

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
       //获取键的hash值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
           //1、判断 table 如果为空，就初始化，tabel是一个node数组，默认大小为16
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
           //2、判断i位置是否为空，如果是就将 key和value封装成node放在i位置，通过cas(unsafe接口)实现
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
           //3、如果i位置不为空，并且i位置的节点的hash为-1，则说明table正在扩容中
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
       //4、如果i位置不为空，并且节点的key的hash不为-1，则更新节点
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
                   4.1这一段是插入链表的逻辑
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
                       4.2这一段时插入红黑树的逻辑
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
               // 当链表中的元素个数超过八个时自动转为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}